Alternance - R&d - Approches Hybrides physique

il y a 3 semaines


ClermontFerrand, France Michelin Temps plein

Alternance - R&D - Approches hybrides "Physique - Data Science" pour la prédiction des propriétés d’endurance mélange - F/H

Contexte

La conception d’un pneu est l’affaire de compromis entre de nombreuses performances (adhérence, résistance à l’usure, coût). Leader mondial dans le pneumatique, Michelin s’engage à assurer à ses clients la plus importante d’entre elles : la durabilité du pneu, ou endurance. La valorisation du pneu dans la totalité de sa durée de vie est fondamentale pour garantir la sécurité physique des conducteurs, mais aussi pour réduire l’impact environnemental en augmentant le cycle d’utilisation du pneu. Ceci n’est envisageable sans une compréhension fine du comportement des élastomères chargés vis-à-vis de la rupture et d’une exploitation maximale des caractérisations expérimentales, obtenues en laboratoire.

Durant toute sa vie, le pneu est endommagé sous sollicitation cyclique, dite de fatigue. Deux grandes branches de la mécanique de la fracture des polymères sont considérées : l’initiation de fissure par fatigue et la propagation de fissure par fatigue. La prise en compte de l’évolution dans le temps de ces propriétés (ie. le vieillissement) est clé dans les mécanismes d'endurance. A l’échelle du laboratoire, ces phénomènes sont étudiés par des expériences distinctes, complexes, coûteuses et fortement chronophages. Cependant, il est possible de coupler par des modèles physiques les grandeurs caractéristiques de ces deux domaines, avec des gains très conséquent en compréhension, temps et coût de caractérisation. De plus, la performance de cette approche peut être largement amplifiée grâce au développement récent des méthodes statistiques issues de la Data Science, qui prennent pleine légitimité dans le contexte des bases de données industrielles.

Mission

A travers ce stage, nous exploiterons nos connaissances dans le domaine de la physique de la rupture des polymères et du vieillissement des matériaux. Sur la base de modèles physiques simples, appliqués sur des bases de données importantes, nous souhaitons modéliser le lien entre vieillissement d'un matériau et ses propriétés d’endurance. L’objectif est de délivrer un outil d’anticipation du vieillissement dans le but de prédire quantitativement l'évolution du comportement matériau. L’hybridation avec des modèles de « Small » Big Data permettra d’affiner la performance des outils développés, tout en gardant un sens physique.Le travail pourra porter jusqu'au déploiement des outils développés vers la communauté des concepteurs des matériaux Michelin.

Livrables
- Outil de lecture automatique de datalake de caractérisation matériau multi-physique
- Implémentation numérique des modèles physiques reliant des propriétés d’endurance à des paramètres physiques liés au vieillissement du matériau
- Méthode de post-traitement des bases de données pour la prédiction des propriétés à rupture
- Etude et sélection des stratégies d’hybridation des modèles physiques avec les modèles Big Data
- Construction d’une interface et déploiement de l’outil sur grande échelle
- Rapport de synthèse de l’étude
- Présentation orale des développements à la communauté R&D

Profil recherché
- Formation Master ou Ecole d'Ingénieur - Niveau Bac+4/5
- Maîtrise de la programmation informatique (Python)
- Connaissances robustes dans le Data Mining et l’extraction de bases de données
- Bonnes connaissances en physique, en particulier en physique des matériaux
- Bonnes connaissances en Data Science
- Connaissance en mécanique des polymères est un plus
- Connaissance en mécanique de la fracture est un plus
- Sensibilité à la durée de vie des produits
- Connaissance de la langue anglaise
- Connaissance du monde de l’entreprise, en particulier de la Recherche Industrielle, dans un contexte international
- Développement d’expertise technique en modélisation et traitement des données
- Nouvelles compétences en physique et mécanique des polymères
- Application de la méthodologie scientifique et résolution de problèmes à matrice complexe
- Exposition sur communauté de large échelle (R&D Michelin)
- Gestion de projet individuel

Début : 01/09/23

Fin : 31/08/24

Localisation :, Ladoux (Cébazat, proche Clermont-Ferrand)

Tuteurs: Florian Guidolin, Quentin Clairet

Interruption : une semaine fin 2023, deux semaines en août 2024

La période d’alternance se déroulera uniquement sur le territoire Français (France métropolitaine). Si une période à l’étranger supérieure à 4 semaines est obligatoire pour l’obtention de votre diplôme, votre contrat sera mis en veille, sans obligation de la part de Michelin de vous trouver une mission au sein du Groupe.

De plus, une période à l’étranger peut être acceptée si celle-ci ne dépasse pas 4 semaines.

Votre tuteur.trice vous accompagner



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