Stage - Capteurs Virtuels Pour L’estimation de

Il y a 2 mois


ClermontFerrand, France Michelin Temps plein

Stage - Capteurs virtuels pour l’estimation de variables physiques pour le pneu et les véhicules (H/F)
- Contexte:
Au cours du prochain demi-siècle, le développement des nouveaux outils des technologies de l'information et de la communication (TIC) devrait permettre de faire fonctionner les voitures en mode entièrement autonome ainsi qu'en mode combiné homme-machine (meilleur que celui que nous connaissons actuellement). Dans ce contexte, les futures voitures seront de plus en plus basées sur des algorithmes de contrôle innovants pour assurer des fonctions autonomes, améliorer les performances de la voiture, optimiser le confort des occupants et, plus important encore, augmenter la sécurité des passagers comme des piétons. Connaître les évolutions des propriétés des pneus est essentiel pour développer de tels algorithmes ainsi que des capacités de maintenance prédictive. Ces propriétés doivent être calculées au travers d'une chaîne d'estimation grâce à des paramètres ou variables physiques intermédiaires qu'il faut estimer. Ainsi, une estimation précise de ces paramètres est aujourd'hui un sujet de recherche important.

Mission:
Masse du véhicule-
- Efforts et couples au pneu-
- Glissement sol-pneu-
- Adhérence-
- EtcLe stage comprendra :- Le développement d'un prototype d'algorithme-
- La validation de ses performances grâce aux données réelles du véhicule-
- L'implémentation de l'algorithme proposé dans la version industrielle de l'estimateur des propriétés du pneu pour une validation à grande échelle sur des données réelles.Livrables:

- Les livrables attendus du stage sont:
- Un algorithme d'estimation codé en langage Python et implémenté en version industrielle dans l'estimateur des propriétés des pneus.-
- Un rapport comprenant un état de l'art, la description de l'approche développée, et les résultats des tests de performance.Apports:
- Faire partie d'une équipe d'ingénieurs et Docteurs-ingénieurs travaillant pour Michelin R&D, en contact avec l'équipe mobilité connectée.-
- Travailler sur une thématique attractive dans le domaine de l'estimation/modélisation basée sur les données et de la mobilité connectée qui permettra d'appliquer et de développer un large éventail de compétences (traitement et filtrage du signal, Machine Learning, Model Fitting, dynamique du véhicule, modélisation des pneus etc...)-
- Contact/support avec plusieurs ingénieurs faisant partie du Pôle Technologique Michelin (simulation, traitement du signal, dynamique véhicule, analyse des performances, etc...), ainsi que des partenaires académiques.- Profil recherché:
- Niveau d'étude M2 d'une école d'ingénieur avec une spécialité en mathématiques appliquées (automatique, traitement du signal, science des données) ou en génie mécanique.- Une bonne connaissance et compréhension d'au moins un de ces trois domaines est requise:
- o_
- représentations d'espace d'état et filtrage de _
- kalman_
- o_
- Ajustement d_
- e_
- modèle (moindres carrés, optimisation non linéaire)_
- o_
- _
- Apprentissage automatique_- Une bonne connaissance et expérience des environnements de développement Python est également requise.-
- Des connaissances en dynamique de véhicule sont un plus mais pas obligatoires.-
- La connaissance de Gitlab est un plusDates de stage :- Début du stage : Janvier/Février 2023-
- Durée du stage: 5-6 mois-
- Lieu du stage : Ladoux-
- Subject : Virtual sensors for the estimation of vehicle and tire physical variables

General Context:
During the next half century, the development of new information and communication technologies (ICT) tools should enable cars to be operated in a fully autonomous mode as well as in a combined humanmachine mode (better than the one we currently know). In this context, future cars will be more and more based on innovative control algorithms to ensure autonomous functions, to improve car performances, to optimize occupant comfort and, more importantly, to increase passenger as well as pedestrian safety. Knowing tire properties evolutions is key to develop such algorithms as well as predictive maintenance capabilities. Those properties must be computed through an estimation chain thanks to parameters or intermediate physical variables that must be estimated. Thus an accurate estimation of such parameters is nowadays an important research topic.

Mission:
- Vehicle mass-
- Tire efforts & torques-
- Tire-ground slip-
- Grip-
- EtcThe internship will include: (i) The development of a prototype of algorithm; (ii) the validation of its performance thanks to real vehicle data; (iii) the implementation of the suggested algorithm into the industrial version of the tire properties estimator for a large scale validation on real data.

Deliverables:

- The expected deliverables of the internship are:

- An estimation algorithm coded in Python language and implemented in industrial version of tire properties est



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  • Clermont-Ferrand, France Osengo RH Temps plein

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    Durée du stage4 mois - Dates du stageà partir du 02/04/248 mars 2024 **Direction et Service**: Direction de la Relation Usagers et de la Transformation digitale **Missions**: Au sein de la Direction de la Relation Usagers et de la Transformation Digitale, le.la stagiaire participe activement, dans le cadre de son stage gratifié, à la mise en œuvre...


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