Métamodèles en Grande Dimension Pour Simulations
il y a 3 jours
**Métamodèles en grande dimension pour simulations de jets de propulseurs**:
- Réf **ABG-126239**
- Stage master 2 / Ingénieur- Durée 5 mois- Salaire net mensuel 1000- 11/10/2024- ONERA - The French Aerospace Lab- Lieu de travail- palaiseau Ile-de-France France- Champs scientifiques- Mathématiques- 01/01/2025**Établissement recruteur**:
**Site web**:
L'ONERA (Office national d'études et de recherches aérospatiales) a pour mission
De développer et d'orienter les recherches dans le domaine aérospatial
De concevoir, de réaliser, de mettre en œuvre les moyens nécessaires à l'exécution de ces recherches
**Description**:
**Sujet**:
On s'intéresse à la modélisation de la signature infrarouge de jets de propulseurs, par exemple pour évaluer les performances d’algorithmes de détection d’aéronefs sur fond de ciel. Le calcul de signature fait intervenir deux chaînes : un code d'aérothermochimie de type CFD RANS (CEDRE), coûteux en temps de calcul, qui permet d'obtenir des champs 2D-axisymétrique ou 3D de pression, température et de concentration d'espèces chimiques, et un code de transfert radiatif, peu coûteux, qui fournit en sortie des champs 2D spectraux.
Afin de réduire les temps de calculs, une stratégie consiste à s’appuyer sur un modèle de substitution mathématique, ou métamodèle, en complément des codes de calculs, que ce soit pour réaliser des analyses de sensibilité et de quantification des incertitudes ou bien pour aider au dimensionnement de capteurs, en maitrisant les incertitudes induites par l'utilisation du métamodèle pour ce dimensionnement. Les principaux paramètres d’entrée à étudier concernent à la fois des données liées à l’engin (fusée sonde ou aéronef) : la composition du carburant, l’altitude et la vitesse de vol, des données liées aux conditions atmosphériques et des données liées au calcul CFD telles que le raffinement des maillages, le modèle de turbulence, etc.
La deuxième étape portera sur la construction d’un métamodèle, de type processus Gaussien (GP) ou réseau de neurones (NN) sur l’espace de dimension réduite. Afin de réduire les coûts de simulation et de tirer parti de l’excellence de l’ONERA en modélisation des processus physiques, une piste prometteuse consiste à développer des modèles de substitution qui hybrident apprentissage automatique et lois physiques, NN ou GP _physics informed_ [Mishra2021].
Si le temps le permet, on s’intéressera également à l'obtention d'intervalles de confiance pour les prédictions. Les méthodes de type _conformal prediction_ [Angelopoulos2021] semblent prometteuses sur ce point.
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**Collaboration**: Adrien Langenais (DMPE)
**Références bibliographiques**:
[Coiro2020] E. Coiro, S. Lefebvre, R. Ceolato. Infrared Signature Prediction for Low Observable Air Vehicles. _AVT-324 Specialists’ Meeting on Multi-disciplinary design approaches and performance assessment of future combat aircraft_, NATO, 2020, hal-03073766.
-[Nony2023] B.Nony, M. Rochoux, T. Jaravel, D. Lucor, Reduced Order Model for microscale atmospheric dispersion combining multi-fidelity LES and RANS data, ECCOMAS 2023, hal-04310899.
[Angelopoulos2021] A. Angelopoulos et S. Bates, A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification, arXiv:2107.07511.
**Profil**:
Connaissances en Deep Learning, Pytorch, ViT, Gaussian Processes
**Prise de fonction**:
- Dès que possible
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