Cifre - Conception Robuste en Crash Par Detection

Société RENAULT s.a.s. Descriptif du poste L'Engineering Renault se transforme pour s'attaquer aux challenges du produit automobile de demain, qui passe en particulier par un recours massif à la simulation numérique. Au sein de la DEA-TD, direction de la transformation digitale, nous mettons au point les outils et méthodes de simulation pour répondre à ces besoins d'efficacité et de predictivité. C'est pourquoi nous ouvrons un sujet de thèse "Conception robuste en crash par détection de défaillance" Le contexte Le calcul crash a une particularité : il est non déterministe, les résultats varient même quand on répète strictement le calcul. Cette propriété est due à la méthode de résolution des équations sur une machine parallèle. La dispersion constatée lors de répétitions peut être la conséquence d’un problème numérique (maillage par exemple) et / ou d’une instabilité physique (flambement). On constate dans les études d’optimisation qu’environ 80% des calculs sont très peu dispersés mais que les 20% restants peuvent l’être beaucoup. L’objectif du concepteur est bien sûr de choisir une conception stable. Le besoin réel de Renault est d’évaluer la dispersion des prestations de façon fiable et surtout d’expliquer les causes de dispersion, pour pouvoir y remédier autrement qu’en augmentant les marges de conception. Dans ce contexte la dispersion purement numérique sème le trouble : un modèle de crash contenant un problème (maillage, loi de comportement) peut facilement tromper l’approche « surrogate model ». Description des activités- Détecter des sources de dispersion numérique par la méthode CADNA (si accord et participation active d’ESI)- Détecter des sources de dispersion numérique par une méthode d’IA. Réduction d’un ensemble de répétitions d’un même calcul, recherche de traces révélatrices de la dispersion dans les signaux temporels sauvegardés pendant le calcul crash- Construction de paramètres de dispersion géométrique par morphing de maillage- Réduction du modèle de crash sous la forme d’un modèle dynamique en temps, à partir de configurations dans la tolérance de fabrication (faibles variations des paramètres de conception comme les épaisseurs). Exploitation du modèle dynamique pour détecter des configurations défaillantes (hors CDC) dans la tolérance de fabrication- Construction d’un arbre d’événements (contacts, déformations ) permettant d’expliquer la défaillance- Calcul de la probabilité de chaque défaillance détectée, calcul du taux global de défaillance- Livraison d'un prototype PYTHON pour industrialisation. Vos compétences- Autonomie totale en programmation, connaissances en mathématiques appliquées et particulièrement en apprentissage statistique.- Connaissance du calcul de dynamique rapide (crash).- Esprit d’équipe, esprit d’analyse et de synthèse, goût pour le calcul 3D et l’IA sur HPC Le poste est basé au Technocentre Renault à Guyancourt (78) et est compatible avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine. Métier Recherche & Développement Durée du contrat 36 months Renault Group s’engage à créer un environnement de travail inclusif et les conditions permettant à chacun de nous d’apporter sa passion, donner le meilleur de lui-même et s’épanouir, tout en étant lui-même. Nous trouvons notre force dans notre diversité et nous nous engageons à garantir l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment de la couleur, de l'ascendance, de la religion, du sexe, de l'origine nationale, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de la citoyenneté, de l'état civil, du handicap, de l’identité de genre, etc. Si vous avez un handicap ou un besoin particulier nécessitant l’aménagement du poste de travail ou de l’horaire de travail, merci de nous le faire savoir en remplissant ce formulaire. Politique Groupe de protection des données personnelles .