Suivi de l'intégrité des structures par analyse modale opérationnelle et apprentissage automatique

il y a 2 jours

Évry, Île-de-France LMEE (Laboratoire de Mécanique et d'Énergétique d'Evry) Temps plein
Suivi de l'intégrité des structures par analyse modale opérationnelle et apprentissage automatique

Réf ABG-134702

Stage master 2 / Ingénieur

Durée 6 mois

Salaire net mensuel gratification légale

06/12/2025

LMEE (Laboratoire de Mécanique et d'Énergétique d'Evry)

Lieu de travail

Evry Ile-de-France France

Champs scientifiques

  • Génie civil, BTP
  • Numérique
  • Sciences de l'ingénieur

Mots clés

vibration, fréquence propre, déformée modale, essai de vibration, apprentissage automatique

Date limite de candidature

27/02/2026

Établissement recruteur

Laboratoire de Mécanique et d'Énergétique d'Évry (LMEE) - Univerversité Évry Paris-Saclay

Description

Contexte:

Le suivi de l'état de santé des structures est essentiel pour garantir leur sûreté et leur exploitation durable. Il peut être réalisé sous forme de tests ponctuels programmés ou par une surveillance continue, en conditions statiques ou dynamiques, que ce soit en phase d'arrêt ou en exploitation normale.

Parmi les techniques existantes, le suivi basé sur l'identification modale opérationnelle est considéré comme l'une des méthodes les plus adaptées pour les structures réelles. Elle présente plusieurs avantages : coût réduit, prise en compte des conditions aux limites réelles, utilisation normale des ouvrages et possibilité de surveillance continue.

Cependant, son application systématique rencontre certaines difficultés, notamment :

  • Excitations de service non stationnaires et non mesurée
  • Comportements non linéaires liés à la dégradation des ouvrages
  • Coût élevé du recalage des modèles éléments finis avec les mesures

Objectif du stage:

Combiner l'apprentissage automatique avec l'analyse modale opérationnelle afin de pallier ces limitations.

Travaux prévus:

  • Étude bibliographique des techniques existantes
  • Sélection des méthodes d'apprentissage automatique les plus prometteuses et réalisation d'une étude comparative avec l'approche classique
  • Illustration et validation par des exemples numériques et un montage expérimental en laboratoire

Ce stage pourra se prolonger par une thèse.

Profil

Étudiant de M2 pour un stage de 6 mois de Master M2 ou élève d'ingénieur pour un projet de fin d'études.

Prise de fonction

02/02/2026

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