Stage Thermique : Étude des méthodes d'interpolation de champs de flux thermiques par IA F/H

Votre environnement de travail

Au sein de la Direction Technical, vous intégrez l'équipe en charge de réaliser le plan de développement de la fonction thermique de tous les systèmes conçus par MBDA.

Objectif de votre stage :

Améliorer la précision, la robustesse et la fiabilité des ROM (Reduced Order Model) thermiques construits tout en évaluant les nouvelles approches issues des avancées récentes en Machine Learning appliqué à la simulation physique.

Votre quotidien

Grâce à vos compétences, vous :

• Prenez en main les travaux réalisés sur la réduction de dimension par POD (Proper Orthogonal Decomposition) et l’interpolation de résultats de simulations physiques ;
• Analysez les performances et les limites des modèles existants sur différents cas de simulation, en particulier des résultats issus de calculs CFD ;
• Étudiez et développez des méthodes permettant d’estimer l’incertitude associée aux prédictions d’un modèle réduit afin d’identifier les zones du domaine paramétrique dans lesquelles ses prédictions sont fiables ;
• Implémentez et évaluez une ou plusieurs de ces méthodes récentes et les comparez aux approches de réduction de modèle déjà développées ;
• Identifiez les domaines de validité, les avantages et les limites des différentes approches dans la perspective d’une utilisation sur des problématiques industrielles ;
• Capitalisez les développements réalisés au sein d’une bibliothèque Python et documentez la méthodologie afin de faciliter sa réutilisation sur de nouveaux cas de simulation.

En transverse, vous aurez la possibilité de soumettre vos idées et de faire émerger des sujets qui s’inscriront dans le cadre innovant de l’entreprise.  

Votre profil

Actuellement en dernière année d'un cycle d'Ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Aéronautique et/ou Thermique.

Vous possédez des connaissances en simulation numérique et en mécanique des fluides, ainsi qu'une bonne maîtrise du langage de programmation Python. Vous avez une réelle appétence pour le Machine Learning. Des connaissances en réduction de modèles (POD) seraient appréciées.

Compte tenu de l'environnement international de la société, un bon niveau d'anglais est requis.

Durée du stage : 6 mois conventionnés

Date de début : à partir de février 2027 (modulable) 

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