STAGE - Application de l'inférence bayésienne à l'analyse aéroacoustique d'un turboréacteur F-H

Preligens; Île-de-France; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise technologique spécialisée recherche un stagiaire pour appliquer des méthodes bayésiennes à l'analyse aéroacoustique. Le candidat travaillera avec des données acoustiques expérimentales et développera des outils en Python/Matlab. Une formation Bac +5 en Mécanique des fluides et/ou Acoustique est requise. Ce stage pourrait mener à une thèse.

Qualifications

• Formation Bac +5 dans Mécanique des fluides et/ou Acoustique.
• Compétences requises en Python et Matlab.
• Des connaissances en traitement du signal seraient appréciées.

Responsabilités

• Intégration des méthodes bayésiennes dans les outils d'essai.
• Manipulation de concepts mathématiques et statistiques.
• Développement de codes en Python et/ou en Matlab.

Connaissances

Maîtrise de Python

Maîtrise de Matlab

Autonomie

Curiosité

Formation

Bac +5 dans une filière Mécanique des fluides et/ou Acoustique

Description du poste

STAGE - Application de l'inférence bayésienne à l'analyse aéroacoustique d'un turboréacteur F/H

Job Description

La caractérisation aéroacoustique est une étape essentielle dans la conception des architectures moteur du futur. Lors d'un essai en soufflerie, des réseaux microphoniques composés de dizaines, voire de centaines de capteurs, sont installés autour de la machine d'essai. Cette grande quantité de données est ensuite exploitée pour effectuer plusieurs types d'analyses : localisation et séparation des sources, décomposition modale, résolution de problèmes inverses, étude de la directivité, suppression du bruit et certification des niveaux sonores (EPNL). Les méthodes standard sont nombreuses (beamforming, méthode de Tikhonov régularisée, soustraction spectrale, optimisations déterministes), efficaces, et leur principe de fonctionnement est bien établi. En revanche, les méthodes bayésiennes adoptent une approche différente. Elles reposent sur le théorème de Bayes pour calculer et mettre à jour les probabilités à partir de nouvelles données. Leur principal avantage réside dans leur capacité à fournir des solutions plus robustes en cas de problèmes inverses mal posés (données bruitées et/ou incomplètes), ou lorsque l'on souhaite intégrer des connaissances physiques a priori ou des contraintes spécifiques. Cependant, leur complexité computationnelle et la difficulté à maîtriser le choix des distributions de probabilité limitent leur utilisation dans l'industrie. L'objectif de ce stage est d'explorer ces méthodes afin de les intégrer aux outils mis à disposition pour les essais futurs. Les travaux envisagés s'appuient sur l'exploitation de mesures acoustiques expérimentales déjà effectuées et sur les techniques de traitement du signal, sans recourir directement à la simulation aéroacoustique numérique (CAA). Ce sujet de stage implique une manipulation quotidienne de concepts mathématiques et statistiques, ainsi que le développement de codes en Python et/ou en Matlab. Le candidat pourra d'abord choisir un domaine d'application, conformément aux activités priorisées par l'entreprise. Une étude bibliographique sur les méthodes bayésiennes sera menée, à l'issue de laquelle le candidat aura les compétences nécessaires pour identifier les méthodes les plus pertinentes pour l'application choisie. La phase de mise en œuvre sera suivie d'un travail de validation (théorique/analytique/simulations/littérature). Selon le degré d'avancement, une première application à des données acoustiques réelles issues d'une campagne d'essai en soufflerie est prévue. Pendant toute la durée du stage, le candidat sera amené à capitaliser les connaissances acquises (rédaction de rapports, présentations aux collègues, pérennisation des codes et des résultats). Le candidat aura également l'opportunité d'échanger avec d'autres bureaux d'études et experts. À la fin du stage, le candidat aura acquis des connaissances solides en acoustique de turbomachine ainsi qu'en traitement du signal. Ce stage est susceptible de déboucher sur une thèse.

Job Requirements

• Bac +5 dans une filière Mécanique des fluides et/ou Acoustique
• Maîtrise de Python et de Matlab
• Des connaissances en traitement du signal seraient appréciées
• Curieux(se) et autonome

Company Information

Safran est un groupe de haute technologie international, intervenant dans l'aviation (propulsion, équipements et intérieurs), la défense et l'espace. Son objectif principal est de contribuer à un monde plus sûr, plus durable, où le transport aérien est plus respectueux de l'environnement, confortable et accessible. Safran a une présence mondiale, avec 100 000 employés et un chiffre d'affaires de 27,3 billion d'euros en 2024, et détient, seul ou en partenariat, des positions de leadership mondial ou régional dans ses marchés d'origine. Safran est à la 2e place dans l'industrie aérospatiale et de la défense dans le classement TIME « World's best companies 2024 ». Safran Aircraft Engines conçoit, produit et vend, seul ou en partenariat, des moteurs d'avion civils et militaires offrant des performances, fiabilité et conformité environnementale de classe mondiale. Grâce à CFM International*, Safran Aircraft Engines est le principal fournisseur mondial d'engins pour les jets commerciaux à un seul couloir. * CFM International est une coentreprise 50/50 entre Safran Aircraft Engines et GE Aerospace. Parce que nous sommes convaincus que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes handicapées pour nos opportunités d'emploi.