Stage - Détermination à l'aide de l'IA de paramètres intervenant dans le calcul de plasticité F/H

Groupe Talents Handicap; Mâcon; On-site; EUR 7,800 - 12,000; Full time

Job summary

Groupe Talents Handicap recherche un stagiaire en ingénierie mécanique pour améliorer les calculs de fatigue et les analyses par éléments finis. Vous travaillerez sur la base de données, utiliserez l’IA pour optimiser Ke et présenterez vos résultats au département calcul.

Ce stage Bac+5 en mécanique, orienté EF et IA, exige rigueur, curiosité et excellentes capacités rédactionnelles en français. Formation et encadrement assurés au Centre Calculs Bourgogne.

Qualifications

• Formation Bac+5 en ingénierie mécanique ou équivalent.
• Spécialisation en mécanique des matériaux et EF (éléments finis).
• Bonne maîtrise du français.
• Intérêt pour l’IA et l’analyse de données.

Responsibilities

• Maîtriser SYSTUS et réaliser des études mécaniques et thermo-mécaniques par éléments finis.
• Construire une base de données à partir d’un grand nombre de calculs sur des cas concrets.
• Utiliser l’IA pour identifier les paramètres influents sur Ke et proposer une méthode de prédiction.
• Rédiger un rapport et présenter les résultats au département calcul.

Skills

SYSTUS

IA

Calculs fatigue

Programmation scientifique

Education

Bac+5 en ingénierie mécanique

Tools

Python

Job description

La division Ingénierie Mécanique est chargée de réaliser les activités de conception et spécification des composants primaires, auxiliaires et spéciaux, ainsi que des composants associés à des processus spécifiques - y compris le suivi technique de la fabrication, des matériaux et du calcul mécanique.

Au sein de cette division, le Centre Calculs Bourgogne regroupe des ingénieurs & techniciens opérationnels en charge de piloter et réaliser les calculs mécaniques pour les marchés nucléaires (EPR, Base installée, …) et hors nucléaire (appareil de manutention et levage, …)

La section Base Installée 1300 MWe du Centre Calculs Bourgogne propose un stage dont l'objectif vise à améliorer la détermination du coefficient élastoplastique Ke, utilisé dans les analyses de fatigue pour corriger les limites des modèles élastiques linéaires actuellement employés. Les études récentes par éléments finis ont mis en évidence une faible corrélation entre les formules analytiques traditionnelles et les valeurs de Ke obtenues numériquement, suggérant un potentiel d'optimisation important. L'objectif est de construire une méthodologie robuste basée sur des simulations élastoplastiques avancées et des techniques d'analyse de données et d'intelligence artificielle afin d'identifier les paramètres les plus influents sur ce coefficient.

Pour cela le (la) stagiaire devra :

• Monter en compétences sur les outils et méthodes de calcul en fatigue dont il sera formé : prise en main du logiciel SYSTUS et réalisation d'études mécaniques, thermiques et thermo-mécaniques par éléments finis.
• Réaliser une base de données en réalisant un grand nombre de calculs sur des cas concrets (composants primaires en centrale) de détermination de Ke selon le code RCC-M du nucléaire.
• Exploiter des données par l'IA : Sensibilisé à l'IA par les équipes, il devra ensuite entrainer une IA définie par la section pour l'aider à identifier les paramètres les plus corrélés au coefficient Ke (triaxialité, effet ressort, contrainte moyenne, etc.) afin de proposer une méthode de prédiction plus représentative.
• Rédiger un rapport synthétique de son étude et réaliser une présentation devant le département calcul.

Vous préparez une formation de niveau Bac+5 en école d'ingénieurs ou équivalent universitaire avec une spécialisation en mécanique, modélisation par éléments finis, et/ou mécanique des matériaux.

Vous êtes motivé(e), curieux(se), réactif(ve), rigoureux(se) et doté(e) d'une bonne capacité d'analyse.

De bonnes capacités rédactionnelles et une bonne maîtrise de la langue française sont requises.

Vous êtes doté(e) d'un bon relationnel.

Une première expérience de simulation numérique et des connaissances en programmation scientifique ou en IA constitueront des atouts pour réussir cette mission à forte valeur ajoutée technologique.