Stage en Optimisation d'Injecteurs Aéronautiques (LES)

Safran - CDD/Stage/Alternance; Bordes; Sur place; EUR 8 900 - 12 000; Temps partiel

Résumé du poste

Safran Helicopter Engines propose un stage au sein de la Direction Technique sur le site de Bordes (64) pour optimiser des systèmes d'injection aéronautiques via des simulations LES. Encadré par un tuteur, vous participerez à des analyses et développements ambitieux dans un cadre industriel aéronautique.

Le stage vise à concevoir et tester des chaînes de calcul automatisées, analyser des bases de données de simulations et préparer des données pour futurs entraînements de réseaux de neurones,

Responsabilités

• Participer à la prise en main de chaînes d'optimisation et étudier des critères de conception récents et historiques appliqués aux systèmes d'injection.
• Contribuer à l'analyse d'une base de données massive de simulations LES réactives de chambres de combustion afin d'identifier les corrélations entre caractéristiques technologiques, géométriques et performances en combustion.
• Développer une chaîne de calcul automatisée basée sur des simulations 3D LES pour concevoir et optimiser des systèmes d'injection de nouvelle génération.
• Préparer et structurer une base de données destinée à alimenter de futurs entraînements de réseaux de neurones.
• Concevoir et évaluer des injecteurs prototypes innovants à travers une campagne de simulations LES.
• Participer à la définition d'au moins un concept d'injecteur innovant répondant aux enjeux de performance, de durée de vie, d'opérabilité et de réduction des émissions polluantes.

Description du poste

Safran Helicopter Engines propose un stage au sein de la Direction Technique sur le site de Bordes (64) pour optimiser des systèmes d'injection aéronautiques via des simulations LES. Encadré par un tuteur, vous participerez à des analyses et développements ambitieux dans un cadre industriel aéronautique.

Le stage vise à concevoir et tester des chaînes de calcul automatisées, analyser des bases de données de simulations et préparer des données pour futurs entraînements de réseaux de neurones,