Apprenti·e Conception Robuste et Optimisation Géométrique des Chambres de Combustion Aéronautiques H/F Safran
Magny-les-Hameaux - 78 AlternanceSalaire alternance
-
La rémunération en alternance varie en fonction de l'âge et du niveau d'études du candidat.
- 486,49 - 1 801,80 € / mois
- 🕑 1 an
- Bac +5
- Industrie Aéronautique • Aérospatial
Les missions du poste
Lors de la conception des chambres de combustion et des systèmes d'injection pour les turbines à gaz, il est important de garantir la robustesse des performances, telles que la durée de vie, l'allumage et les émissions polluantes. Pour gérer la complexité induite par la multitude de variations paramétriques et géométriques, il est essentiel de développer des méthodes de simulation numériques avancées efficaces. Ces approches doivent permettre d'évaluer et d'optimiser efficacement différentes configurations. Dans ce cadre, Safran Tech travaille sur des méthodes de simulation numérique pour modéliser les systèmes multiphysiques typiques des chambres de combustion. Cela inclut également des techniques liées à la génération de maillage et au mouvement géométrique embarqué. Ces outils numériques marquent une avancée significative vers l'optimisation intégrée en phase de conception. Un défi majeur reste de fournir aux concepteurs des méthodes de calcul fiables, avec des coûts adaptés pour une utilisation industrielle dès la phase de design.
L'adresse du poste
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Le profil recherché
Formation : élève en dernière année de cursus d'ingénieur ou de Master de recherche en aéronautique/mécanique des fluides/thermique.
Spécialités : de bonnes connaissances en mécanique des fluides et un goût pour la simulation numérique et la modélisation sont attendus.
Outils : des notions d'informatique scientifique (environnement Gnu-Linux/Unix, langages Fortran et python) sont souhaitables.
L'objectif de cette mission est de contribuer aux avancées des méthodes numériques pour l'exploration et l'optimisation robuste de conception de chambres de combustion et de systèmes d'injection. Les activités identifiées incluent :
- Prise en main des outils numériques et bibliographie : Familiarisation avec la plateforme YALES2 et recherche bibliographique sur les techniques d'optimisation numérique appliquées à la combustion et à l'injection.
- Évaluation d'optimisation sur géométrie simplifiée : Conduire des études d'optimisation sur des modèles simplifiés pour identifier les approches les plus prometteuses en matière de conception robuste.
- Création d'un plan d'expérience numérique et intégration de méthodes d'exploration statistiques : Élaborer un plan d'expérience numérique optimisé, en intégrant des méthodes statistiques et des techniques de machine learning pour une exploration plus profonde et efficace des paramètres de conception.
- Application sur un cas de chambre de combustion ou système d'injection : Appliquer les méthodologies développées pour résoudre un cas concret, en se concentrant sur une chambre de combustion ou un système d'injection spécifique, et évaluer les performances obtenues.
Cette mission vous permettra d'intégrer un projet ambitieux visant à développer des méthodologies innovantes de simulation numérique et de contribuer directement à l'innovation dans le domaine des systèmes de propulsion.
Bienvenue chez Safran
Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'Euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.
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