Stages


Offre de Stage 3A : Mesure de poids et Correction de frottements de poulie – Effet non linéaire (22/03/2018)

Contexte de l’entreprise
Excellence Logging (ExLog) est une entreprise de Surface Data Logging établie au Royaume – Uni dont le département R&D est basé en France à Colombes (92). E lle intervient principalement sur les puits pétroliers ou géothermiques, en récoltant des données au cours des différentes opérations de forage. Son objectif est alors de t raiter et d’analyser le plus finement possible ces données afin de s’assurer du bon déroulement des opérations (analyses de gaz/roches, etc.) et de détecter le moindre problème pendant le forage (stabilité du puits, comportement et conditions du train de t iges, état d’usure de l’outil de forage, etc.).

L’un des enjeux majeurs d’Excellence Logging est de s’assurer que le forage s’effectue dans des conditions optimales, ce qui passe entre autres par la détermination des efforts qui s’exercent sur l’outil en f ond de puits. Afin d’estimer ces efforts à l’outil, s eules des mesures d’efforts en surface sont disponibles, mesures qui sont malheureusement perturbées par diverses sources de frottements. L’objectif de ce stage sera de s’intéresser plus particulièrement aux frottements interférant sur la mesure en surface du poids du train de tiges.

Organisation du stage et compétences
Le stage s’articulera autour de trois axes principaux :

  1. Une analyse bibliographique des connaissances existant es sur le sujet, incluant l’étude des travaux déjà réalisés sur le nouveau modèle de frottement ;
  2. Une étude théorique basée sur la modélisation des frottements par éléments finis dans le système câble/poulie/axe, où le câble est soumis à des tensions variables (Abaqu s, etc.) ;
  3. Une étude expérimentale des frottements à l’aide d u banc d’essais existant.

D’une durée de 6 mois, le stage se déroulera alternativement chez Excellence Logging France à Colombes et au Laboratoire de Mécanique et d’Acoustique (LMA) à Marseille en fonction des besoins. Le stagiaire devra manifester des compétences en mécanique des milieux continus et en calcul par éléments finis. Il devra également montrer des capacités expérimentales, de l’initiative, de l’autonomie, et un goût pour le travail en équipe.

Contacts
Excellence Logging (Colombes) : M. Jacques LESSI, Directeur scientifique, Mail : jlessi@exlog.com
Laboratoire de Mécanique et d’ Acoustique (Marseille) : M. Iulian ROSU, Ingénieur de Recherche, Mail : rosu@lma.cnrs-mrs.fr

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Offre de stage M2 : LMSSC, CNAM Paris, France (07/03/2018)

 » Mise en œuvre d’optimisation paramétrique globale par métamodèles à gradients au sein du logiciel Minamo « 

L. Laurent1, C. Blanzé1, T. Benamara2, C. Sainvitu2
1 LMSSC, Conservatoire National des Arts et Métiers, case 2D6R10, 2 rue Conté, 75003 Paris, France
2 CENAERO Eole Building, Rue des Fréres Wright 29, 6041 Gosselies, Belgique

Mots clés : optimisation, métamodèles à gradients, mécanique des structures

Fort de nombreux développements depuis de nombreuses années, l’optimisation prend une place de plus en plus marquée au sein des bureaux d’études. En effet, la réduction des temps de calcul liée à l’augmentation des performances des ordinateurs et des logiciels de calcul a permis d’intégrer l’optimisation au sein des boucles de conception et d’assister l’ingénieur dans la recherche de solutions optimales. C’est en partie dans ce contexte que la société Cenaero développe et commercialise entre autres des outils d’optimisation pour l’industrie [1].
Bien que des méthodes d’optimisation employant les gradients de la fonction objectif existent, les difficultés liées à l’obtention des gradients ont malheureusement conduit à un usage très limité de ces approches dans un contexte industriel. Néanmoins, on contaste depuis une dizaine d’années l’émergence de nouvelles stratégies de calcul permettant l’obtention de gradients de qualité suffisante en un temps de calcul acceptable.
L’obtention d’optimum(s) global(ux) par le biais de stratégies « classiques » (approches méta-heuristiques de type essaims particulaires par exemple) nécessite, cependant, un nombre d’appels au solveur très important engendrant un temps de calcul incompatible avec le processus de conception. C’est pourquoi des modèles de substitution [2] (aussi appelés métamodèles) sont couramment employés. Il permettent de fournir des valeurs approchées de la fonction objectif à partir d’un nombre très limité de valeurs « exactes » du solveur.
Ce stage propose de se concentrer sur la mise en oeuvre de métamodèles à gradients [3, 4] (de type krigeage et/ou RBF) dans le contexte de l’optimisation globale avec et sans contrainte. Un démonstrateur logiciel sera développé en partenariat avec Cenaero. Ce dernier aura la capacité de s’interconnecter avec le logiciel Minamo [5] développé par Cenaero. Le stage se déroulera selon les phases suivantes :

  • réalisation d’une bibliographie sur l’emploi de métamodèles pour l’optimisation paramétrique et sur les métamodèles à gradients ;
  • réalisation d’un logiciel de construction de métamodèle sans et avec gradients en langage Python ou Matlab ;
  • mesure des performances d’approximation liées à la prise en compte des gradients ;
  • mise en oeuvre d’optimisations paramétriques avec et sans contrainte(s) à l’aide du logiciel Minamo et analyse des performances à l’aide de fonctions analytiques ;
  • traitement d’un cas test d’optimisation paramétrique globale basé sur un problème mécanique.

Lieu du stage : LMSSC, CNAM Paris (2 rue Conté, 75003 Paris)
Durée : 6 mois
Profil candidat : BAC+5 (Master 2, Ingénieur mécanique…), goût marqué pour les méthodes numériques et la programmation, maîtrise de Matlab ou Python (numpy, scipy)
Date de début : mai-juin 2018
Rémunération : rémunération de stage standard (environ 550 €)
Contacts : luc.laurent@lecnam.net (01 58 80 85 80)

Références :
[1] Cenaero website http://www.cenaero.be.
[2] Jerome Sacks, William J. Welch, Toby J. Mitchell, and Henry P. Wynn. Design and analysis of computer experiments. Statistical Science, 4(4) :pp. 409–423, 1989.
[3] L. Laurent, P. A. Boucard, and B. Soulier. Generation of a cokriging metamodel using a multiparametric strategy. Computational Mechanics, 51 (2) :151–169, 2013.
[4] Luc Laurent, Rodolphe Le Riche, Bruno Soulier, and Pierre-Alain Boucard. An overview of gradient-enhanced metamodels with applications. Archives of Computational Methods in Engineering, Jul 2017.
[5] Cenaero. Multidisciplinary design optimization with minamo http://cms.horus.be/files/99936/MediaArchive/pdf/Minamo_folder.pdf.

Sujet de stage

Offre de stage Master / Ecole d’ingénieur : Mines Saint Etienne, France (02/02/2018)

FORMATION SOUHAITEE : Master / Ecole d’ingénieur
ECOLE SOUHAITEE (facultatif) : Centrale/Mines/Matmeca
NIVEAU D’ETUDES EN COURS : BAC + 5
SPECIALITE (facultatif): Numérique ; Modélisation EF ; programmation Autres : Mécanique des fluides
DEFINITION DU SUJET : Développement d’un outil de simulation d’écoulement chargé à l’échelle mésoscopique

Safran Ceramics développe des procédés et des matériaux de type composites à matrice céramique destinés à être introduits dans les futures générations de motorisations aéronautiques. Ces développements s’accompagnent de la mise en place d’outils numériques destinés à apporter les éléments de support aux ingénieurs méthode et procédés (en termes d’aide à la compréhension ou à la définition de gamme). C’est dans ce contexte que le sujet de stage est proposé. Une partie de la gamme d’élaboration consiste à introduire des charges au sein de la texture tissée de la préforme composite. Cette étape est réalisée par le biais d’une filtration de suspension chargée (barbotine).
Le stage de master consistera à développer un prototype numérique apte à décrire les principaux mécanismes physiques impliqués dans la filtration, dans des structures modèles puis, idéalement dans l’arrangement des mèches de la préforme textile. Pour ce faire, une première phase de revue de la littérature sera dédiée à la compréhension de la physique et des modèles associés mis en jeux, puis un second volet du travail portera sur l’implémentation des modèles avec, si nécessaire, reprise / modification de codes C++ après analyse de l’existant et étude des méthodes de résolution adéquates. Les principaux éléments traités durant ce stage porteront sur :
  • Ecoulement de (Navier-)Stokes, Brinkman
  • Advection/diffusion de charges
  • Filtration de charges

Le prototype numérique sera réalisé dans un l’environnement de résolution éléments finis Zset/Zebulon (Onera/Armines). Pour ce faire, le stage financé et suivi par Safran Ceramics sera physiquement localisé à MINES Saint Etienne pour bénéficier des meilleurs supports et compétences disponibles.

DOMAINES MÉTIERS (exemple production, programme, R&D…) : R&T
FILIÈRES MÉTIERS (exemple achats, fabrication, conception…) : SIMULATION PROCEDES
Niveau de confidentialité : Industrie
Durée : 6 mois – A compter de (information facultative) : début février 2018
Localisation prévue du stagiaire : MINES Saint Etienne    Site : Saint Etienne
REFERENCES DU TUTEUR
DESCAMPS Cédric | N° Téléphone : 05 57 20 88 56 | Service : SAFRAN Ceramics | Mail : cedric.descamps@safrangroup.com
DRAPIER Sylvain | N° Téléphone : 04 77 42 00 79 | Service : MINES Saint Etienne | Mail : drapier@emse.fr

Sujet du stage

Sujet de stage Master 2 : Université de Tours, France (24/01/2018)

Master 2 Internship offer on “Nano-indentation modeling of an elastomer at various temperatures”

One Master 2 internship offer is available in the Elastomer Research Center (Cermel), in the Mechanics, Materials & Processes team of the LaMé laboratory (EA 7494), in the Polytechnic School of the University of Tours in France.

Internship description
The global mechanical behavior of an elastomer is quite complex. It has a non linear response in large strains while dissipating energy with a strong dependency to strain rate, temperature and environment. This makes it difficult to model due to a large number of involved parameters.

The proposed subject will aim to study the local behavior by nano-indentation of one elastomer versus its temperature. The main objective of this internship is to model the nano-indentation process with prescribed high temperatures by finite element method in order to latter build a reduced-order model for material properties identification purposes. The M2 student is expected to carry out theoretical and also experimental work for comparison and validation of the numerical model.

The internship will last 6 months. The candidate will join a dynamic research team with a research focus on elastomers. Good teamwork and communication skills are essential. The applicant should be fluent in English (spoken and written), familiar with writing reports and giving presentations in English.

Motivated and ambitious students with excellent grades and the following backgrounds or experiences are encouraged to apply:

  • Bachelor of Science in engineering, math or physics;
  • Computer programming, finite elements, applied mechanics;
  • Instrumented indentation, AFM, SEM, EBSD.

Duration: 25 weeks; Incomes: about 500€/month.

Contact
For further details or application, please contact Guenhael Le Quilliec and Florian Lacroix, e-mail: elastomer.internship2018@univ-tours.fr
Applications with a cover letter, CV and a reference letter should be submitted electronically.
Any other document you consider relevant may also be submitted.

Internship description

Sujet de stage Master 2 ou Ingénieur : Université de Nantes/Centrale Nantes (16/01/2018)

« Quantification des incertitudes pour la simulation de crashs »

Mots clés : Quantification d’incertitudes, Approximation en grande dimension, Apprentissage statistique, Réseaux de neurones profonds.

Contexte
Dans ce stage réalisé en partenariat avec PSA Peugeot Citroën, on s’intéresse à la robustesse des modèles numériques pour la prédiction de la réponse d’un véhicule à un choc. Ces modèles basés sur les approximations éléments finis sont par nature non linéaires (contact, frottement, grandes déformations) voire instables (flambage, rupture). La réponse de ces modèles numériques présente généralement des écarts par rapport aux réponses mesurées lors d’essais expérimentaux et ce en raison de différents facteurs : incertitudes sur la modélisation (modèle de comportement des matériaux, modèle plaque/coque/poutre etc), incertitudes sur les paramètres de la modélisation choisie (paramètres matériaux, données géométriques etc), erreurs d’approximation numérique sur la modélisation.
Il s’agit dans ce contexte de disposer de modèles prédictifs qui soient corrélés avec les essais expérimentaux en prenant en compte la variabilité des paramètres d’entrée du modèle. La non-linéarité forte des modèles induit une complexité et un coût de calcul du modèle numérique associé qui ne permettent de disposer que d’un nombre limité d’essais numériques. Il est donc nécessaire de s’appuyer sur des approximations des variables d’intérêt extraites des essais numériques (appels à un code de calcul) pour effectuer une étude des incertitudes. De plus les simulations de crash impliquent de nombreuses variables d’entrée. L’objectif du stage est donc de construire un modèle prédictif de variables d’intérêt prenant en compte la variabilité de nombreux paramètres d’entrée du code de calcul en utilisant des méthodes d’apprentissage statistique avec un budget limité.

Objectifs du stage
Il s’agira dans un premier temps d’estimer les lois d’entrée du modèle en grande dimension. Dans le cas où les variables d’entrée sont indépendantes, des méthodes standards (e.g., méthodes à noyau) peuvent être suffisantes pour l’estimation des lois, mais la tâche s’avère plus difficile dans le cas où il y a des dépendances entre les variables et des méthodes alternatives seront développées dans ce contexte. Des méthodes d’apprentissage statistique seront ensuite mises en oeuvre pour la construction d’approximations de faible rang des variables d’intérêt à partir d’un faible nombre d’échantillons (appels au code de calcul). Ces approximations de rang faible s’assimilent à des réseaux de neurones profonds (deep networks) avec une architecture particulière.
Ce stage pourra se poursuivre en thèse.

Compétences requises
Le candidat est en formation M2 ou dernière année d’école d’ingénieur, avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou mécanique numérique. De solides compétences sont attendues en apprentissage statistique ou en calcul scientifique. Le candidat contribuera au développement d’outils dans l’environnement Matlab. Un goût prononcé pour les méthodes numériques et la programmation est fortement recommandée.

Modalités
Durée : 4 à 6 mois à partir du printemps 2018. Poursuite en thèse possible.
Lieu du stage : Nantes
Stage rémunéré : oui
Contacts
Mathilde Chevreuil (Université de Nantes, GeM) : mathilde.chevreuil@univ-nantes.fr
Anthony Nouy (Centrale Nantes, LMJL) : anthony.nouy@ec-nantes.fr
Malek Zarroug (PSA Peugeot Citroën) : malek.zarroug@mpsa.com
Description de l’offre

Sujet de stage Master 2 : École des Mines de Saint-Étienne, Saint-Étienne (20/11/2017)

Objectif : Simuler par éléments finis, l’écoulement par capillarité d’un fluide visqueux dans une microstructure modèle représentative.
Durée : 6 mois

Contact : Julien Bruchon (bruchon@emse.fr), Cécile Mattrand (cecile.mattrand@sigma-clermont.fr)
Profil du candidat : Niveau master 2. Spécialités mécanique, modélisation et simulation (éléments finis), mathématiques appliquées.
Lieu du stage : École des Mines de Saint-Étienne, Saint-Étienne.
Financement : 500€ / mois.

Comment candidater ?
Adresser une lettre de motivation ainsi qu’un CV aux contacts mentionnés ci-dessus.

Sujet du stage