- Poste 1 : Développement d’un Jumeau Numérique basé sur des outils de Machine Learning pour le contrôle de la dynamique des immeubles en bois de très grandes hauteurs.

A partir de modèles de structure en bois de grande hauteur et de mesures réalisées en temps réel par des caméra, il s’agira de mettre en place un jumeau numérique capable de produire une réalité augmentée de l’état de sollicitation des structures soumises au vent ou aux excitations sismiques afin d’analyser et prédire d’éventuelles dégradations et vieillissement.

 Partenaires : FCBA (Bordeaux), Ecole de ponts (Marne la Vallée), ISAE-Supmeca

- Poste 2 : Développement d’un Jumeau Numérique basé sur des outils de Machine Learning pour le contrôle de la dynamique des véhicules automobile.

Le projet vise à développer des outils d’autoanalyse et d’auto-pronostic des véhicules qui seront sur le marché d’ici 5 à 10 ans. A partir des nombreux capteurs présents sur les véhicules et des moyens de calcul des ordinateurs de bords des prochains véhicules, il s’agit de développer un jumeau numérique basé sur des outils de Machine Learning qui permettra au véhicule (à partir de capteurs virtuels) d’analyser sa propre dynamique en usage afin de produire des informations pour la conduite autonome, la maintenance prédictive et l’analyse du réseau routier tout en proposant aux usagers une vision en réalité augmentée de la dynamique de leur véhicule.

Partenaire : Stellantis (PSA Vellizy)

- Poste 3 : Techniques avancée en calcul de crash pour l’optimisation robuste des véhicules électrique.

Le dimensionnement au crash des véhicules intervient très tôt dans le processus de conception et reste un critère du premier ordre dans les choix technologiques d’architecture véhicule. Ces calculs de crash sont particulièrement coûteux numériquement et représentent une part importante du temps de développement des nouveaux véhicules. Le projet proposé vise à développer de nouveaux modèles de calcul de crash en s’appuyant sur la physique mais aussi sur les outils de Machine Learning qui permettront de produire des modèles de substitution robustes et capables de produire un grand nombre de simulations en très peu de temps.

Partenaire : Renault (Guyancourt)

- Poste 4 : Développement d’un Jumeau Numérique pour la conception robuste des architectures véhicules électrique.

La conception optimale des véhicules électriques nécessite la prise en compte d’un grand nombre de technologies et de physiques. L’objectif du projet vise à produire des modèles de substitution qui prennent en compte toutes les problématiques technologiques et physiques d’un véhicule électrique. Les modèles mis en œuvre sont actuellement simulés grâce à plusieurs logiciels qui adressent des physiques différentes et qui sont pilotés par un environnement numérique de co-simulation. Les modèles de substitutions à développer s’appuient sur les physiques concernées et sur des outils de Machine Learning et ont pour vocation d’être implémentés à plus long terme sur l’électronique embarqué des véhicules.

Partenaire : Renault (Guyancourt)

- Poste 5 : Développement d’un Jumeau Numérique pour la conception robuste des architectures véhicules électrique. 

Comportement non linéaire des liaisons de structures en bois dans des conditions de chargementsstatique et dynamique - application aux très hauts bâtiments en bois.

L’objectif est de développer des méthodes expérimentales et des modèles de liaisons et d’assemblages de structures en bois en vue de leur intégration basant dans des modèles de structures en bois de grande hauteur.

 Partenaires : FCBA (Bordeaux), Ecole de ponts (Marne la Vallée), ISAE-Supmeca

Merci d’envoyer votre CV en précisant le ou les postes visés (jean-luc.dion@isae-supmeca.fr ) .

Plusieurs possibilités de séjours internationaux dans le cadre de ces contrats ( partenariats recherche, évènements scientifiques).