Méthodes numériques avancées pour l’optimisation multi-disciplinaire (MDO) H/F

L’Institut de Recherche Technologique (IRT) Saint Exupéry est un accélérateur de science, de recherche technologique et de transfert vers les industries de l’aéronautique et du spatial pour le développement de solutions innovantes sûres, robustes, certifiables et durables.
Nous proposons sur nos sites de Toulouse, Bordeaux, Sophia Antipolis et Montréal un environnement collaboratif intégré composé d’ingénieurs, chercheurs, experts et doctorants issus des milieux industriels et académiques pour des projets de recherche et des prestations de R&T adossés à des plateformes technologiques autour de 4 axes : les technologies de fabrication avancées, les technologies plus vertes, les méthodes & outils pour le développement des systèmes complexes et les technologies intelligentes.
Nos technologies développées répondent aux besoins de l'industrie, en intégrant les résultats de la recherche académique.

Environnement de travail

Toulouse
L’IRT Saint Exupéry est le principal locataire du bâtiment B612, le centre d’innovation de Toulouse Aerospace, occupant 10 900 m² sur les 24 000m² disponibles. Situé dans le quartier de Montaudran, au cœur d’un écosystème riche et en pleine mutation, le B612 abrite les acteurs majeurs de l’innovation : U-Space, Airbus OneWeb satellites, ANITI, ESSP, Aerospace Valley ou encore Capgemini.

Nous disposons de 3 autres sites : Bordeaux, Sophia-Antipolis & Montréal. 

3 raisons de nous rejoindre :

- Prendre part à des projets de recherche innovants, au service de la recherche technologique française et au profit de l'industrie implantée sur le territoire national et européen.

- Vivre sa passion pour la technologie, se donner la liberté d’innover et développant son esprit pionnier et d’équipe !

- Evoluer dans un environnement collaboratif intégré et multiculturel, en travaillant aux côtés des collaborateurs issus de la recherche académique ou de l’industrie : chercheurs, doctorants, ingénieurs, techniciens, etc.

L’IRT Saint Exupéry s’engage pour la diversité et l’inclusion. Toutes les candidatures à ce poste seront étudiées sans différence de traitement liée au sexe, à l’âge, à la nationalité ou tout autre critère discriminant. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. 

Visitez en 360° nos plateformes technologiques sur Toulouse : https://storage.net-fs.com/hosting/6834310/4/

Au sein du domaine Méthodes et Outils pour les Systèmes Complexes, le centre de compétence MDO (Multidisciplinary Design Optimization) développe depuis 2015 un logiciel libre GEMSEO (www.gemseo.org) à destination des industriels, académiques et universitaires. Cette librairie Python capitalise des méthodes numériques pour la résolution efficace de problèmes d’optimisation multidisciplinaire où il s’agit de trouver des concepts optimaux, ceci à partir d’un couplage de modèles, appelés disciplines (e.g. aérodynamique, structure, acoustique, économique, écologique, …). Ce système couplé associe à un concept donné un coût à minimiser (par exemple un coût de construction ou un coût d’exploitation) et des contraintes à respecter (par exemple des contraintes de charges maximales admissibles données, un niveau sonore limite).

Pour chaque problème d’optimisation multidisciplinaire, il est crucial d’identifier quelles disciplines sont à prendre en compte, d’identifier quels sont les couplages entre ces disciplines qui jouent un rôle majeur dans la résolution du problème, et enfin de vérifier si le nombre de paramètres sur lesquels on joue pour optimiser le concept (paramètres d’optimisation) est cohérent avec le niveau de fidélité de la fonction coût qu’on cherche à minimiser. Cette analyse permet de construire un processus de résolution du problème efficace en temps calcul, où les termes non influents ont été éliminés.
Des critères de sensibilité ont ainsi été développés dans le logiciel GEMSEO permettant d’évaluer l’impact de la prise en compte ou non d’une discipline ou d’un couplage dans la résolution d’un problème MDO.
 
 Ainsi, la/le stagiaire, au sein de l’équipe de développement, sera en charge :

• de prendre en main ces critères,
• de les adapter si nécessaire à la prise en compte de la cohérence entre nombre de paramètre d’optimisation et niveau de fidélité de la fonction coût,
• d’appliquer ces critères à un cas test simple afin d’identifier le processus le plus économique en termes de nombre de disciplines, de couplages et de paramètres, permettant néanmoins de résoudre le problème d’optimisation. Une comparaison sera faite avec la solution du problème résolu sans prendre en compte ces critères de sensibilité.

Etudiant(e) en dernière année d’école d’Ingénieur ou Master 2, vous disposez de connaissances en mathématiques appliquées, calcul scientifique, optimisation et développement Python.
Il est attendu de l’étudiant(e) d’avoir un bon niveau d’anglais (aussi bien à l’oral qu’à l’écrit).
D’autre part, la/le futur stagiaire devra faire preuve d’ouverture d’esprit, de rigueur, être force de proposition et porter un intérêt à la recherche scientifique.