Dma: simulation numérique du comportement dynamique de sièges d'engin par un modèle physique enrichi par des méthodes d'apprentissage automatique

Contexte :

Les travaux de recherche seront menés au sein de l’Institut National de la Recherche pour la Prévention Professionnelle (INRS) basé à Nancy, en collaboration avec l’institut FEMTO-ST situé à Besançon. Les travaux consisteront à développer un modèle qui reproduit le comportement dynamique de sièges d’engin (chargeuses, tombereaux, …) à partir de mesures d’accélérations. L’originalité de ces travaux de thèse est de combiner un modèle de dynamique des structures avec des méthodes d’apprentissage automatique issues de l‘intelligence artificielle (réseau de neurones, …) pour simuler des systèmes complexes non linéaires.

Les conducteurs d’engins (tombereaux, chargeuses, chariots, …) sont exposés à des vibrations pouvant entraîner des lombalgies. Les sièges des engins sont équipés de mécanismes de suspensions destinés à réduire cette exposition. Pour la prévention des risques professionnels, l'INRS lance une étude scientifique ambitieuse dont l’objectif est d’améliorer l’isolation vibratoire des suspensions de sièges. Cela passe notamment par l’évaluation in situ des performances d’isolation vibratoire des sièges utilisés en entreprise. L’objectif des travaux qui seront conduits durant cette thèse est de développer un modèle en capacité de reproduire numériquement le comportement dynamique d’un siège d’engin à partir de mesures temporelles d’accélération (jumeau numérique).

Profil recherché :

Étudiant en Master 2 ou diplôme d’ingénieur en mécanique, dynamique des systèmes, ou discipline connexe.
Compétences techniques : Modélisation numérique de phénomènes physiques, analyse vibratoire et mécanique, méthodes de traitement du signal, programmation (Python ou MATLAB). Des connaissances en
lien avec des méthodes d’apprentissage automatique seraient appréciées.
Qualités personnelles : Curiosité et rigueur scientifique, esprit d’analyse, autonomie, capacité à travailler en équipe.
Bonus : Intérêt pour les expérimentations en laboratoire et le travail en lien avec des applications concrètes.