Thèse cifre - identification fréquentielle pour la physique du vol (h/f)

**Job Description:** *L’identification des avions Airbus consiste à corriger (on dit aussi “recaler”) les modèles de simulation prévisionnels, issus de prédictions avant vol, en s’appuyant sur des résultats d’essais spécifiques réalisés lors des vols d’essais d’un nouvel avion. *Le domaine Flight Dynamics & Performance assure en particulier le recalage du modèle aérodynamique de l’avion, et produit le modèle de référence pour les domaines chargés d’étudier les qualités de vol et de mettre au point les lois de pilotage de l’avion. Les essais en vol pour l’identification reposent aujourd’hui sur une approche temporelle. Ils consistent à injecter des signaux temporels courts (typiquement, des entrées multi-créneaux de quelques secondes) sur les gouvernes de l’avion, et à recueillir la réponse libre de l’avion en réponse à ces entrées. Les essais sont réalisés les uns après les autres, sur les axes de tangage, de lacet et de roulis (entrées sur les gouvernes de profondeur, de direction, et sur les ailerons). L’objectif de cette thèse est d’établir la pertinence d’une approche d’identification fréquentielle à l’aide d’entrées simultanées multi-axes/multi-gouvernes pour les avions Airbus, en complément et remplacement partiel de l’approche classique, qui est temporelle et mono-gouverne. Les signaux actuels (multi-créneaux) y sont remplacés par des combinaisons orthogonales de signaux sinusoïdaux, appliquées de manière continue (plus de séparation entre entrée et réponse libre) et simultanément sur les trois axes de tangage, lacet et roulis (plus d’essais axe par axe). Le gain attendu est double : d’une part, les résultats d’essais sont plus riches en information (aspect fréquentiel, sollicitation continue), d’autre part les essais sont plus rapides (les essais en tangage, lacet et roulis sont réalisés simultanément en une seule manœuvre). *La thèse s’articule autour de quatre objectifs principaux : * *1*. Le premier objectif est de s’approprier les résultats disponibles. L’approche fréquentielle multi-axes n’a été testée que sur des drones ou des avions de petite taille, jamais sur des avions de transport. En s’appuyant sur la bibliographie existante, le ou la candidat(e) devra établir l’adéquation de l’identification fréquentielle multi-axes à un avion de transport. *2*. Le deuxième objectif est l’optimisation du protocole d’excitation pour l’exploration systématique de l’identification fréquentielle multi-axes. Le ou la candidat(e) pourra aborder les points suivants (Liste non limitative) : - Prise en compte des contraintes de réalisation (logiciel embarqué, sécurité du vol). - Compromis généraux sur les réglages (durée d’excitation, choix des fréquences...). - ... (Liste complète non détaillée ici) *3*. Le troisième objectif est la validation et l’analyse de robustesse du modèle identifié à partir des signaux optimisés. *4*. Le quatrième objectif est d’évaluer l’adéquation de la méthode à l’identification en ligne (temps réel), dans la perspective de mise au point de lois de commande auto-adaptatives. *Organisation des travaux: * Les étapes proposées pour ce travail de thèse sont les suivantes: * Étude bibliographique, formation au protocole d’identification actuel, prise en main de la plateforme de simulation et des outils d’identification courants, premiers réglages et simulations. * Démonstration de l’identification fréquentielle multi-axe pour un avion de transport Airbus, avec justification expérimentale à partir de simulations exhaustives (plan de test à définir). * Exploration systématique de la méthode, mise au point d’une doctrine d’utilisation. * Établissement des garanties théoriques de bon fonctionnement, quantification de l’effet des erreurs du modèle prévisionnel initial sur les résultats finaux. * Évaluation de l’adaptation de la méthode à l’identification en temps réel pour la mise au point de lois de commande auto-adaptatives. La rédaction du mémoire de thèse se fera si possible au fil des développements. En complément, une activité de dissémination académique sera réalisée tout au long de la thèse, en fonction des opportunités. Cette thèse se déroulera en partenariat avec le département Traitement de l’Information et Système de l’ONERA. D’une durée de 36 mois, (la période est communiquée à titre indicatif, et pourra être revue). *Compétences & Prérequis :* Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Bac +5 (Master 2) dans le domaine de l’Automatique, ou une autre discipline apparentée. Vous possédez les compétences suivantes : * Automatique et/ou identification des systèmes * Traitement du signal * Connaissances appréciées en mécanique du vol avion, qualités de vol, aérodynamique * Autonomie personnelle, bonnes aptitudes en communication * Programmation en Python et/ou Matlab Compétences linguistiques : * Français courant * Anglais avancé This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.****Company:**** Airbus Operations SAS*Employment Type:*Fixed term-------Classe Emploi (France): Classe F11*Experience Level:*Student*Job Family:*Flight & Space Physics By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief. Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com. At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.