L'utilisation de matériaux composites dans l'industrie aéronautique permet de concevoir des structures de plus en plus légères tout en préservant une bonne tenue mécanique. Les Composites à Matrice Organique Tissés 3D (CMOT3D) en particulier sont avantageux car ils gardent des propriétés mécaniques hors plan intéressantes. Au sein des services Composites de la division Matériaux & Procédés de Safran Aircraft Engines, le/la stagiaire travaillera sur l'utilisation avancée d'une méthode de Corrélation d'Images Volumiques (CIV/DVC) appliquée à différents cas CMOT3D. Certaines méthodes de CIV globales s'appuient sur des méthodes de régularisations mécaniques plus ou moins sophistiquées afin de diminuer le bruit de mesure et ainsi d'obtenir des résultats plus physiques. Le point de faiblesse de ce type d'approche peut être une méconnaissance de la mécanique réelle à considérer. Dans le but d'éviter cela, il sera proposé ici de mettre en place une méthode en rupture en se basant sur un modèle d'apprentissage type Physics Augmented Neural Network (PANN). Ce type de méthode a un avantage indéniable dans le cas de matériaux multi-architecturés tels que les composites à renforts 3D, connus pour avoir des comportements mécaniques, thermiques ou de mise en forme relativement complexes. Le stage proposé s'inscrit dans un contexte de R&T et a pour but final d'aider à comprendre ces nouveaux matériaux et à terme de réduire les couts de production des pièces structurelles d'un moteur d'avion civil.
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