Au CEA, des boucles hydrauliques représentatives de tels systèmes sont à l’étude. Elles se composent d’une section d’essai chauffée par les
parois, d’une source froide et de tuyauteries reliant ces deux composants.
La différence de hauteur entre la partie chauffée et la source froide induit alors
une circulation par différence de densité.
Ces boucles peuvent fonctionner en monophasique (sans changement de
phase) ou diphasique (avec ébullition).
De très récentes avancées, en lien avec l’apprentissage automatique (machine
learning) ouvrent la voie à de nouvelles possibilités. Au cours de ce stage, on
souhaite adapter des méthodes existantes de machine learning à l’étude
des boucles de circulation naturelle.
Détail de vos missions :
•Bibliographie : inventaire des méthodes d’apprentissage, choix d’une méthode à appliquer ;
•Calculs: prise en main des outils, lancement de séries de simulations CATHARE ;
•Application de l’algorithme de machine learning aux données générées ;
•Présentations en cours de stage aux parties prenantes.
Dans la continuité de ce stage, une thèse sur le même sujet sera réalisée dont le démarrage est prévu pour octobre 2024.
Etudiant en Master Mathématiques appliquées avec une appétence pour la physique et la mécanique des fluides.
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Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
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