Thèse cifre- développement de méthodes d’inversion lidar par techniques d’apprentissage pour le sondage des traînées de condensation en vol (h/f)

Job Description:

Nous vous proposons de nous rejoindre en tant qu’étudiant en thèse sur le sujet: “ Développement de méthodes d’inversion LIDAR par techniques d’apprentissage pour le sondage des traînées de condensation en vol ”, au sein du département des essais en vol d’Airbus à Toulouse.


Le département travaille en collaboration avec l’ONERA, Toulouse, dans lequel vous serez intégré en tant qu’étudiant extérieur en thèse.
La thèse sera réalisée à la fois à 80% dans les locaux de l’ONERA, Toulouse, et à 20% dans ceux d'Airbus à Toulouse Saint-Martin. La période d'alternance précise entre les deux sites sera définie ultérieurement en accord avec les différentes parties prenantes.

L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d’inversion lidar multispectrale et polarimétrique pour déterminer les propriétés des cristaux de glace contenus dans les traînées de condensation telles que la taille, la concentration ou la morphologie.

Le/la candidat(e) développera des méthodes d'inversion basées sur des algorithmes d'apprentissage supervisés (krigeage, k-nn, random forest, gradient boosting…) et des méthodes d’inversion Bayésienne, classiques ou basées sur des réseaux de neurones “physics informed”. Du fait de la grande diversité des diamètres de particules d’intérêt, des mélanges d’experts combinant plusieurs métamodèles sont envisagés. Ces méthodes s'appuient sur des résultats de travaux de thèses et postdoctoraux déjà effectués à l’ONERA (A.E. Bedoya-Velásquez 2021). Une attention particulière sera portée à la prise en compte des incertitudes associées à cette restitution des propriétés des cristaux de glace et au choix des longueurs d’onde les plus optimales pour l’inversion. Le candidat s’appuiera notamment sur des analyses de sensibilité des modèles physiques directs, afin de déterminer les variables les plus influentes sur les LDR mesurés.

Les résultats de la thèse seront démontrés avec des simulations réalistes d’une part, et la mise au point d’un prototype de LIDAR à tester en laboratoire, en soufflerie ou en extérieur.

Activités principales :

* Réaliser d’une part un état de l'art sur les propriétés physico chimique des traînées de condensation et d’autre part sur les méthodes d’inversion lidar multispectrale et polarimétrique permettant de déterminer les caractéristiques et les propriétés des cristaux de glace

* Concevoir des méthodes d’inversion basées sur des algorithmes d'apprentissage supervisés, des méthodes d’inversion Bayésienne, classiques ou basées sur des réseaux de neurones

* Déterminer les caractéristiques techniques d’un système LIDAR adapté permettant des mesurer les cristaux de glace par modélisation et simuler ses résultats

* Prototyper et tester un système LIDAR en prenant en compte l’objectif final de réaliser des mesures en vol

Compétences principales :

* Niveau Master 2 / Ingénieur en Mathématiques et/ou Physiques

* Bagages solides en mathématiques numériques et appliquées, en physique du laser, en optique, en optronique, mesures, traitement du signal et de la donnée, intelligence artificielle, programmation (Python, C++)

* Compétences en calculs des incertitudes de mesures

* Gestion de projet

Compétences générales requises :

* Appétence pour les sciences et les applications industrielles

* Goût pour l'innovation, la recherche, les tests

* Esprit d'analyse et d'initiative

* Ouverture d’esprit, curiosité et attitude positive

* Capacité et intérêt pour le travail d’équipe

* Bonne communication et compétences relationnelles

* Autonomie, adaptabilité pour intégrer des technologies innovantes et émergentes dans le contexte des essais en vol

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:

PHD, Research

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Classe Emploi (France): Classe F11

Experience Level:

Student

Job Family:

Testing