Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.
Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.
* CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.
Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi. Pour répondre aux spécifications du développement d'un moteur, chaque module et chaque équipement est conçu de façon à optimiser ses performances. Régulièrement, le motoriste fait appel à son savoir-faire et son expérience dans la conception de moteurs afin de transposer ses apprentissages aux nouvelles cibles moteurs qui sont de plus en plus innovantes et challengeantes à concevoir. C'est dans cette philosophie que lors des phases de développement, le bureau d'étude Chambre de Combustion au sein de Safran Aircraft Engines, réalise des mises à l'échelle de technologies d'injection déjà existantes en partant de la cible de conception initial vers celle visée. Cette transposition peut se réaliser sur la base de pratiques de conception mais également à l'aide de critère de similitude, qu'ils soient sous la forme de ratio géométriques ou bien d'invariants physiques, qui assurent la conservation des performances du système étudié. Cette étape de travail de la conception nécessite divers outils numériques pour être réalisée. Ces outils possèdent différents niveaux de complexité et sont utilisés à différentes étapes de la conception. Généralement, plus la conception avance, plus la complexité des modélisations augmente. A la base de la conception se trouvent les outils bas-ordres. Ils permettent d'étudier de nombreuses solutions différentes grâce à un temps de réponse rapide qui s'accompagne inévitablement d'une précision moins importante que les modélisations plus complexes. Il est essentiel d'augmenter au maximum la précision de ces outils en affinant leur modélisation des systèmes à partir de résultats d'essais ou de simulations 3D.
Objectifs:
Afin de développer les pratiques de conception des injecteur mécaniques, des critères de similitudes doivent être identifiés à partir de la littérature, d'outils de modélisation (1D/3D) et de base de données d'essais déjà réalisés. Les différentes méthodes de mise à l'échelle identifiées pourront ensuite être implémentées dans un outil 1D de modélisation d'écoulement diphasique dans les swirlers mécaniques en validant les résultats à partir de données d'essais.
Organisation:
Le stage se déroulera en deux phases. La première ayant pour but d'identifier des paramètres de similitudes et des méthodes de mises à l'échelle pertinentes, de les évaluer par modélisation 1D et/ou d'après des résultats d'essais ou de simulation déjà réalisés. Puis de créer un module dans l'outil de modélisation disponible pour pouvoir modifier la cible de conception tout en conservant les performances d'une géométrie souhaitée.
La seconde partie approfondira la modélisation de l'outil afin d'améliorer sa prédictivité. A partir d'essais et de simulation 3D réalisés en amont du stage, dont les résultats obtenus seront comparés à ceux du modèle, il sera donc possible d'identifier d'éventuelles hypothèses ou biais de modélisation sources d'écarts dans la prédiction des performances.
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