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Thèse cifre michelin-simatlab-iccf: méthode de simulation multi-échelles des polymères et plastifiants (f/h)

Clermont-Ferrand
Michelin
Publiée le 22 avril
Description de l'offre

Thèse CIFRE Michelin-Simatlab-ICCF : Méthode de simulation multi-échelles des polymères et plastifiants (F/H)

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Contexte

L’innovation dans le domaine des pneumatiques est une préoccupation majeure pour proposer des matériaux toujours plus performants. Dans ce contexte, le contrôle et la compréhension des phénomènes microscopiques qui régissent la structure des élastomères sont des enjeux cruciaux pour optimiser les propriétés macroscopiques de ces matériaux.

Pour atteindre ces objectifs, le projet de recherche que nous proposons consiste à développer des modèles de changement d’échelle dans des logiciels de simulation, prenant en compte les spécificités moléculaires des longues chaînes de polymères enchevêtrés.

A partir de simulations en dynamique moléculaire atomistique, on cherchera à construire un modèle à l’échelle mesoscopique et mettre en oeuvre la méthode d’optimisation Bayesienne des paramètres. La difficulté consiste à obtenir un modèle utilisable dans différentes conditions de température et de pression et pour différentes compositions (copolymères statistiques, homopolymères et plastifiants). Le modèle introduira des dépendances à des variables locales comme la densité, la composition voire des effets mémoire dans l’équation de la dynamique mesoscopique. On cherchera à reproduire fidèlement la structure d’un fondu de polymère, depuis l’échelle du monomère jusqu’à l’échelle de la chaîne et à terme rendre compte des effets dynamiques.

Les simulations à l’échelle mesoscopique (Dissipative Particle Dynamics ou DPD) serviront à fournir les paramètres nécessaires aux simulations à des échelles encore supérieures, dites de dynamique des enchevêtrements.

Profil recherché :

Nous recherchons un candidat de niveau master II avec de solides connaissances dans les domaines de la physique des polymères, de la physique statistique, de la physique des liquides et/ou de la simulation numérique des matériaux

Eléments complémentaires :

Encadrants de thèse :
Alain Dequidt, ICCF, UCA
Marc Couty, MICHELIN.

#TheseCIFRE #SimulationMultiEchelles #PhysiqueDesPolymeres

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PhD Offer – Multi-Scale Modeling of Polymer and Plasticizers

Innovation in the field of tires is a key priority for developing ever-more-high-performance materials. In this context, controlling and understanding the microscopic phenomena that govern the structure of elastomers are crucial for optimizing the macroscopic properties of these materials.

To achieve these objectives, the research project we propose involves developing multi-scale models within simulation software that account for the molecular specificities of long chains of entangled polymers.

Using a bottom-up approach based on atomistic molecular dynamics simulations, we will seek to construct a mesoscopic-scale model and implement the Bayesian parameter optimization method. The challenge lies in obtaining a model that is usable under different temperature and pressure conditions and for different compositions (statistical copolymers, homopolymers, and plasticizers). The model will introduce dependencies on local variables such as density, composition, and even memory effects into the mesoscopic equations of motion. The goal is to faithfully reproduce the structure of a polymer melt, from the monomer scale to the chain scale, and ultimately account for dynamic effects.

Mesoscopic-scale simulations (Dissipative Particle Dynamics or DPD) will be used to provide the parameters necessary for simulations at larger scales of entanglement dynamics.

Profile:

We are seeking a Master’s-level candidate (Master II) with strong background in polymer physics, statistical physics, liquids physics and/or numerical simulation of materials.

PhD Supervisors:
Alain Dequidt, ICCF, Université Clermont Auvergne
Marc Couty, MICHELIN

#PhDPosition #MultiscaleModeling #PolymerPhysics

#LI-RECRUTEMENTMICHELIN

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Pour en savoir plus sur le Groupe :

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