Vous serez accueilli·e au sein de l'IRESNE, institut de la DES, où vous intégrerez l'équipe du laboratoire et participerez pleinement à ses activités. Ce stage s'inscrit dans le développement d'une approche innovante visant à mieux comprendre et prédire l'évolution de la poudre lors du broyage à boulets. Il combine expérimentation, instrumentation multi-capteurs (acoustique, vibrations, imagerie rapide) et analyse de données. Le/la stagiaire participera à des campagnes expérimentales, au traitement de données multi-capteurs et à la mise en oeuvre de modèles prédictifs basés sur des algorithmes d'apprentissage supervisé. Le stage offre une excellente opportunité de se former à l'interface entre physique des milieux granulaires, analyse expérimentale, traitement du signal et programmation Python, dans un environnement scientifique de premier plan au CEA Cadarache. Contexte scientifique : Le broyage à boulets est un procédé clé pour la préparation des poudres céramiques, mais ses mécanismes internes - fragmentation, transitions de régime, dynamique d'écoulement - restent difficiles à observer directement. Les approches empiriques traditionnellement utilisées ne permettent pas de décrire précisément l'évolution de la granulométrie ni l'impact des paramètres procédés. Pour dépasser ces limites, le CEA développe une méthodologie associant imagerie rapide, capteurs acoustiques et vibratoires, et modèles d'apprentissage permettant de relier les signaux mesurés en temps réel à l'état physique de la poudre. Ce stage contribue directement à cette démarche. Objectif du stage : L'objectif principal est de prédire l'état de la poudre au cours du broyage en utilisant une base de données multi-capteurs et des outils d'analyse avancée. Le/la stagiaire réalisera un plan d'expérience pour évaluer l'influence des conditions opératoires sur la granulométrie, exploitera l'instrumentation existante et utilisera/fera évoluer des programmes Python pour extraire des indicateurs utiles. Une partie essentielle du stage consistera à développer des modèles prédictifs permettant d'estimer des grandeurs physiques (taille de particules, énergie dissipée, régime d'écoulement) via des méthodes d'apprentissage supervisé. Le stagiaire sera formé et accompagné sur ces approches. Vos missions consisteront à : Participer aux campagnes expérimentales sur le broyeur instrumenté (acoustique, vibrations, imagerie rapide). Mettre en place un plan d'expérience pour étudier l'influence des paramètres procédés. Organiser et enrichir la base de données multi-capteurs issue des essais. Réaliser une analyse de signaux et une extraction d'indicateurs pertinents. Développer et adapter des scripts Python pour le traitement du signal, l'analyse d'images et la visualisation. Mettre en oeuvre des algorithmes d'apprentissage pour prédire l'état du procédé. Interpréter les résultats en lien avec les phénomènes physiques observés.
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