Job Description Les aubes de la turbine haute pression sont placées juste après la chambre de combustion des moteurs d'avion où elles subissent des contraintes thermomécaniques élevées : la température est notamment plus haute que le point de fusion du matériau. Pour résister à cet environnement sévère, les aubes de turbine sont monocristallines et comportent des circuits de refroidissement internes.La plateforme Safran Tech « Aubes de Turbine avancée » travaille sur le développement de la nouvelle génération d'aube de Turbine. Cette génération devra supporter des températures supérieures de plus de 150°C aux générations actuelles. Cela permettra un gain de carburant et une limitation des rejets de CO2. L'avènement de ces aubes nouvelles générations entraine une redéfinition du processus de fabrication, avec notamment l'adaptation des moyens de contrôles à des géométries de plus en plus complexes. Pour contrôler ces nouvelles pièces les méthodes RX sont centrales. Pour moderniser et automatiser ces contrôles qualités, de nombreuses méthodes sont en développement. Ces méthodes s'appuient largement sur l'émergence des outils d'apprentissage profond. L'objectif de ce stage est de générer des images RX qui n'ont jamais été réellement mesurées par une méthode d'apprentissage à l'état de l'art. Pour cela il y a plusieurs possibilités, utiliser un autoencoder pour représenter l'ensemble du processus ou, simplement, générer les données manquantes dans l'espace des radiographies X pour obtenir une image complète de la solution. La stratégie d'enrichissement des données sera également capitale. Cela doit permettre d'optimiser les performances de l'algorithme. C'est à dire un algorithme plus robuste (position, bruit...) et nécessitant un minimum de données d'entrainements. Ce projet de recherche consiste donc à :- Faire un état de l'art sur les méthodes de génération de volume 3D synthétiques par apprentissage.- Coder les méthodes les plus intéressantes.- Tester ces stratégies en y incluant des méthodes d'enrichissement de la donnée.- Comparer ces résultats à des mesures de références. Job Requirements Nous recherchons un-e éleve ingénieur-e et/ou un-e universitaire d'un niveau Master pour un stage de 6 mois. Il/elle devra à la fois avoir des compétences en programmation (Python par exemple), en traitement du signal et la faculté à assimiler des méthodes de machine learning innovantes. De plus il/elle devra avoir de grandes qualités d'adaptabilité, de créativité et une forte motivation pour l'activité de recherche. Il aura à échanger avec des experts de plusieurs domaines. Un candidat issu d'un cursus en informatique, en science du signal, en optique ou dans le domaine mathématique pourrait avoir les atouts nécessaires. Il/elle devra avoir un bon niveau de culture générale et scientifique pour englober les différents champs de la recherche.
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