Au sein de la division « System Equipement », vous serez rattaché à l'équipe Modélisation, Performance et Health Monitoring du département Études systèmes. Cette équipe a la charge de la modélisation, de la simulation et des lois de contrôle et de détection de pannes (« health monitoring ») des systèmes existants ou en cours de conception dans le cadre d'avant projets. Les systèmes, de freinage, d'orientation et d'extension/rétraction des trains d'atterrissage sont des systèmes complexes, contrôlés et surveillés par un ou plusieurs calculateurs. Systèmes critiques à la bonne utilisation de l'avion, ils sont fortement contraints par des exigences liées à la sûreté de fonctionnement. Le système de freinage en aéronautique à ce titre contient des lois de contrôles permettant d'atteindre les performances requises par ces exigences de sûreté. Ces lois de contrôle doivent s'adapter automatiquement à de nombreuses conditions extérieures (état de piste, vitesse, masse, pression des pneus etc.). Il est donc nécessaire de procéder aux réglages de ces lois de contrôles et d'assurer leur synergie pour chaque programme au cours d'un développement dans des conditions de développement toujours plus contraintes. Ce stage s'inscrit dans la poursuite du développement d'un outil d'optimisation de nos lois de contrôle via du Machine Learning afin d'assurer un réglage bon du premier coup. Le stage se déroulera selon les grandes étapes suivantes : - Analyser et comprendre pourquoi un affinage du réglage est actuellement nécessaire - Valider certains critères de réglage mis au point par l'équipe - Comparer pour validation les résultats entre deux outils de réglages des lois de contrôles - Etendre l'utilisation de nos outils à d'autres loi de contrôle du système de freinage - Mise à jour d'un doc de processus de réglage général
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