Le stage a pour but d'identifier les moyens de réduire fortement les temps de calcul des modèles crash sur véhicules complet.
Les enjeux pour Stellantis sont très importants:
1- la possibilité de lancer plus d'itérations pour le développement des véhicules
2- la capacité à lancer des campagnes massives d'optimisation et alimenter les bases de données pour du machine learning en lien avec l'IA
3- la réduction du coût des calculs LS-Dyna pour Stellantis
Différentes pistes seront à étudier:
- la mise en donnée des calculs (formulations, définition des contacts,...)
- des simplifications du modèle (par exemple rendre un composant indéformable)
- les options de fonctionnement du solveur dans l'infrastructure Stellantis
La programmation de scripts Python pour simplifier la mise en œuvre des solutions pourra être nécessaire.
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