Afin de garantir des prestations véhicules optimale avec une masse réduite, le groupe Stellantis optimise ses pièces automobiles. L'optimisation de forme s'appuie aujourd'hui sur des méthodes manuelles ou automatisées via des techniques de morphing (morphbox). Ce stage a pour but de coupler les nouvelles méthodes de génération de forme via VAE (Auto-Encoder Variationnel) aux techniques d'optimisation via machine learning. L'approche VAE présente l'intérêt d'apprendre une représentation implicite des formes dans un espace latent compact, évitant ainsi la nécessité d'une paramétrisation explicite souvent difficile à définir ou non directement accessible.
Les grandes étapes du stage seront :
• Fine tuner le VAE au cas d'application
• Evaluer la sensibilité des paramètres sur les formes générées
• Mettre en place la filière d'optimisation : génération automatique d'un modèle de calcul et interface avec les outils standards d'optimisation.
Le stagiaire sera intégré dans la branche de l'Ingénierie Numérique Transverse en charge des simulations et du référentiel numérique, au sein des équipes d'IA et Optimisations Numériques.
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