Stage utilisation de la modélisation ef pour simuler un défaut mécanique sur un rotor de machine to h/f

Contexte général :
La détection précoce des défauts dans les machines électriques s'inscrit dans le cadre de la maintenance
prédictive puisqu'elle évite la propagation des avaries si elles sont détectées suffisamment tôt. C'est donc la
disponibilité de la machine et donc, sa capacité de production qui sont accrues. Réduire les temps
d'immobilisation des machines présente indéniablement des répercussions environnementales favorables
mais également en termes de production énergétique et finalement, financières.
Ainsi, la R&D d'EDF mène, depuis de nombreuses années, des études pour anticiper la détection des défauts
sur les rotors d'alternateurs des différents parcs de production d'électricité (nucléaire, thermique et
hydraulique).
Contexte particulier au stage :
Modélisation :
Pour continuer sur cette dynamique, la R&D d'EDF propose de poursuivre ces études dans le cadre d'un stage
de 6 mois en 2026. L'usage d'un code de modélisation éléments finis (EF) en électromagnétisme,
code_Carmel, permet de simuler des données terrain. Une modélisation 2D d'un alternateur permettra de
fournir des signaux représentatifs de la machine, saine et en défaut, autant que de besoin.
Intelligence Artificielle :
Une approche de détection, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique basés sur l'historique
des données temporelles, a été mise au point. L'objectif est d'élaborer une routine capable de déterminer si
une nouvelle séquence temporelle provient d'une machine en défaut ou non. L'utilisation des données issues
de la modélisation 2D permettra de rendre plus robuste cette routine.
Le programme de travail proposé dans le cadre de ce stage est réparti comme suit :
- 1ère Partie : Prise en main de code_Carmel (4 semaines), outil de modélisation EF en
électromagnétisme (le modèle 2D de la machine est déjà effectué) ;
- 2ème partie : Création d'un défaut mécanique sur l'un des pôles du rotor (6 semaines) :
o Prise en main des travaux menés précédemment sur le sujet ;
o Adaptation du maillage du rotor pour créer ce défaut mécanique se traduisant par une
excentricité d'un des pôles. Cela conduit à réaliser un « glissement » de l'ensemble des
noeuds de ce pôle sans toucher le reste du maillage ;
- 3ème étape : Établissement d'un plan d'expérience : machine saine et machine en défaut (2
semaines) ;
- 4ème étape : Lancement des calculs numériques sur ces modèles EF sur les calculateurs haute
performance d'EDF (6 semaines) ;
- 5ème étape : Traitement des données de ces résultats de calculs numériques avec des routines
Python (2 semaines) ;
- 6ème étape : Classement de ces données de simulation en vue de créer une base de données pour
la routine IA de détection de défauts (2 semaines) ;
- 7ème étape : rédaction du mémoire (2 semaines).