Stage Réduction de Modèles pour Crash Automobile Via Machine Learning H/F - 95

Le stage proposé se déroule dans le département de R&D en charge des méthodes numériques avancées. Notre service est plus particulièrement dédié à la mise en place de méthodes exploitant les outils d'intelligence artificielle, d'optimisation, de modélisation stochastique, ..., au bénéfice de l'ingénierie des projets automobiles. Le stage se déroule au sein d'une équipe internationale (un niveau suffisant en anglais est ainsi requis), intégrant les multiples compétences nécessaires à la réussite de ces projets stratégiques basés sur l'IA.
Un modèle de synthèse de véhicule en crash nous permet de spécifier le comportement fonctionnel (efforts de tarage, absorption d'énergie) des principaux éléments (ossature) de sa structure mécanique. C'est notamment le cas du longeron pour le choc latéral dont il faut concevoir la section de manière optimale (en masse, coût) afin de répondre à ce besoin fonctionnel.
Le travail de stage a pour objectif de construire un modèle réduit qui sera utilisé pour optimiser la structure du longeron, en s'appuyant notamment sur des techniques de Machine Learning.
Ces travaux s'inscrivent dans la suite de travaux exploratoires qui ont conduit à la création d'une base de données (celle-ci pouvant être complétée et améliorée durant le stage) et la création de modèles (basés sur des représentations par graphes et intégrant des mécanismes d'attention) permettant de passer d'un géométrie de la section du renfort de choc latéral à ses caractéristiques fonctionnelles.