Stage - Validation d'Une Méthode de Prévision du Flottement d'Aubes de Soufflante H/F

L'offre

Dans un contexte d'innovation continue et d'optimisation des moteurs aéronautiques, la maîtrise du phénomène de flottement des aubages est incontournable pour garantir la sûreté et la performance des propulseurs.
Le flottement est un phénomène complexe qui mêle aérodynamique, réponse vibratoire et acoustique. Sa prédiction numérique repose aujourd'hui sur des simulations très coûteuses, nécessaires pour modéliser l'ensemble des phénomènes physiques impliqués. Des études sont en cours pour développer une méthode optimisée de prédiction du flottement de aubages de soufflante.
Au sein du département Aéromécanique de Safran Aircraft Engines, vous participerez au développement d'une méthode de prédiction de flottement optimisée et validerez son efficacité par des confrontations à des résultats expérimentaux.
Vos activités principales seront axées autour des thématiques suivantes :
- Réaliser un état de l'art des méthodes actuelles de prédiction du flottement en turbomachines.
- Vous approprier les outils numériques et la chaîne de modélisation aéromécanique utilisée chez Safran Aircraft Engines.
- Développer une méthodologie de calcul du flottement sur plusieurs cas d'étude représentatifs.
- Confronter vos résultats de simulations aux données issues d'essais, afin d'évaluer la pertinence de la méthode développée.
- Analyser l'influence des paramètres de calculs sur la prévision du flottement et identifier des axes d'amélioration.
Au fil de ce stage, vous approfondirez vos compétences en CFD, en aéroélasticité et en analyse de données numériques/expérimentales, en bénéficiant de l'accompagnement d'experts et d'un environnement technique de pointe.

Profil recherché

Vous êtes en dernière année d'école d'ingénieur ou en Master 2, avec une spécialisation en mécanique des fluides, mécanique des structures ou aérodynamique.

Compétences attendues :
-Bonnes connaissances en aérodynamique et en simulation numérique des écoulements (CFD)
-Connaissance des principales notions de la dynamique des structures, des analyses modales et vibratoires
-Maîtrise de Python pour les tâches d'automatisation et de post-traitement de données
-Capacité à valoriser vos résultats, tant à l'oral qu'à l'écrit, en français ou en anglais
-Autonomie, rigueur scientifique et force de proposition dans vos approches
Une première expérience ou des bases en aéroélasticité (flottement, vibrations...) seront très appréciées.