SAFRAN
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La surveillance des bancs d'essais et la prédiction des phénomènes physiques constituent des étapes essentielles pour assurer la fiabilité et la performance des systèmes propulsifs modernes. Au cours des essais, un ensemble de capteurs est utilisé pour collecter en continu un volume important de données. Un suivi en temps réel permet ainsi de détecter rapidement des phénomènes critiques, tels que le flottement du fan, et de prendre les mesures nécessaires.
Les méthodes d'analyse traditionnelles, comme le traitement spectral, apportent une base fiable pour la détection et l'interprétation de ces événements. Toutefois, le traitement en temps réel d'un nombre croissant de données et la diversité des phénomènes étudiés encouragent l'intégration de solutions innovantes comme l'intelligence artificielle. Ces approches permettent de mieux exploiter les informations issues des mesures, tout en intégrant des connaissances issues de la physique. Leur déploiement implique cependant de...
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- Bac +5 dans une filière mécanique et/ou data science
- Maîtrise de Python
- Des connaissances en traitement du signal seraient appréciées
- Curieux(se) et autonome
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6
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