2018-00559 - Optimisation robuste et meta modélisation pour la quantification d'endommagement dans les structures mécaniques

Type de contrat : CDD de la fonction publique

Niveau de diplôme exigé : Bac + 5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Le centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique est un des huit centres d’Inria et compte plus d'une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique.

Contexte et atouts du poste

 

Le projet de thèse proposé s’inscrit dans la collaboration entre les équipes I4S de l’INRIA Rennes et DySCo du LTDS, UMR CNRS 5513 à l’Ecole Centrale de Lyon

 

La thèse sera co-encadrée par L. Mevel (Directeur de Recherche Inria) et par F. Gillot et S. Besset (Maîtres de conférences à Central Lyon)

Le sujet porte sur la mise en place de technique d’optimisation multi-objectifs robustes pour la détection, la localisation et la quantification de défauts au sein d’une structure mécanique soumis à des sollicitations extérieures.

 L'équipe I4S est une équipe commune entre Inria et IFSTTAR, et de ce fait dispose de moyens de calcul et d'experimentation fournis par les 2 instituts.

L’équipe I4S développe des méthodes d’analyse vibratoire temps réel. Ces méthodes sont destinées à la surveillance de la santé structurelle des ouvrages de génie civil (ponts, mâts, bâtiments) à partir de capteurs mécaniques intégrés à la structure.

 

L’équipe DySCo met en place des méthodes d’optimisation robustes pour des structures mécaniques basées sur des méta-modèles de type Krigeage couplés à des méta-heuristiques (algorithmes génétiques). Leurs applications aux modèles précédemment cités permettront d’améliorer significativement la complexité et la taille des problèmes pouvant être traités, et de tenir compte de l’hétérogénéité des informations remontées depuis les différents capteurs en place.

 

La thèse aura lieu à Rennes mais des déplacements sur Nantes et Lyon sont possibles suivant les besoins de la thèse.

 

Mission confiée

Sans être exhaustif, les travaux de recherche comporteront les étapes suivantes :

  • Établir une étude bibliographique sur les approches de surveillance actuellement disponibles permettant de traiter des cas de structures de grande dimension
  • Maitriser les approches actuellement développées au sein des équipes d’accueil, i.e. méthodes de détection, localisation et quantification de défauts et méthodes d’optimisation robustes
  • Concevoir et développer de nouvelles méthodes de surveillances adaptées aux schémas d’optimisation robuste en grande dimension de paramètres
  • Implémenter les algorithmes développés sur des GPU (Graphical Processing Unit) afin de les exécuter en temps réel.

Les algorithmes proposés seront d’abord testés sur des structures simples en laboratoires (barres horizontales chargées) puis sur des structures en exploitation. Les défauts seront alors expérimentalement mis en place sur la structure réelle (modification de rigidité, addition de masse)

 

Principales activités

Les réalisations principales envisagées durant cette thèse sont

  • L’analyse vibratoire théoriques de structures mécaniques endommagées.
  • Le développement de modèles d’endommagement adaptés aux grandes dimensions de paramètres
  • Le développement de schémas d’optimisation robuste basés l’exploration de surfaces de réponse par des méta-heuristiques spécifiques.

Les expérimentations pourront etre réalisées dans un laboratoire de l’IFSTTAR à Nantes, ainsi que sur des bancs d’essai du LTDS, successivement sur des structures de géométrie simple (barre horizontale), ainsi que sur des structures en exploitation (mât d’éolienne, portique, pont Eric Tabarly), déjà instrumentées de capteurs

Compétences

Des compétences en statistiques, optimisation et/ou en mécanique seront appréciés. Un master (ou équivalent) en automatique, mathématiques appliqués ou mécanique serait un plus.

Langues : Anglais écrit et parlé

Le ou la candidate devra être capable de travailler en groupe et de s'insérer dans une équipe de recherches.

 

Avantages sociaux

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Installations sportives

Rémunération

A partir de 1982 euros brut