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Safran

Publiée il y a 9 jours · Châteaufort

STAGE : IA générative pour la conception F/H

  • Châteaufort
  • Stage

Description du poste

Contexte En ingénierie, la conception inverse d'une pièce consiste à définir d'abord ses performances attendues et à en déduire des géométries pertinentes permettant d'y parvenir. Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle générative dans le domaine de la 3D, il devient envisageable d'élargir l'espace de conception afin d'explorer des formes plus innovantes tout en respectant des critères physiques. Une approche possible consiste à explorer un espace latent encodant les géométries pertinentes, tout en étant guidé par un métamodèle physique prédisant les performances associées. Dans ce stage, nous nous intéressons plus particulièrement aux aubes de compresseur et de turbine utilisées dans des turboréacteurs, pour lesquelles la conception inverse peut faire intervenir des critères d'aérodynamique, de thermique, et de tenue mécanique. Objectifs L'objectif du stage est d'explorer des méthodes d'apprentissage géométrique afin de construire une représentation géométrique pertinente pour la conception générative d'aubes. Une attention particulière sera portée aux difficultés spécifiques aux aubes, à savoir la description précise de formes de faible épaisseur, ainsi que la possibilité de prendre en compte les canaux de refroidissement internes dans le cas des aubes de turbine refroidies. De nombreux modèles génératifs reposent sur un modèle de diffusion ou de flow matching dans un espace latent. La plupart des modèles génératifs 3D existants (e.g. TRELLIS.2) sont relativement précis sur une grande variété d'objets, mais produisent des maillages non utilisables en ingénierie pour des questions de simulation numérique ou de fabricabilité. Ils reposent par ailleurs sur des espaces latents de grande dimension, rendant difficile l'apprentissage de métamodèles physiques sur des bases de données de simulations avec un nombre limité d'exemples. Ce stage propose donc d'explorer différentes méthodes de geometric deep learning afin de construire un espace latent dédié aux aubes

Annonce publiée sur Welcome to the Jungle et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.

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