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Stage : Apprentissage par renforcement du contrôle d'un cœur électrique aéronautique (H/F)
SAFRAN SA - Blagnac |
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Date de publication : |
03/05/2024 |
Entreprise : |
SAFRAN SA |
Localisation du poste : |
Blagnac, Occitanie |
Type de contrat : |
Stage |
Experience requise : |
Débutant / Jeune diplomé / moins de 2 ans d'expérience |
Durée : |
6 mois |
Salaire : |
nc. |
Secteur d'activité : |
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Description du poste |
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Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 83 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 19,0 milliards d'euros en 2022, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.
Safran est dans le top 30 des meilleurs employeurs mondiaux 2022 selon le magazine Forbes.
Descriptif mission Ce stage d'ingénieur propose d'explorer l'application des techniques de reinforcement learning (apprentissage par renforcement) pour développer la logique de contrôle d'un cœur électrique d'avion. Le cœur électrique, composé de contacteurs faisant le lien entre des générateurs, des convertisseurs et des charges, est un élément essentiel des avions électriques et hybrides, et son contrôle est crucial pour garantir la sécurité et la fiabilité de l'aéronef.
Objectifs:
1. Étudier les spécifications et les exigences de contrôle d'un cœur électrique dans le contexte aéronautique, en tenant compte des contraintes opérationnelles et des normes de sécurité.
2. Concevoir et mettre en place un environnement de simulation pour modéliser le comportement du cœur électrique de l'avion.
3. Implémenter des algorithmes de reinforcement learning pour apprendre et optimiser la logique de contrôle du cœur électrique.
4. Évaluer les performances du système de contrôle développé à l'aide de simulations détaillées en environnement virtuel, en comparant les résultats avec des méthodes de contrôle traditionnelles. |
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Profil recherché |
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Compétences requises :
• Connaissances en génie électrique, en contrôle des systèmes et en informatique.
• Expérience dans la programmation en Python et la manipulation de bibliothèques de reinforcement learning telles que TensorFlow, PyTorch ou OpenAI Gym.
• Aptitude à analyser et à interpréter les résultats des expériences de reinforcement learning.
• Autonomie, curiosité et esprit d'innovation.
Localisation du poste : BLAGNAC, Occitanie. |
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