Offres d’emploi

  • Internships

    We welcome each year interns, mostly at the Master level. Currently we can offer internships on the following subjects:

    • Analyse du comportement vibratoire d’une éolienne
      Ce stage est en collaboration avec l’IFP Energies nouvelles (IFPEN). Le but du stage est de simuler, à partir des modèles précédents, l’évolution du comportement vibratoire d’une éolienne onshore suite à l’introduction de défauts représentatifs des dégradations observées par les exploitants de parcs éoliens. Il s’agira plus précisément de trouver les meilleurs indicateurs (fréquences propres, accélérations …) représentatifs de l’évolution numérique de la structure. Les détails du sujet sont présentés ici.

      • Niveau : 5ème année école d’ingénieur, Master 2
      • Prérequis : Compétences en mécanique des solides et des structures, éléments finis, statistiques, automatique. Si possible connaissance de Matlab et Python
      • Début du stage : Février-Mars-Avril 2020
      • Durée : 5 mois
      • Lieu : IFP Energies nouvelles – Etablissement de Lyon
      • Contact : Laurent Mevel (laurent.mevel(at)inria.fr)

      Ce stage est couplé à une offre de thèse (bientôt en ligne).
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  • PhD theses

    Currently, we offer the following PhD theses:

    • Analyse modale pour monitoring éolien
      L’objectif du travail de thèse est la surveillance du comportement vibratoire d’éoliennes en se basant sur les données capteurs. Les méthodes d’OMA (Operational Modal Analysis) et plus particulièrement les modèles stochastiques réduits permettent de modéliser la structure en termes de modes propres. Ces approches (Stochastic Subspace Identification, SSI) ont été développées en particulier pour des structures simples de génie civil.
      Pour répondre à cet objectif, les points suivants devront être successivement traités:

      • Tout d’abord clarifier quelle approche OMA est la plus à même de rendre compte, au niveau des données, de variations dans le comportement vibratoire cohérentes avec des modifications physiques qui seront simulées par des modèles mécaniques (modèles DeepLines Wind de IFPEN et/ou FAST du NREL qui reproduisent précisément le comportement mécanique d’éoliennes). L’approche OMA devra prendre en compte la rotation des pales.
      • D’autre part, fournir des intervalles de confiance aux estimés produits par les algorithmes d’identification. Ceci permettra de fournir l’incertitude liée à la qualité des mesures pour apprécier la corrélation entre les méthodes OMA et les modèles numériques.
      • Par rapport aux méthodes développées auparavant, développer l’approche d’OMA la plus pertinente pour la détection et la localisation de défauts.

      Le travail de thèse se déroulera sur le site IFPEN de Lyon (au sein du Département de Mécanique des Solides, en étroite interaction avec le Département Contrôle, Signal et Système) et dans les locaux de l’équipe I4S de Rennes suivant les besoins d’interaction avec l’encadrement.

      • Required skills, if possible: civil engineering, automatic control, signal processing, parametric estimation, linear systems. Languages: Matlab
      • Start: September 2020
      • Duration: 3 years
      • Location: IFP Energies nouvelles – Lyon and Inria Rennes
      • Contact: Laurent Mevel (laurent.mevel(at)inria.fr)

      Cette thèse est liée au stage de Master décrit ci-dessous
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