Thèse CIFRE - Identification Fréquentielle pour la Physique du Vol (H/F)
- *Job Description:**
- L'identification des avions Airbus consiste à corriger (on dit aussi "recaler") les modèles de simulation prévisionnels, issus de prédictions avant vol, en s'appuyant sur des résultats d'essais spécifiques réalisés lors des vols d'essais d'un nouvel avion. *
- La thèse s'articule autour de quatre objectifs principaux : *
- 1*. Le premier objectif est de s'approprier les résultats disponibles. L'approche fréquentielle multi-axes n'a été testée que sur des drones ou des avions de petite taille, jamais sur des avions de transport. En s'appuyant sur la bibliographie existante, le ou la candidat(e) devra établir l'adéquation de l'identification fréquentielle multi-axes à un avion de transport.
- 2*. Le deuxième objectif est l'optimisation du protocole d'excitation pour l'exploration systématique de l'identification fréquentielle multi-axes.
- Prise en compte des contraintes de réalisation (logiciel embarqué, sécurité du vol).
- Compromis généraux sur les réglages (durée d'excitation, choix des fréquences...).
- ... (Liste complète non détaillée ici)
- 3*. Le troisième objectif est la validation et l'analyse de robustesse du modèle identifié à partir des signaux optimisés.
- 4*. Le quatrième objectif est d'évaluer l'adéquation de la méthode à l'identification en ligne (temps réel), dans la perspective de mise au point de lois de commande auto-adaptatives.
- Organisation des travaux: *
- Étude bibliographique, formation au protocole d'identification actuel, prise en main de la plateforme de simulation et des outils d'identification courants, premiers réglages et simulations.
- Démonstration de l'identification fréquentielle multi-axe pour un avion de transport Airbus, avec justification expérimentale à partir de simulations exhaustives (plan de test à définir).
- Exploration systématique de la méthode, mise au point d'une doctrine d'utilisation.
- Établissement des garanties théoriques de bon fonctionnement, quantification de l'effet des erreurs du modèle prévisionnel initial sur les résultats finaux.
- Évaluation de l'adaptation de la méthode à l'identification en temps réel pour la mise au point de lois de commande auto-adaptatives.
- Automatique et/ou identification des systèmes
- Traitement du signal
- Connaissances appréciées en mécanique du vol avion, qualités de vol, aérodynamique
- Autonomie personnelle, bonnes aptitudes en communication
- Programmation en Python et/ou Matlab
- Français courant
- Anglais avancé
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