Proposition de sujet de thèse CIFRE SAFRAN-LIPN

When:
30/06/2017 – 01/07/2017 all-day
2017-06-30T02:00:00+02:00
2017-07-01T02:00:00+02:00

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : LIPN UMR 7030
Durée : 3 ans
Contact : mustapha.lebbah@univ-paris13.fr
Date limite de publication : 2017-06-30

Contexte :
Le futur moteur sera intelligent : il devra adapter sa régulation à son état d’usure de même que chaque compagnie adaptera son exploitation en fonction de ses capacités et sa logistique de maintenance. Cet état dépend de l’usage passé du moteur et de l’usure dont elle est la conséquence. Ce travail préliminaire consiste à étudier les données d’exploitation dans le but de repérer des configurations spécifiques conduisant à des états d’usure pour lesquels il pourrait être utile de spécifier des types de missions ou plus tard, des régulations adaptées.

Le sujet de ce travail est une approche d’estimation du coût de possession d’un moteur d’avion et une optimisation de son exploitation. Pour cela on cherchera à mettre en relation l’usage du moteur et des indicateurs d’usure que l’on validera à partir de données de maintenance. Les facteurs d’usage sont obtenus à partir des données stockées par les enregistreurs de vol, le nombre de cycles, de vols, etc. Ces données sont de deux types : des mesures temporelles techniques : températures, pressions, vitesses de rotation associées à un contexte opérationnel, le pilotage de l’appareil, les conditions de vol, la mission.

Les indicateurs d’usures sont obtenus à partir de la consommation, les vitesses de rotation, les durées d’opération en haute température, etc. Les données de maintenance sont des dates de réparation, des pièces changées, des remarques d’opérateurs, etc. La validation des indicateurs d’usure est importante car elle permet de mesurer un coût opérationnel (dont il faudra déterminer la dimension : temps sous l’aile par exemple) à partir de mesures faites sur le moteur. Le modèle d’usure en fonction de l’usage permet d’estimer le coût de possession d’un moteur par une compagnie en fonction des missions qu’elle réalise. Les modèles ne pourront être validés que sur de très grand nombre de données. Une étape importante sera certainement de construire une base de données conséquente.

Un moteur intelligent (smart-engine) est un système capable d’adapter sa régulation en fonction de son état et de son usage. L’idée est de vérifier qu’il est possible d’établir une catégorisation des moteurs à partir de leur état et de la façon dont ils sont utilisés. Si de grandes catégories bien identifiées apparaissent, on essayera de construire des modèles de régulation adaptés.

Sujet :
Actuellement les données issues des différentes mesures de bancs d’essais ou de données captées en cours de vol, sont de plus en plus volumineuses, temporelles et massivement multidimensionnelles. Afin de pouvoir les représenter et surtout mieux les comprendre, il nous faut faire appel à des techniques de fouille de données séquentielles et d’apprentissage statistique massivement distribué.
Les challenges suivants seront aussi à relever :
1/ La visualisation de grand volume de données est forcément plus complexe. Il faudra pouvoir envisager des techniques de projection et de visualisation à grande échelle.
2/ Récupérer, stocker et requêter les grands volumes de données dans des environnements sécurisés et les mettre à disposition des ingénieurs de façon utilisable.
3/ Le traitement de volumes de données aéronautiques avec les nouvelles plateformes big-data

Profil du candidat :
Le candidat(e) doit avoir de bonnes notions en mathématiques, statistiques et algorithmiques. Une expérience en traitement de données massives est souhaitable.

Formation et compétences requises :
Le dossier de candidature en PDF comportera les éléments suivants :
-CV
-Relevés de notes, M1, M2 (Ing)
-Lettre de motivation
-Lettre(s) de recommandation

Le dossier de candidature est à envoyer par mail à (en précisant dans le l’objet du mail [CIFRE-SAFRAN]) :
Hanene.Azzag@lipn.univ-paris13.fr, Mustapha.lebbah@univ-Paris13.fr.

Adresse d’emploi :
SAFRAN Villaroche et LIPN

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