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Offre de stage fin d'études 6 mois - Amélioration de la qualité d’approximation de la résistance à l’écrasement via des outils innovants (Intelligence artificielle – surface de réponse (h/f)

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On/Offshore Construction
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200001QD Requisition #

 A propos de Nous : 

TechnipFMC est un leader mondial des projets, technologies, systèmes et services pétroliers et gaziers. Notre portefeuille d’offres intégrées s’étend des produits et services individuels aux solutions totalement intégrées avec une interface unique pour assurer une réalisation fluide. En réunissant des compétences complémentaires et des technologies innovantes, nous sommes en mesure d’accroître l’efficacité des projets et d’en réduire les coûts et les délais. Notre expertise porte sur trois segments distincts : projets subsea, onshore/ offshore et surface.

Avec environ 860 collaborateurs présents sur le site du Trait (76) en bord de Seine à proximité de Rouen, Flexi France (Filiale du Groupe TechnipFMC) produit des conduites flexibles destinées au Deep Offshore pour une clientèle internationale et diversifiée pour l’industrie de production pétrolière et gazière Offshore

 

Sujet du stage : Amélioration de la qualité d’approximation de la résistance à l’écrasement via des outils innovants (Intelligence artificielle – surface de réponse)

Service/Département :  FTF – Simulation Numérique

 Contexte : Au sein du centre de recherche sur le flexible (FTF),  le service simulation numérique développe et maintient un portefeuille d’applications permettant le design des flexibles. Le logiciel ASD (Automatique Structure Designer) est au cœur de la stratégie d’optimisation automatique du design, en intégrant divers logiciels en une seule interface plus rapide, plus efficace et orienté vers la réduction du coût. Un algorithme d’optimisation permet notamment d’obtenir une structure répondant à l’ensemble des règles de design et économiquement optimisée. L’un des critères d’optimisation, la résistance à l’écrasement lors de l’installation,  est obtenu par une application basée sur des éléments finis. Ce calcul est trop couteux dans une boucle optimisation et doit être remplacé par une interpolation via plusieurs surfaces de réponse. La méthode d’interpolation doit être améliorée en performance (temps, précision) tout en répondant à un besoin d’élargissement du périmètre d’ASD (intégration de nouvelles technologies flexible). Le but du stage est de proposer d’autres alternatives plus innovantes, le cas échéant d’améliorer la méthode d’approximation et de l’implémenter.

Missions / Objectifs :

Les missions du stage sont :

  • Revoir les outils actuels de dimensionnement à l’écrasement (logiciel Parabaq, surface de réponse, paramètres, limites) pour se familiariser avec le contexte du sujet.
  • Proposer et tester des approches innovantes de calcul du critère de d’écrasement:
    • Approximation du critère par recherche de corrélation se basant sur un ensemble de données (pression de collapse, pression de contact, angle des patins…)
    • Investigation des différents type d’approximation possible (méthode de type intelligence artificielle : réseau de neurones, machine learning, interpolation…)
       
  • Amélioration de la méthode d’interpolation existante si nécessaire (Python)
  • Elargir la base de donnée existante afin d’intégrer le nouveau périmètre ASD
  • Implémenter le script Python permettant de récupérer l’approximation selon la méthode choisie.

Interactions potentielles avec d’autres services/entités  :  Service conduite Flexible, PAS

Profil recherché :

Profil :  5ième année d’école d’ingénieur spécialisation en mathématiques, simulation numérique ou équivalent

Compétences techniques pour le stage : Compétence en Simulation numérique, informatique. une expérience en codage de système d’apprentissage / réseau de neurones/machine learning est la bienvenue (projet, TD),  intérêt pour un phénomène mécanique complexe.

Compétences linguistiques : Anglais (revue documentaire)

 Compétences informatiques : Familier avec excel, Python, Matlab ou équivalent, Connaissances permettant de réaliser des réseaux de neurones / machine learning

Soft-skills : Curiosité, participer à des recherches de nouvelles solutions, forte capacité d’initiative et de proposition, autonomie, persévérance, motivation.

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