Durée : 36 mois
- Début : flexible entre mai-septembre 2026 (financement ANR acquis)
- Lieu : Laboratoire PIMM, ENSAM, Paris, France
- Encadrants : Dimitri Goutaudier (chargé de recherche CNRS) et Marc Rébillat (maître de conférences, HDR, ENSAM)
- Salaire : selon la réglementation en vigueur
- Collaboration internationale : possible avec l’EPFL (Suisse), des séjours de recherche courts pourraient être organisés.


Profil recherché

- Diplôme d’ingénieur ou Master 2 dans au moins l’une des disciplines suivantes : mécanique numérique, calcul scientifique, intelligence artificielle guidée par la physique.
- Intérêt pour la surveillance intelligente des systèmes mécaniques, la réduction de modèles, l’assimilation de données et l’intelligence artificielle.
- Motivation pour rejoindre un projet de recherche interdisciplinaire incluant des activités théoriques, numériques et expérimentales.

Compétences attendues

- Bases solides en calcul scientifique (méthodes numériques pour les EDP, algèbre linéaire)
- Maîtrise d’un langage de programmation scientifique : MATLAB ou Python.

Objectifs de la thèse

Cette thèse combine développements théoriques, méthodes numériques et validation expérimentale. Le·a candidat·e devra :
- Formaliser le concept de signature dans un cadre de réduction de modèle, permettant de développer des modèles rapides encodant des informations critiques sur les paramètres d’intérêt.
- Mettre en œuvre des techniques d’assimilation de données pour améliorer l’adaptabilité des modèles, notamment en présence de facteurs de nuisance tels que la variabilité opérationnelle.
- Concevoir une architecture d’intelligence artificielle permettant d’extraire efficacement des signatures à partir de mesures en ligne de capteurs.
- Valider le concept SPARSE-SHM sur des démonstrateurs expérimentaux réalistes.

Les méthodes proposées seront testées sur une gamme de modèles numériques pertinents pour la surveillance intelligente, allant des systèmes vibratoires dissipatifs (SHM passif) aux systèmes dominés par les ondes (SHM actif).
 

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