Au sein de Framatome, la Direction Technique et Ingénierie assure le développement, la conception et l’agrément des chaudières nucléaires ainsi que des équipements associés. Elle propose également aux exploitants des études d’ingénierie de conception, de réalisation et de services. Elle intervient, à ce titre, comme autorité technique en apportant son expertise afin de garantir un haut niveau de sûreté et de performance.

Dans ce contexte, nous recherchons un(e) stagiaire Ingénieur - validation des méthodes d’identification symbolique pour les systèmes dynamiques.

Contexte
La protection des installations nucléaires contre les risques naturels ou accidentels constitue un enjeu majeur de la démonstration de sûreté. Parmi ces risques, le séisme peut être dimensionnant pour les équipements de la chaudière nucléaire. Les conséquences de tels événements doivent donc être étudiées et justifiées.

Des modèles éléments finis des différents composants du circuit primaire sont développés afin d’analyser le comportement dynamique de la chaudière soumise à des sollicitations extrêmes, telles que les chargements sismiques.

Les progrès des moyens de calcul au cours des dernières décennies permettent aujourd’hui des représentations de plus en plus fines du comportement des structures et des composants. Une part importante de la recherche et développement porte ainsi sur l’amélioration des modèles numériques, et en particulier sur les méthodes de calcul en dynamique.

Objectifs
Ce stage a pour objectif de valider les travaux de thèse d’un doctorant portant sur le développement d’une méthode d’identification symbolique pour des équations différentielles non linéaires et non régulières.

Vous préparez une formation de niveau Bac+5 en école d’ingénieurs ou équivalent universitaire, avec une dominante en modélisation numérique et analyse fonctionnelle / convexe.

Vous disposez de compétences en :

• Analyse fonctionnelle et convexe,
• Systèmes dynamiques,
• Programmation pour le calcul scientifique (Python, Scilab, Matlab),
• Machine learning.
• Vous démontrez un goût prononcé pour la modélisation en mécanique non linéaire.

Dynamique et autonome, vous appréciez le travail en équipe.

Doté(e) d’un bon relationnel, vous êtes rigoureux(se) et force de proposition.

Vous êtes à l’aise en anglais technique.