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:: Description de l'offre - IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique

 Evaluation de la capacité prédictive d'approches neuronales pour la détection de cliquetis et recherche de pistes de progrès

IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d’innovation industrielle et de formation intervenant dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Sa mission est d'apporter aux acteurs publics et à l'industrie des technologies performantes, économiques, propres et durables pour relever les trois grands défis sociétaux du 21e siècle : changement climatique et impacts environnementaux, diversification énergétique et gestion des ressources en eau. Son expertise est internationalement reconnue.

IFP Energies nouvelles poursuit 5 priorités stratégiques, indissociables et complémentaires dans l'accomplissement de sa mission d’intérêt général :

  • Produire à partir de sources renouvelables des carburants, des intermédiaires chimiques et de l'énergie
  • Produire de l’énergie en réduisant l’impact sur l’environnement
  • Développer des transports économes et à faible impact environnemental
  • Produire à partir de ressources fossiles des carburants et intermédiaires chimiques à faible impact environnemental
  • Proposer des technologies respectueuses de l'environnement et repousser les limites actuelles des réserves d'hydrocarbures

Son école d'ingénieurs, partie intégrante d'IFP Energies nouvelles, prépare les générations futures à relever ces défis.


Evaluation de la capacité prédictive d’approches neuronales pour la détection de cliquetis et recherche de pistes de progrès

Le contexte:

L’évolution de l’architecture des moteurs à allumage commandé qui adopte des taux de compression élevés, la suralimentation et l’injection directe expose la chambre de combustion à un risque accru d’événements de type cliquetis. Le cliquetis est une combustion spontanée localisée qui se produit en amont du front de flamme principal déclenché par l’allumage commandé de la bougie. Ce phénomène est préjudiciable à la durabilité du moteur, à ses performances, sa consommation et ses émissions ainsi qu’au bruit.

Le cliquetis se caractérise par son intensité (naissant, faible, établi) et sa quantification n’est pas une mesure directe d’un unique capteur mais le résultat d’un traitement numérique qui peut faire intervenir plusieurs sources (pression cylindre, accéléromètre). En outre non seulement sa survenance peut être intermittente (disparition après quelques cycles moteurs) mais sa dangerosité nécessite une détection précoce ; ces caractéristiques limitent l’usage de calculs statistiques traditionnels.

Description du sujet:

Le travail de stage proposé ici doit permettre de réduire le nombre de capteurs nécessaire à la détection du cliquetis par le développement d’algorithme utilisant les dernières technologies liés à l’intelligence artificielle.

Deux architectures de réseaux de neurones (l’une « Deep », l’autre « Shallow ») ont déjà été mises en œuvre afin de classifier/distinguer des signaux réels de pression cylindre enregistrés lors de la combustion dans un moteur à combustion interne à allumage commandé, selon la présence ou non d’un phénomène de cliquetis.

Le stage sera organisé suivant cette description des activités :

  • Etude de la caractérisation du phénomène physique de cliquetis en combustion essence
  • Découverte et exécution des 2 notebooks, distinction des données exploitées
  • Etude liminaire des architectures neuronales mises en œuvre
  • Comparaison des résultats obtenus et performance respectives
  • Analyse des résultats et suggestion d’amélioration

Mots clés : CFD moteur, cliquetis, analyse de donnée, deep learning, réseaux de neurone

 Informations

Type de contrat :  Stage
Début :  Entre mars 2019 et avril 2019
Durée :  5 mois
Région : Ile de France
Discipline : Mécanique
Rémunération : Oui
 Contact

Référence annonce : 2019_R116_05_IA_Cliquetis
Contact : Frédéric NICOLAS
Adresse :
1&4, avenue de Bois-Preau
92852  Rueil-Malmaison cedex
 


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