Stage IA pour la Complétude de Bases de Données de Traitements Thermochimiques H/F Safran

Les transmissions de puissance sont nombreuses dans les produits de l'aéronautique et notamment dans les moteurs d'avions et d'hélicoptères. Des traitements thermochimiques tels que la cémentation ou la nitruration peuvent être utilisés pour renforcer la surface en vue d'accroitre la résistance mécanique.

Sur certains équipements de l'aéronautique, tels que les dentures d'engrenage, des traitements de renforcement sont réalisés de façon à accroitre la résistance en service. Ces traitements de renforcement sont pour la plupart thermochimiques. Ils consistent en la diffusion d'atomes de carbone ou d'azote qui vont se retrouver, soit en insertion dans la maille cristalline, soit sous formes de précipités et qui vont contribuer à durcir localement l'acier.

Des campagnes de traitements thermochimiques sont réalisées à la fois aux stades de développement d'une solution acier pour une application donnée et en phase de production lors de l'exploitation des solutions. Les mesures réalisées à l'issue des traitements thermochimiques sont par exemple des distributions de contraintes mécaniques à travers la profondeur d'une pièce, des distributions de concentration en éléments diffusifs, ... Ces mesures font intervenir différents moyens de mesures standards en production mais aussi des moyens de laboratoire lors des phases de développement. La question de l'accessibilité des moyens de mesures se pose dans certains cas et de plus, plusieurs mesures sont interdépendantes (patterns communs) mais nécessaires pour la validation des campagnes de traitements thermochimiques.

Les nombreuses campagnes de traitements thermochimiques et les contrôles qualité sont faits régulièrement et donnent lieu à des bases de données conséquentes mais souvent partiellement remplies du fait des fréquences de prélèvement fixées qui ne sont pas les mêmes selon les variables de contrôle.

Le but du stage est de contribuer au développement d'outils d'intelligence artificielle (CNN, LSTM par exemple) permettant de compléter les bases de données de traitements thermochimiques en s'appuyant sur les patterns communs entre les variables mesurées. De plus, il s'agira de faire le lien avec les paramètres d'entrée du procédé afin d'anticiper le résultat des futurs traitements mis en oeuvre.

Les principaux travaux à mener pendant le stage seront :
- étude bibliographique pour identifier les méthodes d'intelligence artificielle adaptées à la problématique
- mise en oeuvre des chaines de traitement des données avec les méthodes retenues afin de faire le lien entre les différentes variables mesurées
- mise en oeuvre de chaines de traitement des données permettant d'anticiper les résultats des traitements thermochimiques dans des domaines non explorés
- développement d'approches pour assurer un apprentissage par renforcement