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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Simulation stochastique d'environnement aérologique par processus gaussien


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous.
Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagées par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres.

Les 1 000 salariés du centre du Cesta, en Nouvelle-Aquitaine, participent au développement des armes de la force de dissuasion française.
Le centre assure le rôle d'architecte industriel des têtes nucléaires mises à la disposition des Armées françaises depuis leur conception jusqu'à leur retrait du service.
Pour garantir les performances opérationnelles des systèmes d'armes, le Cesta s'inscrit dans une démarche de simulation de haut niveau et s'appuie sur un parc de moyens d'essais exceptionnels. Parmi ceux-ci, il développe et exploite le plus grand laser d'Europe : le Laser MégaJoule (LMJ).


Venez vous investir au service de la Défense et de la Sécurité de notre pays, relever des défis scientifiques et techniques avec des moyens technologiques d'exception ! Vous contribuerez à l'excellence de la recherche et à la compétitivité de l'industrie française en construisant votre avenir dans un environnement varié et respectueux.
  

Référence

2022-23536-S0883  

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Simulation stochastique d'environnement aérologique par processus gaussien

Sujet de stage

Lorsqu'une navette spatiale ou une capsule rentre dans les couches denses de l'atmosphère, une onde de choc se forme, provoquant une montée en température et d'importants transferts de chaleur à la paroi. Ces échauffements sont tellement élevés que le véhicule doit être protégé par une protection thermique, souvent appelée bouclier. Son dimensionnement requiert une bonne compréhension des phénomènes physiques impliqués. En particulier, il est essentiel de pouvoir prédire l'environnement aérologique attendu, notamment la densité atmosphérique. On peut s'appuyer sur d'importantes bases de données aérologiques globales, telles que ERA-Interim de l'European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. Si elles renseignent quant à la variabilité de l'environnement aérologique au cours du temps, elles ne donnent pas d'information à petite échelle spatiale. Pour compléter, on peut se tourner vers des mesures locales, par exemple via des ballons-sondes atmosphériques.

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

L'objectif général est de développer un simulateur stochastique d'environnement aérologique. Il produira des réalisations aléatoires représentatives de l'atmosphère à des fins ultérieures d'évaluations Monte Carlo, pour la conception ou l'analyse de performance. Ce simulateur sera fondé sur une approche par 'processus gaussien' , largement répandue en apprentissage automatique (Rasmussen et Williams, Gaussian Processes for Machine Learning, 2006). Il sera adapté à l'exploitation conjointe d'extraits de la base ERA-Interim et des mesures aérologiques locales, garantissant variabilité et fidélité à petite échelle spatiale.
Le déroulement du stage sera le suivant. En premier lieu, une courte analyse bibliographique sera conduite sur ERA-Interim et sur les mesures locales par ballons-sondes avant de mettre l'accent sur la méthodologie et la modélisation par processus gaussien. Une analyse sera alors menée sur les données locales afin de déterminer les caractéristiques statistiques à petite échelle spatiale. Cette information sera injectée dans la régression par processus gaussien qui sera appliquée à des profils extraits de ERA-Interim pour produire des réalisations de distributions conditionnelles. Une fois la méthodologie précisée, le stage consistera à développer un outil numérique. Il sera appliqué à différents jeux de données aérologiques.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

Profil du candidat

Probabilités, statistiques, traitement du signal statistique, machine learning
Matlab, Julia
Bac+5

Localisation du poste

Site

Cesta

Localisation du poste

France, Nouvelle-Aquitaine, Gironde (33)

Ville

Le Barp