YourLiebherrCareer Post-doc Méthodologie de prédiction de fiabilité Precooler par couplage thermo-mécano probabiliste

Dans un avion le système intégré de gestion de lair repose sur plusieurs sous-systèmes dont le plus sollicité dun point de vue thermique et mécanique est le système de prélèvement dair sur les étages de compression des moteurs. Ce système est essentiel pour alimenter les fonctions de conditionnement dair et de pressurisation de la cabine.

Il se compose notamment de vannes de régulation de pression et dun échangeur de chaleur appelé Precooler. En fonctionnement ce dernier est soumis à un chargement thermomécanique complexe résultant de conditions de service sévères.

Une défaillance du Precooler peut entraîner des événements critiques au sens de la sûreté de fonctionnement en particulier si elle nest pas détectée monitorée ou isolée à temps. Cest pourquoi ces composants doivent présenter un haut niveau de fiabilité afin de garantir la continuité des fonctions critiques dans lavion et dassurer un fonctionnement sûr et optimal en toutes conditions. Cependant lévaluation expérimentale de la fiabilité se heurte à plusieurs limitations : les essais sont longs coûteux et souvent réalisés sur des échantillons de taille réduite ce qui limite leur représentativité statistique. Ces contraintes rendent lapproche purement expérimentale insuffisante pour répondre aux besoins en matière de prédiction de fiabilité. Dans ce contexte le recours à des modèles numériques prédictifs devient essentiel.

Des modèles de comportement thermomécanique des échangeurs de chaleur ont été développés reposant sur la superposition de modèles multiphysiques combinant des approches CFD nodales thermiques et éléments finis. Parallèlement des travaux sont en cours pour enrichir ces modèles en intégrant linfluence des procédés de fabrication notamment celle du soudage afin de mieux représenter les effets induits sur le comportement en service.

La prédiction de la durée de vie et de la fiabilité des échangeurs de chaleur via des modèles numériques soulève ainsi des défis spécifiques :

• Couplage multiphysique complexe entre les phénomènes thermiques mécaniques et de fatigue ;
• Variabilité importante des propriétés matériaux ;
• Incertitudes sur les sollicitations dues aux conditions opératoires variables en service ;
• Interactions non linéaires entre les différents modes de dégradation.

Dans ce contexte les approches déterministes classiques montrent leurs limites car elles ne permettent pas de capturer de manière satisfaisante limpact de ces incertitudes sur les prédictions de fiabilité. Cela rend nécessaire le développement dune méthodologie probabiliste robuste capable de mieux représenter la variabilité des comportements et de fournir des marges de conception plus réalistes.

Les principales missions seront :

• Développement dune méthodologie intégrée de quantification et de propagation des incertitudes pour la prédiction de la durée de vie et de fiabilité de léchangeur de chaleur. Cette approche sappuiera sur des modèles numériques fidèles et des techniques probabilistes avancées.
• Application à un cas concret: construire un modèle prédictif sur un cas réel de Precooler tout en assurant un haut niveau de réutilisabilité de la méthodologie pour des développements futurs.
• Recalage expérimental : confrontation du modèle numérique aux données dessais disponibles avec ajustement des paramètres pour améliorer la représentativité et la robustesse des prédictions.
• Optimisation des plans dessais : développement de stratégies statistiques permettant de réduire les campagnes expérimentales tout en garantissant une estimation fiable de la durée de vie en complément des modèles numériques.
• Exploration dun modèle de vieillissement spécifique au Precooler visant à établir un lien direct entre les profils thermiques en service et la durée de vie.

Titulaire dun Doctorat en mécanique Thermique Fiabilité ou Mathématiques appliquées avec une spécialisation en modélisation multiphysique simulation numérique et statistiques.

Vous avez des compétences en:

• Mécanique numérique : Méthodes éléments finis (Altair - Hyper works) calculs thermomécaniques.
• Programmation avancée : Python (NumPy SciPy matplotlib).
• Probabilités et statistiques : Processus stochastiques inférence bayésienne méthodes de Monte Carlo.

Les compétences suivantes seraient considérées comme un atout:

• Méthodes fiabilistes: Contrainte résistante approximation FORM-SORM.
• Expérience avec des méthodes Uncertainty Quantification (UQ) telles que PCE Krigeage
• Expérience avec des outils UQ: OpenTURNS UQLab.
• Expérience en essais expérimentaux et analyse de données.
• Calcul haute performance : Parallélisation optimisation algorithmique.

Vous êtes autonome rigoureux(se) et capable de conduire un projet de recherche de bout en bout.

Vous savez proposer des solutions méthodologiques innovantes vous adapter aux contraintes dun environnement industriel exigeant et collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires (fiabilité mécanique ingénierie).

Ces qualités personnelles seront des atouts nécessaires pour réussir dans votre mission.

Vous parlez Anglais.

Modalités :

• Type de contrat : Post-doctorat.
• Durée : 18 mois
• Date de prise de poste : Janvier 2026

• Une entreprise indépendante aux fortes valeurs humaines

• Des équipes de travail impliquées et passionnées par leur mission

• Une entreprise engagée pour la qualité de vie au travail la diversité et lenvironnement

• Un accompagnement à la formation et au développement professionnel

• Des horaires flexibles du télétravail espaces de créativité et salles de repos

• Un CSE dynamique avec une grande variété dactivités culturelles et dinstallations sportives

Notre processus de recrutement :

• Première préqualification avec notre équipe Recrutement
• Deux entretiens avec le Management
• Un entretien avec RRH
• Passation des tests de personnalité et/ou aptitude avec restitution

Have we awoken your interest Then we look forward to receiving your online application. If you have any questions please contact Beatrice BEUILLE.

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