STAGE - Ingénieur GNC : Estimation de l'état du lanceur Ariane 6 par des méthodes de Machine Learning

Stage
Les Mureaux
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Description

Dans le cadre de sa campagne de stage, ArianeGroup recrute une / un Ingénieure / Ingénieur GNC (H/F).
Vous intégrerez les équipes d’ArianeGroup en charge du développement des algorithmes de guidage / pilotage des lanceurs et travaillerez sur la mise en place d’estimateurs / observateurs d’états durant les phases orbitales du lanceur Ariane 6, en utilisation des techniques éprouvées type filtrage de Kalman, ou des techniques plus innovantes par apprentissage, inspirées de l’IA.

Contexte

Lors d’un vol, un lanceur est soumis à diverses perturbations qui affectent son comportement. Il est donc nécessaire de contrer leurs effets au moyen de techniques d’asservissement. Outre les classiques boucles de rétroaction, d’autres méthodes basées sur la représentation d’état du système à contrôler peuvent être utilisées. Celles-ci requièrent, pour la plupart d’entre elles, une estimation de l’état courant du système afin d’élaborer la commande, envoyée ensuite aux actionneurs.
Différentes techniques peuvent être employées pour approcher l’état réel d’un système et certaines d’entre elles sont d’ores et déjà implémentées à bord du programme de vol d’Ariane 6. L’objectif de ce stage sera d’enrichir ces algorithmes afin de mieux estimer les couples perturbateurs et l’évolution de l’état et des caractéristiques du lanceur pendant les phases orbitales, en explorant des méthodes plus innoventes telles que l’apprentissage supervisé d’un réseau de neurones.

Missions principales

Durant votre stage, vous travaillerez sur la mise en place d’estimateurs / observateurs d’états utilisés pour l’exploitation post-vol des phases orbitales d’Ariane 6.
Sous la responsabilité de votre maître de stage, vous participerez aux missions suivantes :
- Recherches bibliographiques sur les méthodes d’estimation par filtrage de Kalman, ou par apprentissage.
- Modélisation du lanceur par une représentation d’état.
- Mise en place d’estimateurs utilisant des techniques classiques (Kalman) et analyse de leurs performances.
- Mise en place de technique d’apprentissage supervisé, pour l’entrainement d’un réseau de neurones, sur la base de données issues de simulations.
- Mise en place d’un estimateur d’état utilisant le modèle entrainé, sur des données de simulation et sur des données de vol réelles.
- A l’initiative du stagiaire, et en fonction de l’avancement, mise en place de stratégie plus ambitieuses, telles que de l’apprentissage renforcé ou de l’apprentissage non supervisé
- Synthèse et Trade-off des solutions proposées.
- Analyse de robustesse et de performances à l’échelle des manœuvres et des phases orbitales complètes.


Profil recherché

Qualifications :

Vous souhaitez réaliser un stage au sein d’ArianeGroup et préparez un diplôme d’ingénieur généraliste BAC +5 avec une spécialité en Machine Learning
Vous possédez des connaissances en Automatique et Mécanique du vol.
Vous possédez des connaissances en modélisation des systèmes dynamiques, estimateurs d’états, analyses fréquentielles et simulations temporelles.
Vous êtes à l’aise avec les outils informatiques et la programmation.
Votre niveau d’anglais est intermédiaire et vous permet d’interpréter de la documentation technique anglophone, de rédiger du contenu et d’échanger.
Vous avez une aisance relationnelle et êtes force de proposition ? Cette offre est faite pour vous ! 🚀

Informations complémentaires :
Poste basé sur le site : des Mureaux (78)
Durée du stage souhaité : 6 mois

Date de démarrage : entre février et avril 2025 idéalement
Stagiaire (durée déterminée) (stagiaire)

ArianeGroup est convaincu que la diversité renforce l’innovation et la collaboration.
Nous accueillons toutes les candidatures et sommes engagés dans le développement d’un environnement de travail inclusif.
Nos critères de sélection sont basés sur les compétences et expériences professionnelles exclusivement.

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