Doctorant (H/F) – Réduction basée-données de modèles non linéaires de systèmes piles à combustible PEM — CNRS

Sujet de thèse :

Le projet H2-TWIN vise à construire des modèles réduits rapides et fiables de systèmes piles à combustible PEM, à partir d’un modèle multiphysique haute-fidélité, pour la simulation temps réel, la commande, la surveillance et le dimensionnement. L’objectif de la thèse est de développer les méthodes de réduction de modèles permettant de transformer le modèle haute-fidélité du projet en de tels modèles réduits, et de les rendre adaptables aux données mesurées.

Le cadre de Loewner, une méthode de réduction basée-données et non intrusive, sera au cœur des travaux.

Activités principales :

• Prendre en main les modèles haute-fidélité du projet (le modèle multiphysique développé par le ou la post-doctorant·e du projet et les modèles open source utilisés pendant le stage), et identifier la structure de leurs termes non linéaires
• Étendre le cadre de Loewner aux structures non linéaires des modèles de piles à combustible. En s’appuyant sur les résultats existants pour les systèmes bilinéaires, développer des méthodes de réduction préservant la structure, afin que les modèles réduits conservent les couplages multiphysiques (par exemple entre phénomènes fluidiques et thermiques) et leur sens physique
• Appliquer ces méthodes aux modèles haute-fidélité, et évaluer les modèles réduits en termes de précision, de coût de calcul et d’adéquation à la simulation temps réel, à la commande, au diagnostic et au dimensionnement
• Développer des méthodes de recalage des modèles réduits à partir de mesures expérimentales, hors ligne (données de rodage) et en ligne (adaptation à l’évolution du système, comme le vieillissement ou les défauts), et les valider sur des données expérimentales de la Plateforme Hydrogène de Toulouse ou sur des jeux de données ouverts

Résultats attendus : Sur les 36 mois, le ou la doctorant·e proposera des méthodes de réduction préservant la structure pour des modèles multiphysiques non linéaires, ainsi que leur implémentation open source. Des modèles réduits de systèmes piles à combustible PEM de différentes complexités seront ajoutés au benchmark ouvert du projet, avec les méthodes de recalage. Ces travaux devraient donner lieu à au moins deux articles de revue, l’un méthodologique et l’autre portant sur les applications aux piles à combustible, ainsi qu’à des communications en conférences internationales.

Compétences attendues

Requises :

• Master ou diplôme d’ingénieur en mathématiques appliquées, calcul scientifique, automatique, ou génie électrique ou énergétique
• Solides bases en algèbre linéaire numérique, en systèmes dynamiques (représentations d’état, fonctions de transfert, réponses fréquentielles) et en méthodes numériques pour les EDO et les EDP
• Bonnes compétences en programmation Python et/ou MATLAB
• Bon niveau d’anglais écrit et oral. La maîtrise du français n’est pas nécessaire
• Autonomie, rigueur et curiosité, et capacité à travailler dans une équi

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C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.

Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.

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