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Safran —Villaroche (77)
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INGENIEUR EN SIMULATION NUMERIQUE F/H CDI
Sodern —Limeil-Brévannes (94)
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Data & IA/DevOps Engineer Junior/be (IT) / Freelance
WorldWide People —Paris (75)
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Ingénieur Intelligence Artificielle (F/H)
Valeo —Créteil (94)
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Développeur Full Stack Python / DevOps
Société Générale —Fontenay-sous-Bois (94)
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9 h
AI Engineer - 1 stage de fin d'étude en pré-embauche F/H
VINCI Construction —Nanterre (92)
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6 h
Stage - Stage de fin d’études / Ingénieur innovation en informatique, sciences des données [REF-BIA-46] - Paris, France (H/F)
Forums Talents Handicap —Paris 1er (75)
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il y a 2 jours
Un(e) Ingénieur.e d’études en neurophysiologie et neuroimagerie chez le primate (H/F)
CNRS —Paris 13e (75)
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Développeur Full Stack F-H
Safran —Montereau-sur-le-Jard (77)
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9 h
Finaxys recrute un Développeur Python / CDI (H/F)
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Développeur Python IA H/F
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Net technologie —Paris (75)
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il y a 1 jour
Développeur Python confirmé H/F
Aneo —Boulogne-Billancourt (92)
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Ingénieur Junior Projet Innovant- Réalité virtuelle (H/F)
Université Paris Saclay —Bures-sur-Yvette (91)
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Ingénieur(e) Vision par Ordinateur / IA Détection de Noyade (H/F) - BOULOGNE-BILLANCOURT (92)
Maytronics —Boulogne-Billancourt (92)
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Ingénieur de production spécialisé en automatisation (F/H) (IT) / Freelance
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Safran -
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Détails de l'emploi

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Qualifications

MATLAB
Traitement de signal
Ingénierie
Anglais
Master
Python

Description complète du poste

Published 08.26.2026

Company : Safran Aircraft Engines Job field : Testing Location : Villaroche , Ile de France , France Contract type : CIFRE Contract duration : Full-time Required degree : Master Degree Required experience : First experience Professional status : Student

Published 08.26.2026

Job Description

La technologie Tip-Timing (ou BTT- Blade Tip Timing) s'est imposée comme une méthode de référence pour la surveillance vibratoire non-intrusive des aubes en rotation. Cette technique repose sur la mesure des temps d'arrivée (Time of Arrival - ToA) des aubes devant des capteurs fixes positionnés autour du carter. Contrairement aux jauges de contrainte classiques qui nécessitent des télémesures complexes et coûteuses, le Tip-Timing permet une caractérisation simultanée de toutes les aubes sans perturbation de l'écoulement aérodynamique.
Malgré ses avantages indéniables, les chaînes de traitement Tip-Timing fournissent actuellement des estimations moins fiables, moins robustes que les systèmes traditionnels (jauges, accéléromètres). La mesure Tip-Timing est impactée par de nombreuses sources d'incertitudes peu maîtrisées[1]. Ces sources vont de la prise de mesure jusqu'aux méthodes de traitement et sont décrites par des paramètres qui varient d'un système à l'autre (type de capteur, calibration, fréquence d'échantillonnage, technique d'extraction des ToA), d'une configuration machine à l'autre (nombre d'aubes, rayon de mesure, position des capteurs), d'une campagne d'essai à l'autre (vitesse, température, pression) et d'une méthode d'analyse à l'autre.
La maîtrise de l'impact de ces paramètres sur la mesure Tip-Timing et l'évaluation des méthodes de dépouillement requièrent de nombreux essais avec des conditions de fonctionnement contrôlées et un accès à la vraie vibration des aubes. Une telle capacité de maîtrise et d'évaluation n'est pas réalisable en pratique. D'où la nécessité de développer un simulateur de données Tip-Timing le plus représentatif possible d'une mesure réelle sur moteur, constituant une étape cruciale vers la certification de cette technique de mesure.
Cette thèse vise trois objectifs complémentaires :
1. Développer un simulateur de données Tip-Timing représentatif d'une mesure réelle sur turboréacteur. Cette modélisation inclut :

Une modélisation fidèle de la chaîne de mesure (capteur, acquisition)
Une modélisation mécanique avancée de la roue aubagée intégrant les phénomènes physiques complexes (interactions aube-rotor/aube-aube, effets aérodynamiques et rotationnels, désaccordage)[2,3]
L'intégration et la quantification des différentes sources d'incertitudes citées plus haut

2. Développer des méthodes robustes d'analyse de la donnée Tip-Timing, capables de :

Reconstruire le signal vibratoire sous-échantillonné des aubes
Estimer avec précision l'amplitude, la phase et l'amortissement de la réponse vibratoire
Analyser les données dans différentes conditions opératoires (régime constant, accélération, bruit de mesure)[4]
Mieux performer que les méthodes de dépouillement existantes

3. Recaler le simulateur développé et valider les méthodes proposées sur des données réelles de vibration d'aubes de turboréacteurs afin d'assurer leur pertinence et leur transférabilité vers des applications industrielles.

Job Requirements

Diplôme d'ingénieur ou Master 2 (BAC+5) en mécanique, génie mécanique, aéronautique ou traitement du signal. Des connaissances en dynamique vibratoire seraient fortement appréciées
Bonnes compétences en traitement du signal (analyse spectrale, filtrage)
Bonne maîtrise de la programmation en Python ou en Matlab
Bon niveau d'anglais pour la lecture, la rédaction et la synthèse d'articles scientifiques

Laboratoire universitaire d'accueil : Laboratoire de Tribologie et de Dynamique des Systèmes – Ecole Centrale de Lyon

But what else? (advantages, specific features, etc.)

Bibliographie:
[1] Chen, Z., Sheng, H., Xia, Y., Wang, W., & He, J. (2021). A comprehensive review on blade tip timing-based health monitoring: status and future. Mechanical Systems and Signal Processing, 149, 107330.
[2] Nikpour M, Moradi S, Soodmand I. A new bladed assembly simulator and an improved two-parameter plot method for blade tip-timing numerical simulations. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. 2021;235(14):2135-2144.
[3] Figaschewsky, F., Hanschke, B., & Kühhorn, A. (2019). Efficient generation of engine representative tip timing data based on a reduced order model for bladed rotors. Journal of Engineering for Gas turbines and Power, 141(1), 012503.
[4] CHEN, Kang, XU, Guoning, ZHANG, Xulong, et al. Development of a Simulation Model for Blade Tip Timing with Uncertainties. Aerospace, 2025, vol. 12, no 6, p. 480.

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