Scientific direction Development of key enabling technologies
Transfer of knowledge to industry

Programme de stages

Modélisation des lignes de transmission en vue du diagnostic d'un défaut naissant par réflectométrie temporelle

DACLE-S

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7926

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : wafa.benhassen@cea.fr

Le laboratoire LFIC étudie des méthodes de diagnostic embarqué de câbles visant à concevoir et développer des systèmes de détection et localisation de défauts en utilisant la réflectométrie .cependant , la détection des défauts naissants (par exemple endommagement du blindage , rayon de courbure , pincement , etc ...) sur une ligne de transmission présente un enjeu majeur puisque ces derniers sont caractérisés par des réflexions de très faible amplitude qui sont parfois non observables directement sur le réflectogramme brute .dans certaines applications, une ligne de transmission est rarement isolée mais voisine d'autres lignes de transmission appelées lignes de transmission à multiconducteurs (MTL).La structure d'une MTL augmente ainsi la complexité du diagnostic des défauts naissants par réflectométrie à cause de la présence de phénomènes de couplages électromagnétiques. D'autres perturbations pourraient se rajouter liées au bruit , aux inhomogénéités du câble , à la complexité de la topologie du réseau de câbles , etc . L'utilisation d'une référence est recommandée pour la détection et la localisation d'un défaut naissant sur des multiconducteurs .Cependant, la mesure d'une référence à partir d'un câble sain n'est pas toujours possible dans certaines applications , par exemple une application d'assemblage .au contraire , la référence mesurée pourrait introduire parfois de fausses alarmes car elle peut évoluer dans le temps suite à un déplacement d'un câble , vieillissement du câble, etc. L'utilisation de modèles de câbles et de défauts naissants permettrait de résoudre ce problème. L'objectif du stage est de développer des modèles de lignes de transmission en vue du diagnostic des défauts naissants (pincement, écrasement,endommagement du blindage ). Les modèles développés seront validés par des expérimentations sur des câbles réels et pourraient être étendus vers des réseaux de câbles plus complexes ( connecteur, splice, multi branches, etc ...). Langages et logiciels utilisés :CST studio ,Matlab

Mise au point d'une méthode de caractérisation du vieillissement d'un câble électrique hétérogène par réflectométrie

DACLE-S

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7925

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : josy.cohen@cea.fr

Les réseaux de câbles , vecteurs d'alimentation et de signaux entre systèmes ,prennent aujourd'hui une grande importance dans de nombreux domaines d'application. En particulier dans les transports aériens , les harnais de câbles sont considérés comme des systèmes critiques , soumis à des contraintes pouvant créer des défauts qui peuvent eux mêmes entrainer des accidents très graves. Afin de mieux contrôler l'état des câbles tout en évitant de couteuses immobilisations d'avion pour réaliser des inspections visuelles, le CEA/LIST a développé des techniques d'analyses de l'état des câbles sur toute leur longueur basées sur la réflectométrie. Tout comme le radar, suite à l'émission d'un signal haute fréquence depuis une extrémité d'un câble, l'écoute des échos renseigne sur l'existence d'éventuels défauts au sein de ce dernier, tel qu'un écrasement ou un court circuit .afin d'éviter les pannes futures sur certains câbles, il devient nécessaire de distinguer les hétérogénéités d'un câble liés à sa conception, d'une hétérogénéité apparaissant localement et due à un vieillissement .cette dernière est alors un signe avant coureur potentiel de l'apparition d'un court circuit ou d'une coupure du câble à terme .Ce signe parfois de moindre importance peut être difficile à distinguer des variations intrinsèques des propriétés du câble sur sa longueur . L'objectif du stage est donc de définir une méthode innovante de caractérisation des sources d'hétérogénéité . Langages et logiciels utilisés : Python,Matlab

Gestion de la configuration réseau dans un contexte Industrie 4.0

DIASI

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7919

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : michael.boc@cea.fr

L'évolution vers les usines du futur (Industrie 4.0) s'accompagne de la mise en réseau de systèmes cyber-physique (Cyber-Physical Systems - CPS) sur les équipements de l'usine (machines et lignes de production, robots, convoyage, stockage…) capables de suivre et d'analyser la production afin d'améliorer les rendements et d'optimiser les process. Par exemple, surveiller l'utilisation des stocks pour ajuster au mieux les besoins en matières premières, analyser les pièces produites pour détecter au plus tôt des défauts (zero defect manufacturing). Cette évolution vers l'usine "connectée" permet d'envisager des concepts comme l'usine intelligente (smart factory ou usine autonome) et d'aller vers des usines plus flexibles capables de fabriquer des pièces de plus en plus personnalisées. L'objectif de ce stage est de concevoir et développer une solution de gestion de la configuration réseau dans un contexte usine du futur (Industrie 4.0) en s'appuyant notamment sur la plateforme SDN (Software Defined Networking) du laboratoire. Dans ce contexte nous considérons une usine composée de postes de travail mobiles qui peuvent être agencés de manières différentes en fonction de la production. Cette reconfiguration des postes de travail amène naturellement une reconfiguration du réseau qui pourrait être dynamique grâce à l'utilisation du SDN. Ce stage comprendra notamment les étapes suivantes : - Mettre en place un banc de test et validation reproduisant un réseau industriel dynamique piloté par OPC-UA - Définir des scénarios d'arrivées de flux de données des équipements - Démontrer leurs prise en charge dans une architecture de gestion de la configuration réseau qui sera adaptée à cette occasion - Design et implémentation des algorithmes de calcul de configuration par exemple en se basant sur un système expert (arbre de décision préétabli) permettant de gérer la configuration des mécanismes Time-Sensitive Networking (TSN) - De valider les performance des algorithmes de calcul de configuration Le banc de test sera composé d'équipements de type Raspberry Pi sur Linux sur lesquels il faudra instancier le serveur OPC-UA Le candidat pourra s'inspirer de la documentation actuelle sur les standards TSN (groupe de travail IEEE 802.1TSN).

Etude de l'impact d'un stockage à haute température sur les performances d'un transistor organique

DTNM

Composants et équipements électroniques - Composants et équipements électroniques

Grenoble

Rhône-Alpes

6 mois

7915

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : krunoslav.romanjek@cea.fr

  Les OTFTs, pour Organic Thin Film Transistor, sont développés depuis 10 ans au Commissariat à l’Energie Atomique et aux Energies Alternatives pour satisfaire le besoin montant d’objets connectés à moindre coût. Pour une application particulière, les conditions d’utilisation sont sévères, notamment les composants électroniques doivent être capables de résister à un stockage prolongé à haute température (>100°C). L’objectif de ce stage est le test sous condition réelles d’OTFTs, la mesure de la variation de performances induites par ce stockage, l’identification des causes entraînant ses variations et leur modélisation physique. Pour postuler, merci d'envoyer CV + LM à : krunoslav.romanjek@cea.fr

Evaluer les méthodes de l'état de l'art et les mettre en œuvre sur un cas applicatif concret en collaboration avec d'autres travaux menés au labo

DPLOIRE

Systèmes d'information - Systèmes d'information

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7893

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : anthony.mouraud@cea.fr

Dans le cadre de son programme de recherche en Intelligence Artificielle, le CEA Tech Pays de la Loire propose une offre de Stage de Master 2 dans le domaine du Méta-Apprentissage. Depuis quelques temps, les performances obtenues par les méthodes d’apprentissage  dans de nombreux cas applicatifs et les évolutions des capacités de calculs font renaître un intérêt fort pour des méthodes d’apprentissage de plus haut niveau. L’objectif est de fournir plus d’adaptabilité aux modèles développés et appris sur des cas particuliers, afin de répondre à des cas plus génériques tout en minimisant le besoin en quantité d’exemples. Récemment, ces approches donnent lieu à quelques avancées à la fois en apprentissage supervisé et en apprentissage par renforcement pour divers cas applicatifs. L’objectif de ce stage, est d’évaluer les méthodes de l’état de l’art et de les mettre en œuvre sur un cas applicatif concret en collaboration avec d’autres travaux menés au laboratoire, notamment sur l’apprentissage par démonstration.   In the scope of its AI research program, CEA Tech Pays de la Loire is offering a Master2 position in Meta-Learning. Since a few years, the performance of learning algorithms on numerous applications has been greatly increased and brought back special interest in higher level learning methods. Basically, current learning methods are use-case specific and lack adaptability to new tasks. More recently, new meta-learning algorithms have been proved to provide few shots learning on unseen tasks in some applicative cases. The recruited candidate will evaluate state of the art meta-learning algorithms and apply these methods to real world test cases in on-going projects at CEA Tech, for example in demonstration learning cases.

Evaluer les gains potentiels dans l'optimisation multi-nœuds par rapport à l'optimisation locale uniquement. Des approches centralisées, distribuées

DPLOIRE

Systèmes d'information - Systèmes d'information

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7892

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : anthony.mouraud@cea.fr

Dans le cadre de son programme de R&D de pilotage de systèmes multi-énergie en réseau, le CEA Tech Pays de La Loire propose un stage de Master 2 portant sur la planification du pilotage de nœuds multi énergie. Couplé à des travaux en cours sur le pilotage de nœuds multi-énergie permettant de tirer parti des synergies possibles entre vecteurs énergétiques pour l’optimisation du pilotage des systèmes, le travail proposé est de mettre en œuvre les méthodes et algorithmes permettant de réaliser l’optimisation globale multi nœuds. Les méthodes utilisées pour cette planification pourraient être de l’ordre des méthodes méta-heuristiques (Algo Génétiques, Systèmes Multi-Agents, Réseaux de Neurones …) et devront exploiter les optimisations effectuées localement aux nœuds multi-énergie et définir les interfaces de transfert d’information entre ces nœuds. L’objectif de ce stage est d’évaluer les gains potentiels dans l’optimisation multi-nœuds par rapport à l’optimisation locale uniquement. Des approches centralisées, distribuées ou hybrides seront possibles.   As part of a research program focused on multi-energy systems management, CEA Tech Pays de La Loire offers a Master 2 internship on the planning of multi-energy nodes control. Coupled with ongoing work on the control of multi-energy nodes to take advantage of the possible synergies between energy vectors for the optimization of the control of the systems, the proposed work is to implement the methods and algorithms allowing to realize the multi nodes global optimization. The methods used for this planning could come from meta-heuristic methods (Genetic Algorithms, Multi-Agent Systems, Neural Networks ...) and will have to exploit the optimizations carried out locally at the multi-energy nodes and define the communication interfaces between these nodes. The objective of this internship is to evaluate the potential gains provided by multi-node optimization compared to local optimization only. Centralized, distributed or hybrid approaches will be possible.

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