Merge branch 'job_69d892a2d8d502c9dde4767ed23eb670' into 'master'

New job offer job_69d892a2d8d502c9dde4767ed23eb670

See merge request !894

content/job_offers/job_69d892a2d8d502c9dde4767ed23eb670.md

+Title: Approche hybride simulation-apprentissage pour l’interaction fluide-structure dans un contexte industriel
+Date: 2021-06-08 14:31
+Slug: job_69d892a2d8d502c9dde4767ed23eb670
+Category: job
+Authors: Iraj MORTAZAVI
+Email: iraj.mortazavi@lecnam.net
+Job_Type: Thèse
+Tags: these
+Template: job_offer
+Job_Location: CNAM Paris, Altair Antony
+Job_Duration: 36 mois
+Job_Website: 
+Job_Employer: CNAM Paris
+Expiration_Date: 2021-06-11
+Attachment: job_69d892a2d8d502c9dde4767ed23eb670_attachment.pdf
+
+(voir plus de détails dans le document joint)
+
+URGENT: date limite de candidature 11/06/2021 
+
+Le but principal de cette thèse est de construire un couplage simulation/apprentissage (générique et adaptable à des outils pré-existants) pour prédire à moindre coût l’évolution temporelle des champs fluides et solides dans une configuration particulière : on cherchera ainsi à modéliser le couplage entre un écoulement de fluide instationnaire et une membrane déformable placée à l’intérieur d’un canal. Les outils numeriques utilisés dans le cadre de la thèse seront Altair Acusolve pour la partie fluide et Altair Optistruct pour la mécanique des solides. Les deux solveurs utilisent la méthode des éléments finis pour résoudre les EDP concernées. L’outil developé devra être en capacité d’interagir avec n’importe quel solveur existant.
+
+Niveau : Master 2 et/ou diplôme d’ingénieur en mécanique numérique ou calcul scientifique.
+
+Les compétences recherchées pour ce poste : calcul scientifique, mécanique des fluides numérique, calcul de structures, méthodes numériques. Des compétences en apprentissage automatique et/ou modèles réduits (réseaux de neurones etc...) seraient également appréciées.
+
+Date du début : Novembre ou Décembre 2021