DESCRIPTIF DE L'OFFRE

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L'Unité de Recherche Modélisation et Simulation numérique pour l'AéroElasticité (MSAE) développe des solutions de pointe pour relever les défis de la modélisation, de la simulation et de l'analyse des phénomènes aéroélastiques auxquels sont confrontés les véhicules aéronautiques et spatiaux.

Vos missions principales dans l'équipe MSAE consistent à prévoir et optimiser le comportement aéroélastique des futures générations d'avions au comportement flexible atypique (voilure très souple de grand allongement, voilure haubanée, avion à hydrogène,...).

Dans ce cadre, vous développez, mettez en oeuvre et validez des méthodes numériques innovantes, sur un large spectre allant de la basse fidélité (utilisée en conception avant-projet et pour l'analyse paramétrique) à la haute-fidélité (impliquant des codes CFD de nouvelle génération) ;

Vous développez des méthodologies de résolution modulaires pour le couplage aéroélastique, intégrant les fonctionnalités nécessaires pour l'optimisation aérostructure, notamment par méthodes adjointes ;

Vous enrichissez la modélisation structurale, en incluant des interactions avec d'autres disciplines ou en améliorant le processus d'optimisation par l'introduction de méthodes multi-fidélité ou la prise en compte d'incertitudes.

Vous proposez et pilotez de nouvelles études et projets, tout en développant votre thématique de recherche à travers la supervision d'étudiants et la promotion de vos travaux à l'extérieur.

Vous travaillez dans le cadre de projets contractuels collaboratifs ainsi que de projets de recherche internes et vous êtes attentif à la satisfaction des clients et au respect des délais contractuels.

Docteur et/ou ingénieur de formation aéronautique/aérodynamique, justifiant d'une expérience en aéroélasticité et de connaissance des techniques d'optimisation numérique

Connaissances en mécanique des structures appréciée

Maîtrise du langage de programmation Python, compétences en C++ et Fortran appréciées

Maîtrise de l'anglais (écrit et oral) indispensable