Thèse CIFRE - Modèle vieillissement batterie via Machine Learning (F/H)

Intitulé du poste : Thèse CIFRE - Modèle de vieillissement de batterie via l'apprentissage automatique (F/H)

Entreprise : Groupe Renault

Rejoignez le projet collaboratif du Groupe Renault avec le renommé Laboratoire de Réactivité et Chimie des Solides (LRCS) à Amiens, sous la direction du Prof. Alejandro FRANCO. Ce partenariat vise à tirer parti de la recherche de pointe en modélisation multiphysique, soutenue par nos installations de test avancées et une supervision de haute qualité. Des réunions d'avancement régulières auront lieu tous les mois, en présentiel ou à distance, impliquant le doctorant et les conseillers.

En tant que candidat doctoral, vous vous engagerez dans une gamme d'activités de recherche incluant :

• Mise à jour de la bibliographie sur les modèles d'apprentissage automatique et leur application dans les approches statistiques pour l'entraînement des modèles et l'optimisation de la précision du SOHE.
• Maîtrise de diverses techniques d'analyse post-mortem pour identifier et analyser les défauts.
• Amélioration et raffinement de modèles d'apprentissage automatique open source pour prédire la santé et la durée de vie des batteries avec une haute précision.
• Développement d'équations empiriques pour intégrer au modèle de vieillissement AMPERE de base stocké dans le BMS (Battery Management System) du véhicule.

Vous utiliserez des méthodes statistiques pour couvrir tous les cas d'usage pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique, définir les niveaux de précision pour les calculs de modèle à travers différentes étapes du vieillissement, et employer des méthodes de cyclage électrochimique et des méthodes de stockage pour vieillir les cellules jusqu'à leur fin de vie afin de corréler les résultats des modèles prédictifs.

• Thèse de doctorat
• Brevets
• Diffusion dans les réunions du comité technique AMV-C
• Publications dans des journaux et conférences avec comité de lecture

Connaissances requises :

• Solide compréhension de l'électrochimie, de la modélisation numérique et statistique des systèmes électrochimiques.
• Expérience avec les méthodes de simulation numérique telles que Matlab, Comsol, Python, et familiarité avec des langages comme Maple, Fortran.
• Maîtrise des méthodes d'analyse électrochimique (Spectroscopie d'Impédance, cycles de charge/décharge, etc.), de la chimie des solides et des études d'analyses physiques (Diffraction de rayons X, Spectroscopie FT-IR, Microscopie Électronique à Balayage, EDX).

Diplômes désirés :

Ingénieur généraliste, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou diplômes en Ingénierie Big Data préférés.

Compétences personnelles :

Autonomie, diligence, initiative, capacités de synthèse et aptitude au travail collaboratif.

Famille de métiers :

Transverse

Durée du contrat :

36 mois

L'inclusion et la diversité au sein du Groupe Renault :

Le Groupe Renault est fier de créer un environnement de travail inclusif où la diversité est considérée comme une force, assurant l'égalité des chances d'emploi pour tous, indépendamment de leur origine. Nous nous engageons à adapter les postes et les horaires de travail selon les besoins de tous les employés. Créez votre compte candidat pour postuler facilement et suivre l'avancement de votre candidature.

Informations sur la candidature :