Post-doctorant en Mécanique Expérimentale (H/F)

Référence : UMR9026-CLEJAI-001

  • Fonction publique : Fonction publique de l'État
  • Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
  • Localisation : 91190 GIF SUR YVETTE (France)

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  • Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
  • Nature du contrat Non renseigné
  • Expérience souhaitée Non renseigné
  • Rémunération (fourchette indicative pour les contractuels) entre 3081,33 € et 3519,90 € suivant l'expérience du candidat € brut/an
  • Catégorie Catégorie A (cadre)
  • Management Non renseigné
  • Télétravail possible Non renseigné

Vos missions en quelques mots

Missions :
La personne recrutée mènera des recherches sur l'identification et la validation expérimentale de modèles constitutifs pour les matériaux architecturés. Il/elle fera partie de l'équipe Eikology au LMPS (Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS-Paris-Saclay, CNRS) sous la supervision de Clément Jailin et François Hild. Il/elle collaborera également avec Francisco Chinesta du laboratoire PIMM à l'ENSAM ParisTech.
Activités :
Le cadre technique du travail sera le développement de méthodes pour l'identification de modèles constitutifs multi-échelles. Ces modèles, dérivés de l'apprentissage automatique (le sujet d'une autre étude post-doctorale), nécessitent le développement d'acquisitions adaptées et rapides ainsi que de riches procédures de mesure (par exemple, [Plancher, 2019]). L'utilisation de mesures de champs de déplacement 3D acquises à partir de volumes de tomographie aux rayons X fournit les données nécessaires pour l'identification/entraînement expérimental de ces modèles [Mathieu, 2015 et Thakolkaran, 2022]. Les méthodes de corrélation d'images volumiques (DVC) permettent des résolutions spatiales fines et la procédure de DVC projetée (P-DVC) peut fournir la résolution temporelle [Buljac, 2018].

Le processus sera réalisé en plusieurs étapes :
• Mener des essais mécaniques in-situ, en utilisant la tomographie aux rayons X, sur des matériaux architecturés pour extraire des données riches via des méthodes DVC,
• Identifier/entraîner le modèle de lois de comportement multi-échelle,
• Mettre en place des tests dits "rapides" pour gagner en résolution temporelle, en utilisant la DVC augmentée 4D (via des méthodes P-DVC).

Ce travail nécessitera :
- la mise en œuvre de procédures expérimentales in-situ dans un tomographe de laboratoire,
- le développement de techniques innovantes de mesure de champs complets, guidées par le modèle,
- l'établissement d'un dialogue entre les images de l'expérience, les mesures de champs complets et le modèle constitutif,
- la rédaction d'articles scientifiques,
- la présentation des résultats lors de conférences ou de séminaires (dans le cadre de déplacements nationaux ou internationaux).



References:
[Buljac, 2018]. Buljac, A., Jailin, C., Mendoza, A., Neggers, J., Taillandier-Thomas, T., Bouterf, A., ... & Roux, S. (2018). Digital volume correlation: review of progress and challenges. Experimental Mechanics, 58, 661-708.
[Mathieu, 2015]. Mathieu, F., Leclerc, H., Hild, F., & Roux, S. (2015). Estimation of elastoplastic parameters via weighted FEMU and integrated-DIC. Experimental Mechanics, 55, 105-119.
[Plancher, 2019]. Plancher, E., Héraud, L., Lhuissier, P., Dendievel, R., Fabrègue, D., Blandin, J. J., & Martin, G. (2019). Towards behavior by design: A case study on corrugated architectures. Materials & Design, 166, 107604.
[Thakolkaran, 2022]. Thakolkaran, P., Joshi, A., Zheng, Y., Flaschel, M., De Lorenzis, L., & Kumar, S. (2022). N
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Profil recherché

Competences :
Le diplôme requis est un doctorat en mécanique, en mathématiques appliquées ou dans d'autres disciplines connexes.

La personne recrutée doit posséder les compétences suivantes :
• simulation numérique par éléments finis
• modélisation mécanique
• traitement d'images
• algorithmes d'optimisation
La connaissance de l'apprentissage automatique serait un atout, mais n'est pas obligatoire.
Contraintes et risques :
-

Niveau d'études minimum requis

  • Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
  • Spécialisation Formations générales

Langues

  • Français Seuil

Qui sommes-nous ?

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.

C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.

En savoir plus sur l'employeur

À propos de l'offre

  • PEPR - DIADEM : https://anr.fr/fileadmin/aap/2023/france2030-aap-pepr-diadem-2023-call-text.pdf
    Projet: ADAM: Accelerated Design of Architected Materials

  • Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

  • Vacant
  • Chercheuse / Chercheur

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