Postdoc Contrôle Avancé Tolérant aux Défauts pour l’Amélioration de Durabilité des Piles Combustible H/F
Commissariat à l’Énergie Atomique
Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
Référence 2025-34973Description du posteDomaineMatériaux, physique du solideContratPost-doctoratIntitulé de l’offrePostdoc Contrôle Avancé Tolérant aux Défauts pour l’Amélioration de Durabilité des Piles Combustible H/FSujet de stagePostdoc Contrôle Avancé Tolérant aux Défauts pour l’Amélioration de la Durabilité des Piles à CombustibleDurée du contrat (en mois)24Description de l’offreLes piles à combustible représentent une technologie clé pour les systèmes énergétiques propres et durables, en particulier dans des configurations hybrides pour des applications de transport et stationnaires. Cependant, leur durabilité dans des conditions réelles reste un défi critique. Ce projet vise à relever ces défis en explorant des stratégies de contrôle avancées basées sur des algorithmes de pronostic de pointe pour l’évaluation de l’état de santé des piles à combustible.Cette offre se concentre sur les sujets de contrôle et optimisation avancés, et plus spécifiquement sur la conception de stratégies de contrôle tolérant aux défauts (FTC).En s’appuyant sur des travaux antérieurs dans le domaine des pronostics par apprentissage automatique pour l’état de santé des piles à combustible, ce projet vise à développer des méthodes exploitant ces informations de pronostic pour optimiser le fonctionnement du système de pile à combustible. Plus précisément, le/la postdoctorant(e) :· Concevra des stratégies de contrôle tolérant aux défauts (FTC) pour atténuer la dégradation et améliorer la résilience du système.· Utilisera des observateurs d’état existants pour des scénarios de défauts dans les piles à combustible, en s’appuyant sur des modèles physiques, des approches d’apprentissage automatique ou des approches hybrides comme les réseaux neuronaux informés par la physique (PINNs).· Adaptera les algorithmes de contrôle pour répondre aux contraintes en temps réel en utilisant des données de capteurs limitées (réelles et virtuelles).
· Intégrera et validera ces techniques sur un banc d’essai hardware-in-the-loop (HIL) utilisant des environnements de prototypage rapide.En combinant des approches basées sur des modèles, sur l’apprentissage par la donnée et avec des tests sur des plateformes réelles, ce projet vise à développer des solutions robustes et déployables qui améliorent la durabilité des piles à combustible tout en réduisant la complexité et les coûts de mise en œuvre des solutions avancées.Vos missions: Isère
Sat, 11 Jan 2025 01:01:53 GMT
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