PhD Cifre Thesis - Robust Aerodynamic Shape Optimisation In Early Design Phase Phase (M/F)

Job Description:

Une offre de thèse Cifre portant sur l’ Optimisation Aérodynamique de Forme Robuste en Phase Préliminaire de Design Avion est proposée au sein de l'équipe Engineering Flight Physics Capability d'Airbus Civil Aircraft à Toulouse.

Votre environnement de travail :

Capitale mondiale de l'aéronautique et capitale européenne de la recherche dans le spatial, Toulouse est une ville dynamique du sud-ouest de la France desservie par un aéroport international. Idéalement située entre la mer Méditerranée et l'océan Atlantique et à proximité des Pyrénées, elle offre de nombreuses possibilités d'activités de plein air !

Parce que nous prenons soin de vous :

• Avantages financiers: Salaire attractif, accords d’intéressement et de participation, plan d'épargne salariale abondé par Airbus, plan d’actionnariat salarié sur la base du volontariat, avec attribution d'actions gratuites en fonction du nombre d’actions souscrites.
  
• Équilibre vie privée / professionnelle: Des jours de congés supplémentaires pour occasions spéciales et des options de transfert de congés, un comité d'entreprise proposant de nombreuses activités socio-culturelles et d’autres services.
  
• Bien-être / santé: couverture complémentaire des frais de santé et de prévoyance (incapacité, invalidité, décès). Selon le site : centre de services de santé, services de conciergerie, salle de sport, application de covoiturage.
  
• Développement individuel: des opportunités d’évolution et des possibilités de formations nombreuses (catalogue de plus de 10.000 e-formations disponibles en libre accès pour développer votre employabilité, certifications, programmes de développement accéléré, parcours expert, mobilité nationale et internationale).
  

Chez Airbus, nous vous aidons à travailler, à vous connecter et à collaborer plus facilement et de manière plus flexible. Partout où cela est possible, nous favorisons la flexibilité dans nos modes de travail afin de stimuler l'esprit d'innovation.

Mission de l’équipe :

La mission du domaine Flight Physics Capability Operations (1GZ) est de soutenir, développer et fournir des moyens et des services de simulation informatique de classe mondiale orientés client, en particulier pour l'aérodynamique, les écoulements multiphasiques, le transfert de chaleur par convection et les disciplines du givrage, par le biais de techniques excellence, innovation continue et engagements réalistes.

Le rôle :

Actuellement, l'optimisation déterministe basée sur la mécanique des fluides numérique (CFD) de haute fidélité permet d'affiner les performances aérodynamiques des aéronefs. Cependant, ces solutions sont souvent excessivement sensibles aux incertitudes (masse de l'avion, conditions de vol, déformations structurelles). Par conséquent, une stratégie courante consiste à adopter une approche d'optimisation robuste de la conception (RDO) avec modélisation stochastique dès la phase initiale de conception afin de créer des conceptions d'aéronefs plus résilientes et moins sensibles aux diverses sources d'incertitude.

La quantification et la gestion de l'incertitude (UQM) constituent un élément central de la RDO, car elles nécessitent le calcul de mesures statistiques, telles que la moyenne et l'écart-type de la quantité d'intérêt (QoI), à chaque itération d'optimisation. La méthode standard de Monte Carlo (MC), bien que simple, est trop coûteuse en termes de calcul lorsqu'elle est combinée à des solveurs CFD. Les alternatives comprennent des approximations statistiques de premier ordre et de second moment ou l'utilisation de modèles de substitution tels que l'expansion polynomiale du chaos (PCE) ou les processus gaussiens. Récemment, des recherches ont exploré l'utilisation de l'espace sous-actif (AS) et de la PCE à gradient amélioré (gPCE) pour fournir efficacement les sensibilités nécessaires.

S'appuyant sur l'efficacité avérée des techniques gPCE et AS par rapport aux méthodes traditionnelles de Monte Carlo, le doctorant mettra au point de nouvelles stratégies innovantes visant à réduire considérablement les coûts prohibitifs liés aux incertitudes de conceptions et d’utilisation de l’aéronef. L'objectif principal est de démontrer que cette nouvelle approche sera capable de traiter des problèmes de conception plus réalistes. Cela implique notamment de gérer un ensemble plus vaste de paramètres incertains, de prendre en charge des contraintes plus complexes et de passer d'une configuration simplifiée aile-fuselage en 3D à des configurations d'avion plus complètes. Le doctorant devra produire des résultats scientifiques susceptibles d'être présentés lors de conférences et soumis à des revues scientifiques de haut niveau. Les travaux seront co-organisés et co-encadrés par Airbus et le Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique (CERFACS).

• Diplôme d'ingénieur ou de recherche en Mathématiques Appliquées ou Dynamique des Fluides
  
• Bonne maîtrise des méthodes de gestion des incertitudes et de la modélisation par approximations
  
• Solide expériences dans l'utilisation de solveurs de dynamique des fluides numérique (CFD)
  
• Bonne maîtrise des outils et librairies comme GEMSEO, OpenTurns, scikit-learn, PyTorch
  
• Maîtriser la programmation orientée objet (python)
  
• Communication et collaboration
  
• Niveau avancé d'anglais
  

A PhD position about the development of robust aerodynamic shape optimisation capabilities using high-fidelity CFD is proposed in the Engineering Flight Physics Capability Team within Airbus Civil Aircraft in Toulouse.

Your working environment :

Global capital of aeronautics and European capital for space research, Toulouse is a dynamic city in the southwest of France served by an international airport. Ideally located between the Mediterranean sea and the Atlantic ocean and close to the Pyrenees mountains, it offers plenty of options for outdoor activities!

How we care for you :

• Financial rewards: Attractive salary, agreements on success and profit sharing schemes, employee savings plan abounded by Airbus and employee stock purchase plan on a voluntary basis.
  
• Work / Life Balance: Extra days-off for special occasions, holiday transfer option, a Staff council offering many social, cultural and sport activities and other services.
  
• Wellbeing / Health: Complementary health insurance coverage (disability, invalidity, death). Depending on the site: health services center, concierge services, gym, carpooling application.
  
• Individual development: Great upskilling opportunities and development prospects with unlimited access to +10.000 e-learning courses to develop your employability, certifications, expert career path, accelerated development programmes, national and international mobility.
  

Mission of the team

The Mission of the Flight Physics Capability Operations domain (1GZ) is to support, develop and deliver world-class customer-oriented computational simulation means and services in particular for Aerodynamics, multi-phase flows, convective heat transfer, and icing disciplines, through technical excellence, continuous innovation and realistic commitments.

The Role

In the early design phase, deterministic aerodynamic shape optimizations leveraging high-fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) and efficient gradient-based optimizers (with sensitivities accurately computed via the adjoint approach) are employed to reduce the risks associated with low-fidelity models. However, because key design characteristics are not fully defined in the early stages, the resulting solutions can be sensitive to future design changes (e.g., wing planform, family concepts, aircraft mass) or real-world uncertainties (e.g., flight conditions, in-flight wing deformations). Consequently, a common strategy involves adopting a Robust Design Optimization (RDO) approach with stochastic modeling in the early design phase to create more resilient aircraft designs with reduced sensitivity to various sources of uncertainty.

Uncertainty Quantification & Management (UQM) is a core element of RDO, as it requires computing statistical measures, such as the mean and standard deviation of the Quantity of Interest (QoI), at every optimization iteration. The standard Monte Carlo (MC) method, while simple, is computationally prohibitive when combined with CFD solvers. Alternatives include first-order second-moment statistical approximations or the use of surrogate models like Polynomial Chaos Expansion (PCE) or Gaussian Processes. Recently, research has explored the use of Active Subspace (AS) and gradient-enhanced PCE (gPCE) to efficiently provide the necessary sensitivities for gradient-based optimizers.

Building on the demonstrated effectiveness of gPCE and AS techniques over traditional Monte Carlo methods, the PhD candidate will pioneer innovative strategies for significantly reducing the prohibitive costs associated with design and operational variability. The core objective is to prove that this novel approach is capable of addressing more realistic design problems. This includes handling a larger set of uncertain parameters, managing more complex constraints, and transitioning from the simplified 3D wing-body setup to more full aircraft configurations.

The PhD candidate is expected to produce scientific results which can be disseminated at conferences and submit their work to high quality journals. The work will be co-hosted and co-supervised by Airbus and by the “Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique” (CERFACS).

• Engineering Masters degree in Applied Mathematics or Fluid Dynamics
  
• Good Knowledge in uncertainties methods and surrogate modelling
  
• Good experiences in applying Computational Fluid Dynamics (CFD) solver
  
• Good knowledge of tools and libraries like GEMSEO, OpenTurns, scikit-learn, PyTorch
  
• Mastering Object oriented programming (python)
  
• Communication, networking and collaboration
  
• Advanced level of English
  

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:
Airbus Operations SAS

Employment Type:
PHD, Research
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Classe Emploi (France): Classe F11

Experience Level:
Student

Job Family:
Flight & Space Physics

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