Prix de thèse Maths et entreprises 2022
Channel: AMIES Agence Maths Entreprises
Date: 2022-11-24

Titre de la thèse: Machine learning pour la réduction d’ordre de modèle non-linéaire, Thomas DANIEL
Université de délivrance: Mines ParisTech - Université Paris sciences et lettres
Directeur-es de thèse : David RYCKELYNCK (Centre des Matériaux - Mines Paris)
Entreprise: Safran
Mot du jury :
Il s’agit d’une thèse CIFRE avec Safran sous la direction de David Ryckelynck au Centre des Matériaux des Mines, et sous l’encadrement de Fabien Casenave et Nissrine Akkari à SafranTech. L’objet de la thèse était la quantification d’incertitudes sur la durée de vie des aubes de turbine haute pression dans un turboréacteur, sous chargement thermique incertain. Les temps de calcul des simulations thermomécaniques en contexte industriel deviennent vite prohibitifs. Thomas Daniel a développé pendant sa thèse de nouvelles méthodes numériques alliant l’apprentissage statistique et la réduction d’ordre de modèle permettant l’accélération des simulations numériques sans pour autant sacrifier la précision sur les quantités d’intérêt. Thomas Daniel a établi des résultats théoriques garantissant la méthodologie proposée qu’il a ensuite mise en œuvre sur un problème industriel motivé par la collaboration industrielle avec Safran. La thèse a donné lieu à 5 publications et 3 dépôts de brevets, témoignant du succès de cette thèse en terme notamment de transfert technologique.