About this role
Dans le cadre du projet PaSS DFR électronique et en support aux travaux de thèse de notre collaborateur sur la maintenance prédictive, le stage visera à caractériser et modéliser le vieillissement de cartes électroniques, en particulier celui des condensateurs de déphasage et son impact sur le fonctionnement moteur.
Les principales missions seront
- Réaliser une étude bibliographique et capitaliser les connaissances internes et fournisseurs sur les mécanismes de vieillissement des condensateurs.
- Définir et réaliser des essais de vieillissement et de caractérisation, notamment à partir des échantillons issus de la campagne Repar’Store.
- Reprendre et enrichir le modèle Matlab existant reliant les caractéristiques du condensateur au comportement moteur et le confronter aux résultats expérimentaux.
- Analyser les données de mesure par des approches statistiques et de machine learning afin d’identifier les paramètres ou signatures représentatifs du vieillissement et d’évaluer la possibilité de prédire une dégradation.
Livrables : capitalisation des connaissances (en particulier condensateur de déphasage), protocole et résultats d’essais, modèle Matlab consolidé, analyse des données par machine learning et identification d’indicateurs pertinents pour la maintenance prédictive.
Formation
- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2 (Bac+5), spécialisé(e) en électronique, génie électrique, systèmes embarqués, mécatronique ou automatique.
Compétences
- Connaissances de base en électronique et en composants électroniques.
- Première expérience en modélisation ou simulation, idéalement avec MATLAB/Simulink.
- Intérêt pour l'analyse de données, les statistiques et le machine learning.
Qualités personnelles
- Curiosité scientifique et intérêt pour les problématiques techniques.
- Rigueur et esprit d'analyse.
- Capacité à apprendre et à travailler de manière méthodique.
- Autonomie, esprit d'équipe et bonnes capacités de communication.
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Localisation : Cluses, France
Durée : stage de 6 mois
Démarrage : Février 2027
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