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Postdoc: IA informée par la physique et modélisation par éléments finis des pertes fer dans les machines électriques

BelgiqueHybrideHeures a convenir>12mois

À propos de la mission. Les pertes fer sont une limitation clé dans la conception des machines et entraînements électriques. La tendance vers des entraînements compacts à haute densité de puissance a augmenté les fréquences de fonctionnement, augmentant fortement ces pertes. L'industrie manque encore d'outils pour prédire avec précision leur niveau et leur distribution. Ce programme de recherche de trois ans est cofinancé par deux organismes de financement de la recherche.

Il réunit deux groupes de recherche complémentaires: l'un spécialisé en électromagnétisme computationnel et méthodes par éléments finis, et l'autre spécialisé dans les machines électriques et les matériaux magnétiques.

Ce que vous ferez.

  • Étendre le modèle d'hystérésis basé sur l'énergie (EB) pour tenir compte de l'anisotropie et des pertes rotationnelles.
  • Développer davantage les méthodes de substitution neuronale et d'homogénéisation pour permettre des prédictions rapides et précises des pertes fer dans les boucles d'optimisation de conception.
  • Construire des bibliothèques de matériaux validées expérimentalement pour les aciers électriques, sous forme de réseaux neuronaux directement utilisables dans les simulations par éléments finis.

Profil

  • Un doctorat en sciences computationnelles, mathématiques appliquées, génie électrique, physique ou un domaine connexe.
  • Une solide expérience en méthodes numériques pour les EDP (éléments finis en particulier) et/ou en apprentissage automatique scientifique.
  • De solides compétences en programmation (Python, C++, PyTorch ou JAX).
  • La connaissance de l'électromagnétisme est un atout mais pas une exigence.
  • Maîtrise de l'anglais.

Comment postuler

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