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AIRBUS CIFRE Thesis – Aerodynamic Optimizations with Uncertain Shape Parameters (m/f)

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Required Education : Niveau MASTER2
Start date : 1 September 2023
Mission duration : 36 mois
Deadline for applications : 1 May 2023

ENGLISH (BELOW) AND FRENCH DESCRIPTION (FURTHER DOWN)

APPLY

Job Description:

A PhD position about Aerodynamic Optimizations with uncertain Shape Parameters is proposed in the Engineering Flight Physics Capability Team within the Airbus Civil Aircraft Division in Toulouse.

Mission of the team

The Mission of the Capability Operations Department 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

Aircraft industry is characterized by a traffic growth of more than 5% per year – observed before the Covid-19 outbreak, and recent market analysis predicts the same trend in the next few years – imposing stringent requirements to limit environmental damages due to carbon emissions. At the ACARE 2020 (Advisory Council for Aviation Research and innovation in Europe), the industry has committed to some very ambitious goals to limit such damages. From 2020 onwards, the industry will cap its emissions with a growth that will be carbon-neutral, and by 2050 the aspiration is to cut net emissions back to half the levels of emission in 2005.

To reach this very ambitious objective, the first step is to reduce the energy consumption and emissions during aircraft operations beyond the improvements achieved so far. Breakthrough technologies will have to be developed, matured, and integrated into disruptive aircraft configurations to reach this goal. Among other promising technologies, High Span or High Aspect-Ratio Wing (HARW) could be such a next-generation airframe, promising new aerodynamic performance standards and reduced aircraft energy consumption.

The process for designing the aerodynamic shape appears quite early in the aircraft design phase.

The “true” wing shape actually in flight is however difficult to predict at this stage, notably due to strong aero-structural coupling effects. The latter request indeed detailed knowledge of the structural stiffness of the manufactured wing, not known and complex to estimate during the aerodynamic design phase. As a consequence, the final true wing twist and bending won't be known precisely before the first flight, putting at stake the aircraft performance and would cause very expensive rework and delays in the delivery. This uncertainty on the final shape could be even more stringent on wings featuring new technologies, like High Span or High Aspect Ratio Wings.

Therefore, the development and use of innovative methodologies considering uncertainties are of utmost importance to ensure a robust high level aerodynamic performance of future disruptive aircraft in flight.

The main objective of this PHD thesis in collaboration with the CERFACS Research center in Toulouse is to demonstrate the ability to perform robust aerodynamic optimizations on industrial representative aircraft configuration considering shape parameters which could be either deterministic or uncertain.

In particular,

  • To deal with an optimization problem with high numbers of parameters, the first objective of this work will be to investigate the way to reduce the computational costs pertaining to the evaluation of the uncertainties.
  • The second objective will be to build cost-effective surrogate models when dealing with large input space in the context of aerodynamic shape optimization.
  • The last objective will be devoted to adapt an existing aerodynamic shape optimization capability with high-fidelity CFD methods and adjoint methods to consider uncertain parameters.

As the successful candidate, you will be able to demonstrate the following skills and competencies:

  • Engineering or research master degree in Applied Mathematics or Fluid dynamics
  • Good Knowledge in uncertainties methods and surrogate modelling
  • Good knowledge of basic aerodynamic principles
  • Good knowledge of tools and libraries like GEMSEO, OpenTurns, scikit-learn
  • Mastering Object oriented programming (python)
  • Communication, networking and collaboration
  • Advanced level of English

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Un poste de docteur sur les optimisations aérodynamiques avec des paramètres de forme incertains est proposé au sein de l’équipe Engineering Flight Physics Capability de la division Airbus Civil Aircraft à Toulouse.

Mission de l’équipe:

La mission du département des opérations de capacité est de soutenir, de développer et de fournir

des moyens et des services de simulation numérique de classe mondiale orientés vers le client, en particulier dans les domaines suivants l’aérodynamique, les écoulements multiphasiques, le transfert thermique convectif et les disciplines de givrage, grâce à l’excellence technique, l’innovation continue et des engagements réalistes.

Le rôle:

L’industrie aéronautique est caractérisée par une croissance du trafic de plus de 5% par an – observée avant l’épidémie de Covid-19, et les analyses récentes du marché prévoient la même tendance dans les prochaines années – imposant des exigences strictes pour limiter les dommages environnementaux dus aux émissions de carbone. Lors de l’ACARE 2020 (Conseil consultatif pour la recherche et l’innovation dans l’aviation en Europe), le secteur s’est engagé à atteindre des objectifs très ambitieux pour limiter ces dommages. À partir de 2020, l’industrie plafonnera ses émissions avec une croissance qui sera neutre en carbone, et d’ici 2050, l’aspiration est de réduire les émissions nettes à la moitié des niveaux d’émission de 2005.

Pour atteindre cet objectif très ambitieux, la première étape consiste à réduire la consommation d’énergie et les émissions pendant l’exploitation des avions au-delà des améliorations obtenues jusqu’à présent. Pour atteindre cet objectif, il faudra développer des technologies de pointe, les faire mûrir et les intégrer dans des configurations d’aéronefs révolutionnaires. Parmi d’autres technologies prometteuses, l’aile à grande envergure ou à rapport d’aspect élevé (HARW) pourrait être une telle cellule de prochaine génération, promettant de nouvelles normes de performance aérodynamique et une réduction de la consommation d’énergie des avions.

Le processus de conception de la forme aérodynamique intervient assez tôt dans la phase de conception de l’avion. La “vraie” forme de l’aile en vol est cependant difficile à prévoir à ce stade, notamment en raison de forts effets de couplage aéro-structurel. Ces derniers nécessitent en effet une connaissance détaillée de la rigidité structurelle de l’aile fabriquée, non connue et complexe à estimer lors de la phase de conception aérodynamique. En conséquence, la torsion et la flexion réelles de l’aile ne seront pas connues avec précision avant le premier vol, ce qui mettrait en jeu les performances de l’avion et entraînerait des retouches très coûteuses et des retards dans la livraison. Cette incertitude quant à la forme finale pourrait être encore plus grande pour les ailes faisant appel à de nouvelles technologies, comme les ailes à grande envergure ou à grand allongement.

Par conséquent, le développement et l’utilisation de méthodologies innovantes prenant en compte les incertitudes sont de la plus haute importance pour assurer une performance aérodynamique robuste et de haut niveau des futurs avions perturbateurs en vol.

L’objectif principal de cette thèse de doctorat en collaboration avec le centre de recherche CERFACS à Toulouse est de démontrer la capacité d’effectuer des optimisations aérodynamiques robustes sur une configuration d’avion représentative de l’industrie en considérant des paramètres de forme qui peuvent être déterministes ou incertains. En particulier,

Pour traiter un problème d’optimisation avec un grand nombre de paramètres, le premier objectif de ce travail sera d’étudier la manière de réduire les coûts de calcul relatifs à l’évaluation des incertitudes.

Le deuxième objectif sera de construire des modèles de substitution rentables lorsqu’il s’agit de traiter un grand espace d’entrée dans le contexte de l’optimisation de la forme aérodynamique.

Le dernier objectif sera consacré à l’adaptation d’une capacité existante d’optimisation des formes aérodynamiques avec des méthodes CFD haute-fidélité et des méthodes adjointes pour prendre en compte des paramètres incertains.

En tant que candidat(e) retenu(e), vous serez en mesure de démontrer les aptitudes et compétences suivantes :

  • Diplôme d’ingénieur ou master de recherche en mathématiques appliquées ou en dynamique des fluides.
  • Bonne connaissance des méthodes d’incertitude et de la modélisation adjointe
  • Bonne connaissance des principes aérodynamiques de base
  • Bonne connaissance des outils et bibliothèques comme GEMSEO, OpenTurns, scikit-learn
  • Maîtrise de la programmation orientée objet (python)
  • Communication, réseau et collaboration
  • Niveau avancé d’anglais

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

Contract Type:

PHD, Research Contract / Doctorat, Contrat CIFRE / Doktorandenvertrag / Tesis doctoral

Experience Level:

Student / Etudiant / Student / Estudiante

Job Family:

Flight & Space Physics <JF-EN-EE>

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus. Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.

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