36 mois

Multi-scale computational study of the dependence between thin film properties and deposition parameters during energetic sputter deposition process

[TheChamp-Sharing]
The aim of this Ph.D. thesis is to gain understanding on the influence of the deposition parameters on the initial thin film growth stages via a multi-scale approach based on kinetic Monte Carlo (kMC) algoithm. To simulate the growth under energetic conditions, relevant elementary mechanisms will be determined using DFT (VASP) and/or MD (LAMMPS) simulations and incorporated into a developed realistic-growth-conditions kMC code. To complete this multiscale methodology, the outcome of the code will be benchmarked against dedicated experimental studies thanks to in situ and real-time diagnostics available in the laboratory, to which the candidate could actively participate.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cédric MASTAIL - Contacter
Département de Physique et Mécanique des Matériaux de l’Institut Pprime
CNRS • Université de Poitiers • ENSMA • UPR 3346
SP2MI • Téléport 2
Boulevard Marie et Pierre Curie • BP 30179
F86962 FUTUROSCOPE CHASSENEUIL Cedex

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12 mois

CHERCHEUR/POST-DOC (H/F) – Investigations expérimentales de stratégies de contrôle en boucle fermée pour la réduction d'impact du sillage d'un corps d'Ahmed

Au CNRS, Laboratoire PPRIME, situé au Futuroscope, ce post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet ANR COWAVE (Contrôle rétroactif du sillage d'un véhicule) entre les laboratoires PRISME à Orléans, Pprime à Poitiers, LHEEA à Nantes et l'industrie automobile PSA. Cette offre concerne la contribution de Pprime au projet COWAVE. Celle-ci consiste à explorer expérimentalement dans un canal hydrodynamique des stratégies de contrôle de sillage en boucle fermée avec des volets mobiles. Les sillages tridimensionnels de corps épais, du type corps d'Ahmed, génèrent une traînée de pression et des forces latérales, contribuant ainsi de manière significative à la consommation de carburant et aux émissions polluantes des véhicules routiers. Malgré les nombreuses tentatives réalisées pour minimiser l'impact des sillages sur l'environnement, on ne sait toujours pas quelle est la stratégie de contrôle la plus efficace ! Dans ce contexte, le projet ANR COWAVE aborde deux aspects fondamentaux du contrôle du sillage : premièrement, quels types d'actionneurs sont les plus efficaces ? Alors que la plupart des stratégies de contrôle en boucle fermée utilisent des effets d'entraînement visqueux pour actionner les couches de cisaillement dans le sillage, l'exploitation des forces de pression produites par des déflecteurs mobiles pourrait être une alternative intéressante à tester. Deuxièmement, pour la mise en œuvre de la commande en boucle fermée, nous voulons tester si les stratégies de commande obtenues par des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) permettent d'obtenir une meilleure efficacité et une plus grande robustesse que les approches plus classiques basées sur des modèles. Pour postuler suivre ce lien https://bit.ly/3qDG6Ml / Date Limite Candidature : vendredi 12 mars 2021