36 mois

Offre de thèse 2021 : Propriétés physiques de films minces fonctionnels sous contrainte

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Le sujet de thèse proposé s’inscrit dans un projet de recherche collaborative international (PRCI) de l’ANR (Agence Nationale de Recherche Française) et son alter ego autrichienne la FWF (Fonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung): NANOARCHITECTED FILMS FOR UNBREAKABLE FLEXIBLE ELECTRONICS (NANOFILM). L'objectif de ce travail de thèse est de comprendre la relation entre la microstructure et les propriétés mécaniques de films minces nanostructurés. L’apport du rayonnement synchrotron sera crucial pour étudier in situ sous déformation les caractéristiques structurales et microstructurales de ces objets nanostructurés, leur comportement mécanique voire leur propriétés électrique et magnétique. La diffraction des rayons X sera la technique principale employée. Le candidat aura l’occasion de participer à la conception et la réalisation d’une nouvelle machine de traction biaxiale de dimensions plus réduites que celle utilisée en diffraction permettant de visualiser les fissures sous microscopie à champ proche.
Pierre-Olivier Renault - Contacter
Damien Faurie - Contacter
INSTITUT PPRIME – UNIVERSITE DE POITIERS
Département PMM - Equipe SIMAC
Bât. H1-SP2MI – 86360 CHASSENEUIL DU POITOU

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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