36 mois

PhD – Functionalization of 2D transition metal carbide sheets (MXenes) using ion-implantation: structural modifications and properties

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This three years PhD project, funded by the Labex Interactifs, will be conducted in the framework of a collaboration between two French laboratories: the Institut Pprime (UPR 3346 CNRS –University of Poitiers) and the Institut des Matériaux Jean Rouxel (UMR 6502 –University of Nantes). The aim is to further develop implantation approaches, together with the corresponding characterization protocols, in order to modify in a controlled way, the electronic properties of MXenes. These properties will be investigated from the macroscopic scale, focusing on the optical/transport properties of MXene spin coating thin films, down to the single sheet and atomic level using high resolution aberration corrected and monochromated transmission electron microscopy. Potential related applications are, among others, transparent conductive thin films and supercapacitors.
Mauchamp Vincent - Contacter
David Marie-Laure - Contacter
INSTITUT PPRIME – UNIVERSITE DE POITIERS
Département PMM - Equipe Physique et Propriétés des Nanostructures
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