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Stage : Méthodes de calibration des modèles physiques pour la simulation des combustibles nucléaires H/F
Afin de réaliser des études et expertises, le CEA développe des outils de simulation du comportement des combustibles nucléaires à différentes échelles, dans différentes situations de fonctionnement et pour différentes filières de réacteurs.
Ces outils de calcul multi-physiques couplent des modèles traitant des évolutions thermomécaniques, neutroniques et physico-chimiques du matériau combustible et de sa gaine.
Ces différents modèles physiques disposent de paramètres non- mesurables qui sont ajustés pour calculer aussi précisément que possible un ensemble d’expériences. La détermination d’un optimum paramétrique pour un modèle est un problème complexe, considérant que les mesures expérimentales et les autres modèles couplés sont entachés d’incertitudes, que les observables sont multiples, et que l’exécution du code peut être très couteuse en temps de calcul.
L’objectif du stage est d’évaluer différentes méthodes d’ajustement paramétrique basées sur la plateforme logicielle URANIE [uranie.cea.fr].
On considèrera deux modèles physiques d’intérêt qui présentent des problèmes variés de calibration. On s’intéressera notamment à un modèle prédisant le déplacement radial des fragments de pastille combustible ainsi qu’a un modèle d’oxydation de la gaine. Pour chaque modèle étudié, le stage aura pour but :
- de comprendre les mesures utilisées pour la calibration et leurs incertitudes, ainsi que les principales incertitudes de modélisation.
- de choisir une stratégie pertinente afin de réduire la dimension du problème d’optimisation (études de sensibilité…) ou le cout de calcul (méthodes multi-fidélité, métamodèle…).
- de mettre en place les outils numériques nécessaires afin de mettre en œuvre différentes méthodes de calibration adaptées au problème (multi-objectifs, avec prise en compte des incertitudes, couplée à la construction d’un métamodèle, etc.).
- de comparer les optima paramétriques déterminés par ces différentes approches afin de recommander de nouvelles valeurs à utiliser dans les codes.
Vous préparez un Bac+5 (Diplôme École d'Ingénieurs ou équivalents) généraliste avec des connaissances et un intérêt en statistiques.
Vous avez un goût pour la science des matériaux et/ou la simulation numérique est préférable.
Adressez-nous votre candidature pour rejoindre l'équipe et contribuer aux
projets structurants et innovants du CEA !
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration des personnes en situation d’handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation.
Ces outils de calcul multi-physiques couplent des modèles traitant des évolutions thermomécaniques, neutroniques et physico-chimiques du matériau combustible et de sa gaine.
Ces différents modèles physiques disposent de paramètres non- mesurables qui sont ajustés pour calculer aussi précisément que possible un ensemble d’expériences. La détermination d’un optimum paramétrique pour un modèle est un problème complexe, considérant que les mesures expérimentales et les autres modèles couplés sont entachés d’incertitudes, que les observables sont multiples, et que l’exécution du code peut être très couteuse en temps de calcul.
L’objectif du stage est d’évaluer différentes méthodes d’ajustement paramétrique basées sur la plateforme logicielle URANIE [uranie.cea.fr].
On considèrera deux modèles physiques d’intérêt qui présentent des problèmes variés de calibration. On s’intéressera notamment à un modèle prédisant le déplacement radial des fragments de pastille combustible ainsi qu’a un modèle d’oxydation de la gaine. Pour chaque modèle étudié, le stage aura pour but :
- de comprendre les mesures utilisées pour la calibration et leurs incertitudes, ainsi que les principales incertitudes de modélisation.
- de choisir une stratégie pertinente afin de réduire la dimension du problème d’optimisation (études de sensibilité…) ou le cout de calcul (méthodes multi-fidélité, métamodèle…).
- de mettre en place les outils numériques nécessaires afin de mettre en œuvre différentes méthodes de calibration adaptées au problème (multi-objectifs, avec prise en compte des incertitudes, couplée à la construction d’un métamodèle, etc.).
- de comparer les optima paramétriques déterminés par ces différentes approches afin de recommander de nouvelles valeurs à utiliser dans les codes.
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Publiée le 18/12/2024
