Thèse Modélisation avancée et optimisation par Intelligence Artificielle des procédés de fabrication d'électrodes par voie sèche H/F
Nouveau
- CDD Doctorant
- 36 mois
- BAC+5
This offer is available in English version
Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée.
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
Laboratoire de réactivité et de chimie des solides
Type de Contrat
CDD Doctorant
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
80039 AMIENS
Durée du contrat
36 mois
Date d'Embauche
01/12/2026
Rémuneration
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Postuler Date limite de candidature : mercredi 18 novembre 2026 23:59
Description du Poste
Sujet De Thèse
Dans le cadre du développement de nouvelles technologies de batteries, la doctorante aura pour mission de concevoir un cadre de modélisation multi-échelles dédié à la fabrication d'électrodes par voie sèche. Ce travail vise à simuler, comprendre et optimiser les interactions physiques et mécaniques des matériaux lors de la production, en couplant des méthodes de simulation numérique de pointe à des outils d'Intelligence Artificielle.
Votre Environnement de Travail
Le travail de recherche s'articulera autour de la simulation numérique et de la modélisation multi-physique, avec le développement et l'implémentation de modèles basés sur la méthode des éléments discrets (DEM). Ces modèles permettront d'analyser la dynamique granulaire, le mélange des poudres et les interactions entre particules à l'échelle mésoscopique. En complément, des modèles reposant sur la méthode des éléments finis (FEM) seront mis en place pour simuler le comportement mécanique, la compression et la structuration finale des électrodes à l'échelle macroscopique. Cette modélisation des différentes étapes du procédé s'appuiera sur l'exploitation experte des logiciels LIGGGHTS, LAMMPS et COMSOL Multiphysics.
L'optimisation des procédés s'effectuera en étroite synergie avec le consortium de recherche. La mission impliquera la collecte, la structuration et l'analyse des données expérimentales fournies par les différents partenaires. Une boucle d'optimisation orientée par les données sera développée pour corréler les paramètres de modélisation numériques avec les résultats expérimentaux. L'objectif final sera d'identifier les jeux de paramètres optimaux, tels que la formulation, la pression ou la vitesse, afin d'améliorer significativement l'efficacité du procédé dry process et d'orienter les futures campagnes expérimentales du consortium.
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
À propos de l’offre
| Référence de l’offre | UMR7314-ANNCHA-051 |
|---|---|
| Section(s) CN / Domaine de recherche | Mathématiques et interactions des mathématiques |
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
Créer une alerte
Ne manquez aucune opportunité de trouver le poste qui vous correspond. Inscrivez-vous gratuitement et recevez les nouvelles offres directement dans votre boite mail.