Sujet de stage
Titre :
Méthodes d'apprentissage pour le monitoring et l'analyse des procédés de soudage
Dates :
2025/03/01 - 2025/07/31
Encadrant(s) :
Description :
Fives Cryo est une société reconnue pour son savoir-faire dans le dimensionnement et la fabrication d'échangeurs de chaleur compacts destinés à la
distillation des gaz, de l'air, au traitement des hydrocarbures et à la production d'hydrogène. Ce savoir-faire s'exprime plus particulièrement dans la
façon de concevoir et de réaliser ces équipements, qui peuvent atteindre plusieurs m3.
L'échangeur, constitué de plusieurs milliers de pièces, est assemblé par brasage en une seule opération de façon à obtenir un ensemble cohérent appelé
matrice, sur lequel seront ultérieurement soudées des têtes d'alimentation.
Les deux sujets proposés s'inscrivent dans le cadre d'une collaboration entre Fives Cryo et le CRAN UMR 7039. Elle a comme objectif de concevoir
des outils de traitement de données permettant le contrôle qualité automatisé des produits réalisés.
Le stage vise à concevoir un outil innovant d'assistance au soudage. Cet outil a pour vocation de fournir une assistance aux soudeurs, qu'ils soient
apprentis ou en remise à niveau, en vue d'améliorer leurs gestes et la qualité des soudures. Il s'agit donc de développer un système intelligent capable de
collecter et analyser des données en temps réel. Ce projet repose sur l'intégration de capteurs, de dispositifs d'acquisition d'images et d'algorithmes
d'apprentissage automatique pour monitorer et optimiser le procédé de soudage.
Le stage se déroulera au sein de l'entreprise Fives qui possède l'expertise industrielle pour le déploiement du système d'acquisition ainsi qu'au CRAN
qui assurera le suivi scientifique sur les aspects traitement de données.
Le travail du stage se déroulera en plusieurs étapes :
Étude bibliographique
Analyse des connaissances existantes concernant les données de soudage et leur exploitation dans les systèmes intelligents.
Recensement des méthodes et modèles disponibles pour l'analyse de séries temporelles multivariées et évaluation de leur pertinence dans le contexte
des procédés de soudage.
Développement d'une méthodologie d'analyse des données temporelles multivariées
Conception et déploiement d'un système de capteurs mesurant des paramètres de soudage (courant, tension, vitesse de soudage, inclinaison de la torche,
hauteur d'arc, température des pièces à assembler)
Développement d'algorithmes d'analyse de séries temporelles multivariées pour caractériser la qualité du soudage à partir des signaux collectés.
Implémentation des algorithmes développés en Matlab ou Python.
Validation sur des données réelles
Application de la méthodologie développée à des données issues des acquisitions effectuées chez Fives.
Évaluation des performances du système.
Les candidats intéressés par l'un des deux sujets doivent envoyer leur CV et lettre de motivation à :
Thierry Mazet : thierry.mazet@fivesgroup.com
Gaëtan Bergin : gaetan.bergin@fivesgroup.com
Julien Flamant : julien.flamant@univ-lorraine.fr
Sebastion Miron : sebastian.miron@univ-lorraine.fr
David Brie: david.brie@univ-lorraine.fr
distillation des gaz, de l'air, au traitement des hydrocarbures et à la production d'hydrogène. Ce savoir-faire s'exprime plus particulièrement dans la
façon de concevoir et de réaliser ces équipements, qui peuvent atteindre plusieurs m3.
L'échangeur, constitué de plusieurs milliers de pièces, est assemblé par brasage en une seule opération de façon à obtenir un ensemble cohérent appelé
matrice, sur lequel seront ultérieurement soudées des têtes d'alimentation.
Les deux sujets proposés s'inscrivent dans le cadre d'une collaboration entre Fives Cryo et le CRAN UMR 7039. Elle a comme objectif de concevoir
des outils de traitement de données permettant le contrôle qualité automatisé des produits réalisés.
Le stage vise à concevoir un outil innovant d'assistance au soudage. Cet outil a pour vocation de fournir une assistance aux soudeurs, qu'ils soient
apprentis ou en remise à niveau, en vue d'améliorer leurs gestes et la qualité des soudures. Il s'agit donc de développer un système intelligent capable de
collecter et analyser des données en temps réel. Ce projet repose sur l'intégration de capteurs, de dispositifs d'acquisition d'images et d'algorithmes
d'apprentissage automatique pour monitorer et optimiser le procédé de soudage.
Le stage se déroulera au sein de l'entreprise Fives qui possède l'expertise industrielle pour le déploiement du système d'acquisition ainsi qu'au CRAN
qui assurera le suivi scientifique sur les aspects traitement de données.
Le travail du stage se déroulera en plusieurs étapes :
Étude bibliographique
Analyse des connaissances existantes concernant les données de soudage et leur exploitation dans les systèmes intelligents.
Recensement des méthodes et modèles disponibles pour l'analyse de séries temporelles multivariées et évaluation de leur pertinence dans le contexte
des procédés de soudage.
Développement d'une méthodologie d'analyse des données temporelles multivariées
Conception et déploiement d'un système de capteurs mesurant des paramètres de soudage (courant, tension, vitesse de soudage, inclinaison de la torche,
hauteur d'arc, température des pièces à assembler)
Développement d'algorithmes d'analyse de séries temporelles multivariées pour caractériser la qualité du soudage à partir des signaux collectés.
Implémentation des algorithmes développés en Matlab ou Python.
Validation sur des données réelles
Application de la méthodologie développée à des données issues des acquisitions effectuées chez Fives.
Évaluation des performances du système.
Les candidats intéressés par l'un des deux sujets doivent envoyer leur CV et lettre de motivation à :
Thierry Mazet : thierry.mazet@fivesgroup.com
Gaëtan Bergin : gaetan.bergin@fivesgroup.com
Julien Flamant : julien.flamant@univ-lorraine.fr
Sebastion Miron : sebastian.miron@univ-lorraine.fr
David Brie: david.brie@univ-lorraine.fr
Mots clés :
Apprentissage, traitement du signal, séries temporelles
Conditions :
Profil recherché :
- Étudiant(e) en Master 2 avec une spécialisation en traitement du signal/ analyse de données ou mathématiques appliquées.
- Compétences solides en programmation (Python, Matlab).
- Intérêt pour l'application des technologies numériques aux procédés industriels.
Conditions du stage :
- Durée : 6 mois (de février à septembre 2024).
- Lieu : Fives (Golbey) avec des déplacements réguliers au CRAN (Nancy)
- Étudiant(e) en Master 2 avec une spécialisation en traitement du signal/ analyse de données ou mathématiques appliquées.
- Compétences solides en programmation (Python, Matlab).
- Intérêt pour l'application des technologies numériques aux procédés industriels.
Conditions du stage :
- Durée : 6 mois (de février à septembre 2024).
- Lieu : Fives (Golbey) avec des déplacements réguliers au CRAN (Nancy)
Département(s) :
| Biologie, Signaux et Systèmes en Cancérologie et Neurosciences |
Financement :
- Rémunération : environ 600 €/mois + primes (Fives, Golbey)