JOBREQ_50266218 Thèse CIFRE (H/F) - Evaluation du risque de défaillance des moteurs électriques en architecture 800V en conditions transitoires de décharges partielles
| ABG-139688 | Thesis topic | |
| 2026-06-26 | Cifre |
- Energy
Topic description
Contexte
Renault Group vous offre l’opportunité de réaliser une thèse en environnement industriel, en collaboration avec des partenaires académiques, sur une thématique innovante et stratégique pour le développement des véhicules électriques.
La montée en tension des chaînes de traction des véhicules électriques, jusqu’à 800 à 900 V, accroît les contraintes sur les systèmes d’isolation. Le principal risque est l’apparition de micro-décharges localisées, appelées décharges partielles (DP), qui se développent dans des défauts ou des cavités sans provoquer immédiatement de claquage. Bien que de faible énergie, elles entraînent une dégradation progressive pouvant conduire à la défaillance.
La thèse vise ainsi à évaluer le risque de défaillance, en modélisant les mécanismes des DP, encore partiellement compris, et en identifiant des indicateurs permettant d’établir des lois de vieillissement. La thèse est basée au Technocentre de Guyancourt et se déroulera sur trois ans.
Vos missions
La thèse débutera par la prise en main et l’enrichissement d’un modèle fluide 2D auto cohérent déjà existant, basé sur les équations de drift-diffusion couplées à l’équation de Poisson, afin de décrire finement l’évolution du champ électrique, des densités de charges et des interfaces. Une attention particulière sera portée aux mécanismes d’entretien de la décharge, encore imparfaitement compris. En particulier, le rôle de la photo‑ionisation dans le volume et de la photo‑émission aux surfaces.
Dans un second temps, un modèle 1D simplifié, plus rapide numériquement, sera développé et codé en conservant les mécanismes physiques dominants. Il intégrera une chimie plasma et permettra d’explorer un large domaine de conditions opératoires. Les indicateurs issus du modèle (énergie dissipée, production d’espèces oxydantes, flux d’UV) seront corrélés à des résultats expérimentaux d’endurance sous DP, obtenus en collaboration avec un partenaire académique externe, afin d’établir des lois de vieillissement.
Enfin, ces lois seront exploitées avec les équipes Renault afin d’évaluer la tenue des systèmes d’isolation sur des profils d’usage réalistes et d’en déduire les taux de défaillance pour un véhicule cible.
Funding category
Funding further details
Presentation of host institution and host laboratory
Contexte
Renault Group vous offre l’opportunité de réaliser une thèse en environnement industriel, en collaboration avec des partenaires académiques, sur une thématique innovante et stratégique pour le développement des véhicules électriques.
La montée en tension des chaînes de traction des véhicules électriques, jusqu’à 800 à 900 V, accroît les contraintes sur les systèmes d’isolation. Le principal risque est l’apparition de micro-décharges localisées, appelées décharges partielles (DP), qui se développent dans des défauts ou des cavités sans provoquer immédiatement de claquage. Bien que de faible énergie, elles entraînent une dégradation progressive pouvant conduire à la défaillance.
La thèse vise ainsi à évaluer le risque de défaillance, en modélisant les mécanismes des DP, encore partiellement compris, et en identifiant des indicateurs permettant d’établir des lois de vieillissement. La thèse est basée au Technocentre de Guyancourt et se déroulera sur trois ans.
Candidate's profile
Qui êtes-vous ?
Vous souhaitez réaliser une thèse en environnement industriel tout en menant des travaux de recherche en physique des plasmas froids, en vous appuyant sur des outils numériques avancés. Vous souhaitez travailler sur des problématiques concrètes à fort impact, avec une approche scientifique rigoureuse.
Vous avez un goût prononcé pour la recherche et la modélisation numérique. Votre formation vous a apporté de solides connaissances en physique des plasmas. Vous maîtrisez MATLAB et êtes à l’aise avec la résolution de systèmes d’équations complexes. Des compétences en simulation multiphysique ou en programmation scientifique constituent un atout.
Autonome, rigoureux(se) et doté(e) d’un esprit d’analyse, vous savez traiter des problématiques complexes et mener des travaux exigeants. Vous appréciez le travail en équipe et les interactions avec des environnements académiques et industriels.
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Scientific expertises :Biology
Experience level :Confirmed
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JobRef. 139623, Ile-de-France , France
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Scientific expertises :Electronics - Physics - Engineering sciences
Experience level :Any


