Modélisation du comportement au ricochet d’un barreau de tungstène

A pourvoir à partir de janvier 2025 pour une durée maximale de 6 mois.

Ce stage doit être considéré comme un travail préparatoire à une thèse en dynamique rapide, dans le domaine des impacts. Un important travail bibliographique préalable à la modélisation devrait permettre au stagiaire de se familiariser avec les particularités des munitions et de leurs interactions avec la cible. Dans le prolongement de cette étude, et si les conditions le permettent, une étude plus approfondie pourrait être envisagée à l'aide d'un modèle numérique couplé à un volet expérimental sur un lanceur à air comprimé. A défaut, une étude paramétrique du ricochet du barreau de tungstène devra être recalibrée sur des essais permettant d'explorer les paramètres clés du ricochet.

Envoi d’un CV et d’une lettre de motivation à david.drouet@st-cyr.terre-net.defense.gouv.fr

Date butoir pour candidater : vendredi 17 novembre 2024

Étude technique des algorithmes génétiques multi-objectifs (MOGA) et mise en œuvre dans un contexte cryptographique

A pourvoir à partir de janvier 2025 pour une durée maximale de 6 mois.

Au sein du Centre de Recherche de Saint-Cyr Coëtquidan (CReC), Aline Hufschmitt (MCF spécialisée en IA) et Patrice Parraud (MCF spécialisé en Cyber) collaborent sur le projet Genetic Meta-Cipher (GMC), un framework pour le chiffrement symétrique exploitant un algorithme génétique afin de générer une population de protocoles de chiffrement. Les premiers résultats, prometteurs, montrent une capacité des meilleurs individus à générer un aléa similaire à celui d’un protocole comme AES.

Actuellement, GMC s’appuie sur l’algorithme NSGA-II. Cet algorithme est maintenant connu pour avoir des difficultés de convergence en présence de nombreux paramètres à optimiser [2] . Afin de poursuivre efficacement le développement de GMC, une étude approfondie des différents algorithmes génétiques multi-objectifs est nécessaire. Ces algorithmes sont très nombreux et présentent beaucoup de variantes (NSGA-III [3, 4, 5, 6], MOEA/D [7] , SMS-MOEA [8] , C-MOEA/D, PPS-MOEA/D, MOEA/D-PBI, MOEA/DD, RVEA, SparseEA, DEA-GNG, R2HCA-EMOA, PREA, CMME, CMOEA-MS, CCMO, C-TSEA, C-TAEA, GSEMO, SMS-EMOA & HypE, Map-Elite, …). L’objectif du stage est de réaliser une étude technique de ces algorithmes afin d’exhiber le plus adapté au  contexte imposé.

Dans un premier temps, le stagiaire devra faire une recherche bibliographique pour identifier les algorithmes majeurs et leurs articles fondateurs, puis pour chacun d’eux réaliser un document technique expliquant le principe général, ses spécificités (cas favorables ou défavorables), ses variantes et la filiation avec les autres algorithmes existants. Ce document permettra en collaboration avec l’équipe d’identifier les deux/trois algorithmes les plus adaptés au contexte imposé par GMC.

Dans un second temps, le stagiaire implémentera ces deux/trois algorithmes identifiés (ou trouvera une implémentation existante) et mettra en œuvre un exemple simple permettant de vérifier les performances de chaque algorithme et de les comparer entre eux. Le stage s’achèvera par le choix de l’algorithme le plus adapté à la poursuite du développement de GMC.

Envoi d’un CV et d’une lettre de motivation à :

aline.hufschmitt@st-cyr.terre-net.defense.gouv.fr
patrice.parraud@st-cyr.terre-net.defense.gouv.fr

Date butoir pour candidater : vendredi 17 décembre 2024