2014 - maintenantLe centre de contrôle Iconis d’Alstom supervise et contrôle le système de transport dans toutes ses dimensions. Iconis se décline en versions Urbaines, Grande Lignes ou Fret.
Modulaire et évolutif, Iconis intègre la supervision automatique des trains (ATS), la gestion des infrastructures (SCADA), l’information et le divertissement passager, la sécurité des passagers et des locaux, la gestion des communications ou toute autre fonctionnalité nécessaire à l’exploitation.
Pour que cette solution puisse s'adapter aux différents systèmes métro que Alstom a à gérer, elle doit pouvoir intégrer des composants spécifiques.
Réalisations:
*Déploiement du logiciel ATS Amsterdam (Automatic Train Supervision)
*Ecriture et passage de procédures de tests (plateforme et machine virtuelle)
*Levée d’anomalies via ClearQuest
*Mise à jour des rapports de tests et analyse d’impacts
*Automatisation de procédure de tests
*Exécution des procédures des tests automatisées et mise à jour des rapports de tests
Eurogiciel /Alstom Transport
- Ingénieur performance produit
2013 - 2014Le centre de contrôle Iconis d’Alstom supervise et contrôle le système de transport dans toutes ses dimensions. Iconis se décline en versions Urbaines, Grande Lignes ou Fret.
Modulaire et évolutif, Iconis intègre la supervision automatique des trains (ATS), la gestion des infrastructures (SCADA), l’information et le divertissement passager, la sécurité des passagers et des locaux, la gestion des communications ou toute autre fonctionnalité nécessaire à l’exploitation.
Pour que cette solution puisse s'adapter aux différents systèmes métro que Alstom a à gérer, elle doit pouvoir intégrer des composants spécifiques.
Réalisations:
*Installation et configuration de serveurs
*Déroulement des essais de performances et de redondances
*Analyse et exploitation des résultats de validation
*Recherche de solutions en cas de dysfonctionnement
*Écriture de rapports des résultats
2012 - 2013Intitulé: Ingénieur validation projet CIGHALE EUROCOPTER - EUROGICIEL
Description:
Le système CIGALHE avionique est conçu pour aider l'équipage d’un hélicoptère à effectuer une gestion de vol, une gestion de navigation et une gestion de la mission grâce à un tableau de bord en verre ainsi que des calculateurs numériques intégrés et des contrôles associés au cockpit. Le système se compose de :
-Affichage multifonctions (MFD) avec ordinateur de bord et clavier lunette
-Aircraft Management Computer (AMC) pour l'acquisition de données et de calculs divers
-Dispositif de transfert de données (DTD)
-Un ensemble de capteurs ADAHRS
Tâches réalisées:
-Analyse et inspection des spécifications de la nouvelle avionique
-Inspection et correction des modèles SCADE
-Rédaction des scénarios de tests
-Simulation des tests dans un environnement simulé
Messier Bugatti
- Stagiaire
2012 - 2012Description du contexte:
Ce stage a été réalisé au sein du pôle performance. Ce pôle est responsable du réglage des algorithmes de freinage mais aussi de la réalisation de lois de contrôle/commande et de la simulation et recalibrage des modèles utilisés. Le réglage et la complexité des algorithmes entraînent des délais et coûts sur cette activité. L’objectif est de réaliser une démarche d’évaluation de nouveaux outils qui pourront nous permettre d’obtenir un réglage de manière automatisée présentant les mêmes caractéristiques qu’un design obtenu de manière traditionnelle.
Tâches réalisées:
• Compréhension de l’architecture et des lois de contrôle/commande utilisées dans l’algorithme de freinage et de la dynamique longitudinale du pneu
• Prise en main des critères d’optimisation existant
• Compréhension et validation de ces critères sous Matlab/Simulink (performances du freinage, quantification des oscillations néfastes présent lors des phases de freinage)
• Codage de nouveaux critères sous Matlab qui vont permettre de faciliter le travail du logiciel d’optimisation qui consiste à trouver un optimum (donc un réglage) satisfaisant voire même meilleur que ceux obtenus par la méthode traditionnelle (critères quantifiant les durées passées dans les zones stables et instables de la courbe d’adhérence du pneu et ajout d’une contrainte sur le glissement de la roue)
• Lancement de différents algorithmes et stratégies d’optimisation (augmentation du nombre d’itération, test des différents algorithmes génétique, utilisation de différents plans d’expériences pour générer des essais et améliorer la vitesse de convergence de l’algorithme d’optimisation)
• Validation à l’aide d’un réglage existant
