Doctorant - Mécanismes Microscopiques de Dissipation d'Énergie dans les Matériaux Composites H/F - Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris

Encadrement :
- Dr. François Tournilhac, C3M - ESPCI ; ****@****.**
- Dr. Stefano Aime, C3M - ESPCI ; ****@****.**
Institution d'accueil : ESPCI Paris, laboratoire de Chimie Moléculaire, Macromoléculaire, Matériaux (C3M)
Financement : Financement ANR JCJC 22-CE06-0025 (https://anr.fr/Projet-ANR-22-CE06-0025) :
Microscopic Energy Dissipation mechanisms in Composite materials (MEDiCo)

Le/la candidat(e) retenu(e) travaillera au C3M sur les activités suivantes :
- Développement de nouveaux matériaux composites hydrogel intégrant des molécules mécanophores
- Calibration de sondes mécanophores pour la mesure quantitative des contraintes locales
- Caractérisation des composites hydrogel par rhéologie et diffusion dynamique de la lumière
- Mesure des réarrangements microscopiques réversibles et irréversibles sous cisaillement oscillatoire,
par diffusion dynamique de la lumière multi-speckle
- Mesure des hétérogénéités de contraintes locales dans les échantillons au repos et sous cisaillement
- Mesure de la dynamique microscopique non affine dans des échantillons soumis à des déformations
répétées en régime non linéaire ou faiblement non linéaire, afin de localiser et caractériser les zones de
faiblesse du matériau
- Développement d'une compréhension fondamentale du lien entre les réarrangements observés à
l'échelle microscopique et les propriétés structurales et mécaniques mesurées à l'échelle macroscopique

Les candidat(e)s motivé(e)s auront également l'opportunité de :
- Interagir avec des collègues ayant une formation théorique et/ou développant des simulations
numériques sur des systèmes présentant de fortes affinités avec les échantillons étudiés
- Développer des compétences en programmation (C++, Python, Matlab, au choix du/de la candidat(e))
pour une analyse de données avancée
- Recevoir une formation de base en science des données, statistiques et inférence bayésienne, afin
d'étendre l'analyse des données expérimentales au-delà des capacités des logiciels commerciaux

Profil du candidat :
- Expérimentateur/expérimentatrice, diplômé(e) en physique de la matière molle ou équivalent
- Compétences à l'oral et à l'écrit en anglais et/ou en français

• Statistiques
• Python
• C++
• Programmation
• Anglais
• Analyse de données
• Français
• MATLAB
• Chimie