Proposition de stage de Master

Intitulé : CFD-driven Sparse Identification of Algebraic Reynolds-Stress Models : application to curved ducts flows.

Durée: 6 mois à partir de mars 2021.

Sujet

La turbulence affecte de nombreux systèmes naturels et industriels. En particulier, dans les industries aéronautiques, aérospatiales et énergétiques, la prédiction précise des écoulements turbulents est cruciale pour la conception, l’analyse et le contrôle des systèmes. Les approches numériques industrielles nécessitent donc de disposer de modèles de turbulence à la fois peu coûteux et fiables. En pratique, l’approche couramment utilisée dans l’industrie consiste en la résolution des équations RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) en utilisant des modèles à viscosité turbulente linéaire (Linear Eddy Viscosity Models, LEVM). Cette approche permet des coûts de simulation peu élevés par rapport aux approches haute fidélité (LES, DNS). Cependant, ce type de modélisation de la turbulence est très peu fiable pour la simulation d’écoulement décollés, à fort gradient de pression ou avec courbure des lignes de courant.
Afin de dépasser ces limitations des modèles LEVM, des modèles plus sophistiqués ont été développés, tels que les modèles non linéaires à viscosité turbulente. En particulier, les modèles Explicit Algebraic Reynolds Stress Models (EARSM).
Dans des travaux récents, des méthodes d’apprentissage automatique appliquées à la conception de modèles de turbulence ont été développées. En particulier des méthodes de type « data-driven » ont été développées pour inférer les fonctions inconnues des modèles EARSM directement à partir de données haute fidélité (LES, DNS) de la grandeur à reconstruire (tenseur de Reynolds et énergie cinétique turbulente). De tels modèles sont entrainés hors-ligne, c’est à dire en dehors de toute simulation numérique. Ces modèles sont ensuite implémentés dans un solver CFD pour pouvoir effectuer des simulations numériques. De telles approches permettent de construire des modèles EARSM plus précis pour la classe d’écoulements représentée par les données haute fidélité utilisées.
Cependant, l’apprentissage étant effectué hors ligne, de tels modèles peuvent s’avérer non robustes et induire des singularités numériques dans les simulations numériques. De plus, cette approche n’est pas flexible quant aux données nécessaires à l’entrainement des modèles. En effet, ce type de méthodes nécessite des données haute fidélité du tenseur de Reynolds. Enfin, l’apprentissage hors ligne ne garantit pas l’exacte conservation de l’énergie mécanique.
Un travail de recherche actuellement en cours entre l’Institut Jean Le Rond D’Alembert (Sorbonne Université) et le Laboratoire DynFluid (CNAM / ENSAM) propose et développe une approche « CFD-driven », mettant en jeu un problème d’optimisation de coefficients (permettant la construction du modèle), dans lequelle à chaque itération, la qualité du modèle candidat est évaluée en effectuant une simulation RANS et en comparant les résultats à des données haute fidélité. Cette approche permet de résoudre les défauts des approches « data-driven ». En particulier, cette approche « online » garantit l’exacte conservation de l’énergie mécanique. De plus, n’importe quelles données haute fidélité peuvent être utilisées pour l’entrainement du modèle, rendant l’approche plus flexible. Enfin, les modèles candidats non robustes (conduisant à la divergence des simulations) sont détectés et éliminés durant le processus d’optimisation. On s’attend ainsi à construire un modèle robuste. Les résultats déjà obtenus sont très prometteurs.
Le sujet de stage s’inscrit dans une démarche de transfert technologique dont l’objectif sera la mise en oeuvre de cette méthode CFD-driven afin de construire des modèles RANS performants pour le calcul d’écoulements dans des canalisations courbes intéressant particulièrement l’entreprise PHIMECA.

Entreprise

Le stage se déroulera dans les locaux parisiens de PHIMECA Engineering, 18 boulevard de Reuilly, 75012, Paris. PHIMECA Engineering est une société d’ingénierie spécialisée dans l’évaluation et l’optimisation des performances des produits et des systèmes. Sa vocation est de proposer des solutions en ingénierie robuste et en fiabilité en s’appuyant sur un socle scientifique solide, un esprit d’entreprise et des valeurs morales partagés par tous ses collaborateurs. Le travail sera co-encadré par l’équipe de recherche qui développe les outils d’apprentissage à l’Institut d’Alembert et au laboratoire DynFluid.

Profil du candidat

Le candidat recherché est en deuxième année de master ou en dernière année d’école d’ingénieur avec un spécialisation en mécanique des fluides. Une bonne expérience et un goût pour la simulation numérique sont indispensables. Des connaissances en machine learning seraient appréciées de même qu’une expérience sur le logiciel de simulation OpenFOAM et en programmation python.

Indemnités de stage : légale (~550€ / mois selon nombre de jours ouvrés)

Nous rejoindre

L’équipe PHIMECA est composée d’ingénieurs et de docteurs en mécanique, simulation numérique, fiabilité des structures, statistiques et probabilités, développement informatique. Si vous aussi vous avez une expérience plus ou moins grande dans l’un de ces métiers et si vous souhaitez rejoindre l’équipe de PHIMECA Engineering pour un CDI, un stage, une thèse ou un post-doc, n’hésitez pas à nous contacter !







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