Thèmes de recherche

Méthodes Numériques Avancées et Calcul Haute Performance

C. Tenaud V. Daru, D. Lucor, F. Lusseyran, L. Mathelin, B. Noack, B. Podvin, Y. Fraigneau (P2I)

La montée en puissance des infrastructures de calcul est source de nouvelles opportunités pour les études d'écoulement numériques aussi bien qu'expérimentales, car elle permet d'une part des simulations de plus en plus précises, et d'autre part, la constitution et l'analyse de bases de données expérimentales massives. Pour exploiter ces opportunités de manière optimale il est nécessaire de mettre au point de nouveaux algorithmes et de nouvelles méthodes numériques adaptés à ces structures. Le thème "Méthodes numériques avancées et UPC" s'intéresse à une large variété de problèmes, tels que le développement de méthodes et schémas numériques afin de réaliser des simulations plus précises et physiquement plus réalistes, l'adaptation de solveurs et d'algorithmes existants à des calculateurs parallèles modernes, et l'invention de nouveaux algorithmes qui anticipent les évolutions des plate-formes de calcul. Les résultats de ces recherches bénéficient directement aux autres thèmes du groupe (écoulements instationnaires, contrôle et quantification d'incertitude) ainsi qu'aux autres groupes du Département de Mécanique et à leurs partenaires ou collaborateurs extérieurs.

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Modélisation augmentée par les données pour la mécanique numérique

D. Lucor, L. Mathelin, B. Podvin, O. Semeraro

L'objectif de ce thème est la compréhension et la prédiction des systèmes mécaniques complexes, représentatifs des challenges des applications réelles. En dépit des progrès de la modélisation, il reste de nombreuses situations où la simulation numérique n'est pas envisageable ou, a minima, n'est pas fiable. Notre approche est de s'appuyer sur l'information contenue dans des données issues de différentes sources pour améliorer, ou même déterminer, des modèles numériques. Ceci doit être compris dans un sens large et le terme amélioration regroupe plusieurs aspects comme: la précision, la robustesse, la fiabilité, la certification, l'efficacité, la parcimonie, l'expressivité, etc.

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Contrôle

F. Lusseyran,  B. Noack, S. Pellerin.

Nous développons de nouvelles stratégies pour le contrôle en boucle ouverte et en boucle fermée. Nous nous appuyons sur des méthodes de premier principe, comme des méthodes POD-Galerkin définies par le contrôle. De manière générale, des approches reposant sur l'apprentissage sont utilisées pour les écoulements turbulents. Nous évaluons d'une part des stratégies de contrôle sans modèle de type MIMO pour des configurations numériques aussi bien qu'expérimentales. Il s'agit d'apprendre la loi de contrôle de manière automatique dans le modèle afin d'optimiser une fonction objectif. Les techniques mises en oeuvre incluent la programmation génétique et l'apprentissage par renforcement. Nous évaluons d'autre part le contrôle à partir d'un modèle, en s'appuyant idéalement sur des modèles dynamiques interprétables. Les problèmes associés à la présence de nonlinéarités sont traités avec un arsenal divers de théories et de méthodes allant de la mécanique des Fluides à l'informatique. Nos stratégies de contrôle sont testées dans notre soufflerie qui comprend une section accessible à la métrologie optique. Les configurations considérées incluent la cavité et le "pinball" fluidique. Nous menons également des études expérimentales à grande échelle dans le cadre de partenariats industriels avec des collaborations nationales et internationales. L'équipe a développé une expertise dans tous les aspects du contrôle de l'écoulement, tels que les actionneurs plasmas, les expériences en soufflerie, les techniques avancées de visualiations (PIV résolue en espace et en temps, LDA), les simulations numériques et les développpements méthodologiques.

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