Mécanique des fluides

Mécanique – Énergétique

Les activités du département se regroupent autour de la Mécanique des Fluides, des Transferts de masse et de chaleur et de l’Énergétique. Nous menons des recherches à caractère généralement fondamental, dont les applications se trouvent dans les secteurs de l’énergie, des transports, de la santé et de l’environnement.

Approche et perspective

L’approche du département Mécanique-Énergétique se situe à l’interface entre l’informatique, la physique et les mathématiques appliquées.

Nous souhaitons préserver un équilibre entre des activités interdépendantes :

  • comprendre les phénomènes fondamentaux de la mécanique des fluides turbulents,
  • s’attaquer à des problèmes complexes couplés multiphysiques à grande échelle
  • tirer parti de nos connaissances physiques tout en considérant les données comme une partie inhérente de la modélisation, des expériences et des simulations.

Dans ce contexte, nous sommes très ouverts aux récents développements de l’apprentissage automatique, qui offrent un cadre puissant de traitement de l’information susceptible d’accroître nos lignes de recherche actuelles avec des applications à large spectre dans les secteurs de l’énergie, du transport, de la santé et de l’environnement.

Organisation

Le département Mécanique-Énergétique propose une recherche originale et pluridisciplinaire grâce à l’expertise d’une vingtaine de permanents, chercheurs, enseignants-chercheurs et ingénieurs, organisés en deux équipes complémentaires : DATAFLOT (DAta science, TrAnsition, FLuid instabiLity, contrOl & Turbulence) s’appuyant sur la modélisation augmentée de données et l’intelligence artificielle, et étudiant la dynamique des fluides, les instabilités et la turbulence, et COMET (COuplages MultiphysiquEs et Transferts) se concentrant sur la compréhension des phénomènes fluides couplés complexes, impliqués dans la conversion et le stockage de l’énergie, les transferts thermiques ainsi que l’optimisation de l’efficacité énergétique.

Coordination

Equipes de Mécanique-Énergétique

Animation scientifique

Chaque année, le département Mécanique-Energétique du LISN organise avec le FAST les Journées Écoulements & Fluides à Saclay, avec le soutien des Graduate Schools “Physique” et “Sciences de l’Ingénierie et des Systèmes” de l’Université Paris-Saclay. Lien : https://jefs.lisn.upsaclay.fr/

Actualités

Publications récentes

  • Article dans une revue

    Sibo Cheng, César Quilodrán-Casas, Said Ouala, Alban Farchi, Che Liu, et al.. Machine learning with data assimilation and uncertainty quantification for dynamical systems: a review. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, In press, 10 (6), pp.1361-1387. ⟨10.1109/JAS.2023.123537⟩. ⟨hal-04039094⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Anne Sergent, Patrick Le Quéré. Long time evolution of large-scale patterns in a rectangular Rayleigh-Bénard cell. Journal of Physics: Conference Series, 2011, 318 (8), pp.082010. ⟨10.1088/1742-6596/318/8/082010⟩. ⟨hal-04519827⟩

    COMET

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  • Article dans une revue

    Sleimane Nasser El Dine, Xavier Mininger, Caroline Nore. Thermomagnetic convection control strategies for electromagnetic devices immersed in a ferrofluid. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 2024, ⟨10.1016/j.jmmm.2024.171876⟩. ⟨hal-04496453⟩

    COMET

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  • Communication dans un congrès

    Rahul Sundar, Didier Lucor, Sunetra Sarkar. Understanding the training of PINNs for unsteady flow past a plunging foil through the lens of input subdomain level loss function gradients. 10th International and 50th National Conference on Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP), Dec 2023, Jodhpur, France. ⟨hal-04463178⟩

    DATAFLOT

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  • Pré-publication, Document de travail

    Nemo Malhomme, Bérengère Podvin, Davide Faranda, Lionel Mathelin. Evaluation of atmospheric circulation of CMIP6 models for extreme temperature events using Latent Dirichlet Allocation. 2024. ⟨hal-04484617⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Kevin Bouaou, Thomas Dietenbeck, Gilles Soulat, Ioannis Bargiotas, Sophia Houriez–Gombaud- Saintonge, et al.. 4D flow MRI aortic cross-sectional pressure changes and their associations with flow patterns in health and aneurysm. Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance, 2024, ⟨10.1016/j.jocmr.2024.101030⟩. ⟨hal-04479210⟩

    DATAFLOT

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  • Pré-publication, Document de travail

    Rahul Sundar, Didier Lucor, Sunetra Sarkar. Understanding the training of PINNs for unsteady flow past a plunging foil through the lens of input subdomain level loss function gradients. 2024. ⟨hal-04481710⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    François Lusseyran, Guy Y. Cornejo Maceda, Eliott Varon, Bernd R. Noack. On open cavity flow control in the age of artificial intelligence. From the nonlinear dynamical systems theory to observational chaos, Christophe Letellier; Sylvain Mangiarotti; Denisse Sciamarella, Oct 2023, Toulouse, France. ⟨hal-04476406⟩

    DATAFLOT

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  • Thèse

    Melvin Creff. Role of energy transfers in the dynamo effect : application to the von Kármán flow. Fluid mechanics [physics.class-ph]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPAST214⟩. ⟨tel-04477539⟩

    COMET

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  • Article dans une revue

    L Chen, Wietze Herreman, K Li, P W Livermore, J W Luo, et al.. The optimal kinematic dynamo driven by steady flows in a sphere. Journal of Fluid Mechanics, 2018, 839, pp.1 – 32. ⟨10.1017/jfm.2017.924⟩. ⟨hal-04466160⟩

    COMET

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