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.
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/
P. Pico, L. Kahouadji, S. Shin, J. Chergui, Damir Juric, et al.. Drop encapsulation and bubble bursting in surfactant-laden flows in capillary channels. Physical Review Fluids, 2024, 9 (3), pp.034001. ⟨10.1103/PhysRevFluids.9.034001⟩. ⟨hal-04647251⟩
Lyse Brichet, Nathan Carbonneau, Elian Bernard, Romane Braun, Lucas Méthivier, et al.. Universal scaling laws in turbulent Rayleigh-Bénard convection with and without roughness. 2024. ⟨hal-04434081v2⟩
Éric Falcon, Marc Lefranc, François Pétrélis, Chi-tuong Pham. Recueil des contributions de la 27e Rencontre du Non-Linéaire (Paris 2024). 27e Rencontre du Non-Linéaire 2024, 2024, 978-2-9576145-3-0. ⟨hal-04643241⟩
Gauthier Leclercq, François Lusseyran, Guillaume Dufour, Jean-Maxime Orlac’H. Étude expérimentale et numérique de l’effet thermique d’une décharge à barrière diélectrique. Journées scientifiques 2024 d’URSI-France, Mar 2024, Paris, France. pp.92-95. ⟨hal-04573776⟩
Filip Novkoski, Jules Fillette, Chi-tuong Pham, Eric Falcon. Nonlinear dynamics of a hanging string with a freely pivoting attached mass. Physica D: Nonlinear Phenomena, 2024, 463, pp.134164. ⟨10.1016/j.physd.2024.134164⟩. ⟨hal-04560135⟩
Thibaut Couchoux, Tristan Jaouen, Christelle Melodelima-Gonindard, Pierre Baseilhac, Arthur Branchu, et al.. Performance of a Region of Interest–based Algorithm in Diagnosing International Society of Urological Pathology Grade Group ≥2 Prostate Cancer on the MRI-FIRST Database—CAD-FIRST Study. European Urology Oncology, 2024, S2588-9311 (24), pp.00056-7. ⟨10.1016/j.euo.2024.03.003⟩. ⟨hal-04549487⟩
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⟩