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

Actualités

Agenda

Publications récentes

  • Proceedings/Recueil des communications

    Éric Falcon, Mac Lefranc, François Pétrélis, Chi-Tuong PHAM. Comptes-Rendus de la 22e Rencontre du Non Linéaire (Paris 2019). 2019, 978-2-9538596-8-3. ⟨hal-03864036⟩

    COMET

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    Disponible en libre accès

  • Communication dans un congrès

    Raphaël Zanella, Xavier Mininger, Caroline Nore, Frédéric Bouillault, Jean-Luc Guermond. Numerical Study of Cooling by Ferrofluids in an Electrical Transformer using an Axisymmetric Model. IEEE CEFC, 2020, Pise, Italy. ⟨hal-03324151⟩

    COMET

    Année de publication

    Disponible en libre accès

  • Article dans une revue

    Chi Tuong Pham, Stéphane Perrard, Gabriel Le Doudic. Surface waves along liquid cylinders. Part 1. Stabilising effect of gravity on the Plateau-Rayleigh instability. Journal of Fluid Mechanics, 2020, ⟨10.1017/jfm.2020.114⟩. ⟨hal-03863941⟩

    COMET

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    Disponible en libre accès

  • Poster de conférence

    Guy Y. Cornejo Maceda, Bernd R Noack, François Lusseyran, Marek Morzyński. Wake stabilization with Machine Learning Control (xMLC). von Karman Institute Lecture Series, Feb 2020, Rhode-Saint-Genèse, Belgium. ⟨hal-03874030⟩

    DATAFLOT

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    Disponible en libre accès

  • Communication dans un congrès

    Anne Moen, Catherine Chronaki, Eva Turk, Elena Petelos, Despina Voulgaraki, et al.. Diversity in Health Informatics: mentoring and leadership. International Congress of the European Federation for Medical Informatics, Apr 2020, Genève, Switzerland. ⟨hal-03849137⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Bernd R. Noack, Yiqing Li, Dewei Fan, Yu Zhou, Hao Li, et al.. Machine learning control and modeling -How taming turbulence can be made easy, efficient, fast and fun!. Annual Meeting of the GDR 2502 “Separated Flow Control”, Nov 2020, Poitier, France. ⟨hal-03873963⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Guy Y. Cornejo Maceda, Yiqing Li, François Lusseyran, Marek Morzynski, Bernd R. Noack. Stabilization of the fluidic pinball with gradient-enriched machine learning control. 73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics, Nov 2020, Chigago, United States. ⟨hal-03873998⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Gabriel Le Doudic, Stéphane Perrard, Chi Tuong Pham. Surface waves along liquid cylinders. Part 2. Varicose, sinuous, sloshing and nonlinear waves. Journal of Fluid Mechanics, 2021, ⟨10.1017/jfm.2021.502⟩. ⟨hal-03863943⟩

    COMET

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    Disponible en libre accès

  • Proceedings/Recueil des communications

    Eric Falcon, Marc Lefranc, François Pétrélis, Chi-Tuong PHAM. Comptes-Rendus de la 24e Rencontre du Non-Linéaire (Paris 2021). 2021, 978-2-9576145-0-9. ⟨hal-03864013⟩

    COMET

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    Disponible en libre accès

  • Article dans une revue

    Didier Lucor, Atul Agrawal, Anne Sergent. Simple computational strategies for more effective physics-informed neural networks modeling of turbulent natural convection. Journal of Computational Physics, 2022, 456, pp.111022. ⟨10.1016/j.jcp.2022.111022⟩. ⟨hal-03847907⟩

    DATAFLOT

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