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

  • Communication dans un congrès

    Soufiane Mrini, Anne Sergent, Francesca Chillà, Julien Salort, Didier Lucor. Addressing turbulent convection experimental data challenges in PINNs with appropriate physical sampling. Joint event Euromech Colloquium on Data-Driven Fluid Dynamics/2nd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics, Apr 2025, London, United Kingdom. ⟨hal-04924450⟩

    COMET, DATAFLOT

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    Disponible en libre accès

  • Communication dans un congrès

    Marie-Christine Volk, Didier Lucor, Anne Sergent, Michael Mommert, Christian Bauer, et al.. A PINN Methodology for Temperature Field Inference in the PIV Measurement Plane: Case of Rayleigh-Bénard Convection. Joint event Euromech Colloquium on Data-Driven Fluid Dynamics/2nd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics, Apr 2025, London, United Kingdom. ⟨hal-04924426⟩

    COMET, DATAFLOT

    Année de publication

    Disponible en libre accès

  • Communication dans un congrès

    Jai Kumar, Anne Sergent, Francesca Chillà, Julien Salort, Didier Lucor. Bridging Experimental shadowgraphs and DNS in Turbulent Convection Using physically-informed U-Net. Joint event Euromech Colloquium on Data-Driven Fluid Dynamics/2nd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics, Apr 2025, London, United Kingdom. ⟨hal-04924440⟩

    COMET, DATAFLOT

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    Disponible en libre accès

  • Pré-publication, Document de travail

    Nathan Carbonneau, Julien Salort, Yann Fraigneau, Anne Sergent. Influence of wind on heat transfer in turbulent convection with roughness. 2025. ⟨hal-04928422⟩

    ASARD, COMET

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  • Communication dans un congrès

    Nathan Carbonneau, Julien Salort, Anne Sergent. Spatial modulation of the small coherent structures above a rough plate in turbulent Rayleigh-Bénard convection. 1st European Fluid Dynamics Conference (EFDC1), Sep 2024, Aachen, Germany. ⟨hal-04924300⟩

    COMET

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  • Communication dans un congrès

    Anne Sergent, Soufiane Mrini, Elian Bernard, Didier Lucor. Lagrangian Measurements and Physics-Informed Neural Network for Rayleigh-Bénard Flow Reconstruction. 26th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics (ICTAM2024), Aug 2024, Daegu, South Korea. ⟨hal-04924332⟩

    COMET, DATAFLOT

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  • Pré-publication, Document de travail

    Ying Wang, Anne Sergent, Didier Saury, Denis Lemonnier, Patrice Joubert. Gas radiation effect on a turbulent thermal plume in a confined cavity using direct numerical simulation. 2025. ⟨hal-04924224⟩

    COMET

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  • Article dans une revue

    A. Gesla, Y. Duguet, P. Le Quéré, Laurent Martin Witkowski. On the origin of circular rolls in rotor-stator flow. Journal of Fluid Mechanics, 2024, 1000, pp.A47. ⟨10.1017/jfm.2024.1011⟩. ⟨hal-04902902⟩

    COMET, DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Vincent Blot, Alexandra Lorenzo de Brionne, Ines Sellami, Olivier Trassard, Isabelle Beau, et al.. Efficient Precision Control in Object Detection Models for Enhanced and Reliable Ovarian Follicle Counting. Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, Carole H. Sudre (University College London); Raghav Mehta (Imperial College London); Cheng Ouyang (Oxford University); Chen Qin (Imperial College London); Marianne Rakic (Massachusetts Institute of Technology); William M. Wells (Harvard Medical School), 2024, Marrakesh, Morocco. pp.183-193, ⟨10.1007/978-3-031-73158-7_17⟩. ⟨hal-04895227⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    D. Panda, L. Kahouadji, A M Abdal, L S Tuckerman, Seungwon Shin, et al.. Drop Medusa: Direct numerical simulations of high-frequency Faraday waves on spherical drops. Physical Review Fluids, 2024, 9 (11), pp.110514. ⟨10.1103/PhysRevFluids.9.110514⟩. ⟨hal-04859680⟩

    COMET

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  • Article dans une revue

    Yohann Duguet. Puffing along. Nature Physics, 2024, 20 (8), pp.1227-1227. ⟨10.1038/s41567-024-02565-2⟩. ⟨hal-04795934⟩

    DATAFLOT

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  • Poster de conférence

    Thibault Monsel, Onofrio Semeraro, Lionel Mathelin, Guillaume Charpiat. Time and State Dependent Neural Delay Differential Equations. ML-DE@ECAI 2024 : Machine Learning Meets Differential Equations: From Theory to Applications, Sep 2024, Santiago de compostela, Galicia, Spain. ⟨hal-04794800⟩

    AO, DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Thomas Boeck, Mattias Brynjell-Rahkola, Yohann Duguet. Energy stability of magnetohydrodynamic flow in channels and ducts. Journal of Fluid Mechanics, 2024, 987, pp.A33. ⟨10.1017/jfm.2024.393⟩. ⟨hal-04795942⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    P. Kashyap, Yohann Duguet, O. Dauchot. Linear stability of turbulent channel flow with one-point closure. Physical Review Fluids, 2024, 9 (6), pp.063906. ⟨10.1103/PhysRevFluids.9.063906⟩. ⟨hal-04795968⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Mattias Brynjell-Rahkola, Yohann Duguet, Thomas Boeck. Chaotic edge regimes in magnetohydrodynamic channel flow: An alternative path towards the tipping point. Physical Review Research, 2024, 6 (3), pp.033066. ⟨10.1103/PhysRevResearch.6.033066⟩. ⟨hal-04795955⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Thomas Boeck, Mattias Brynjell-Rahkola, Yohann Duguet. Energy stability analysis of MHDMagnétohydrodynamique flow in a rectangular duct. PAMM, 2024, 24 (2), pp.e202400041. ⟨10.1002/pamm.202400041⟩. ⟨hal-04795978⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Yanis Zatout, Adrien Toutant, Onofrio Semeraro, Lionel Mathelin, Françoise Bataille. A Priori Reconstruction of Thermal-Large Eddy Simulation (T-LES) by Deep Learning Reconstruction a Priori de Champs de Simulations Des Grandes Echelles Thermiques Par Apprentissage Profond. Entropie : thermodynamique – énergie – environnement – économie, 2023, 4 (3), ⟨10.21494/ISTE.OP.2023.1015⟩. ⟨hal-04751095⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    P. Kashyap, Y. Duguet, Olivier Dauchot. Linear stability of turbulent channel flow with one-point closure. Physical Review Fluids, 2024, 9 (6), pp.063906. ⟨10.1103/PhysRevFluids.9.063906⟩. ⟨hal-04749262⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Abdullah Abdal, Lyes Kahouadji, Seungwon Shin, Jalel Chergui, Damir Juric, et al.. On the interaction between a rising bubble and a settling particle. Journal of Fluid Mechanics, In press, 999, pp.A18. ⟨10.1017/jfm.2024.686⟩. ⟨hal-04739732⟩

    COMET

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  • Communication dans un congrès

    Siham El Garroussi, Sophie Ricci, M. de Lozzo, N. Goutal, D. Lucor. Towards the reduction of uncertainty in hydraulic modles for better flood forecasting. Simhydro 21, Jun 2021, Nice, France. ⟨hal-04739507⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Mélanie C. Rochoux, Bastien Nony, Cong Zhang, Didier Lucor, Thomas Jaravel, et al.. Assimilating fire front position and emulating boundary-layer flow simulations for wildland fire behavior ensemble prediction and reanalysis – invited conference. Séminaire UQSay ‘Uncertainty Quantification’, May 2022, Online, France. ⟨hal-04741957⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    Mélanie C. Rochoux, A. Collin, Aurélien Costes, C. Zhang, A. Trouvé, et al.. Shape-oriented sensitivity analysis and data assimilation for wildland fire applications. International EnKF workshop 2021, Jun 2021, online, France. ⟨hal-04739511⟩

    DATAFLOT

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  • Communication dans un congrès

    S. El Garroussi, Sophie Ricci, M. de Lozzo, N. Goutal, D. Lucor. Tackling uncertainty in flood forecasting model via a machine-learning based- surrogate model. UNCECOMP2021, 4th International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering, Jun 2021, Athene, Greece. ⟨hal-04739508⟩

    DATAFLOT

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  • Poster de conférence

    Yoan Bourlier, Géraud Delport, Tiphaine Mathieu-Pennober, Jean-François Guillemoles, Johan Parra, et al.. CABLE SOLAR Project : CAptive Balloons for aLtitudE SOLAR farms. 13ème Journées Nationales du Photovoltaïque (JNPV 2023), Dec 2023, Dourdan, France. . ⟨hal-04730943⟩

    COMET

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  • Communication dans un congrès

    Siham El Garroussi, Sophie Ricci, M. de Lozzo, N. Goutal, Didier Lucor. Mixture of polynomial chaos expansions for uncertainty propagation. Telemac User Conférence, Oct 2019, Toulouse, France. ⟨hal-04730601⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Rémi Bousquet, Owen Chaffard, Melvin Creff, Didier Lucor, Caroline Nore. Large scale analysis of three-dimensional turbulent von Kármán swirling flows. Physics of Fluids, 2024, 36, pp.105133. ⟨10.1063/5.0227495⟩. ⟨hal-04723526⟩

    COMET, DATAFLOT

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  • Pré-publication, Document de travail

    Thibault Monsel, Emmanuel Menier, Lionel Mathelin, Onofrio Semeraro, Guillaume Charpiat. Neural DDEs with Learnable Delays for Partially Observed Dynamical Systems. 2024. ⟨hal-04715748⟩

    AO, DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Artur Gesla, Yohann Duguet, Patrick Le Quéré, Laurent Martin Witkowski. Subcritical axisymmetric solutions in rotor-stator flow. Physical Review Fluids, 2024, 9 (8), pp.083903. ⟨10.1103/PhysRevFluids.9.083903⟩. ⟨hal-04693180⟩

    COMET, DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Grégory Bana, Fabrice Lamadie, Sophie Charton, Tojonirina Randriamanantena, Didier Lucor, et al.. BYG-drop: a tool for enhanced droplet detection in liquid–liquid systems through machine learning and synthetic imaging. Frontiers in Chemical Engineering, 2024, 6, pp.1415453. ⟨10.3389/fceng.2024.1415453⟩. ⟨hal-04676144⟩

    DATAFLOT

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  • Article dans une revue

    Roger Ballester Claret, Ludovic Coelho, Christian Fagiano, Cédric Julien, Didier Lucor, et al.. Reliability based optimisation of composite plates under aeroelastic constraints via adapted surrogate modelling and genetic algorithms. Composite Structures, 2024, 347, pp.118461. ⟨10.1016/j.compstruct.2024.118461⟩. ⟨hal-04671263⟩

    DATAFLOT

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