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

  • Autre publication scientifique

    Emmanuel Menier, Michele Alessandro Bucci, Mouadh Yagoubi, Lionel Mathelin, Thibault Dairay, et al.. Continuous Methods : Adaptively intrusive reduced order model closure. 2022. ⟨hal-03879332⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès

  • Communication dans un congrès

    Guy Yoslan Cornejo Maceda, François Lusseyran, Bernd R. Noack, Eliott Varon. Apprentissage automatique et méthode de gradient pour le contrôle en boucle fermée de l'écoulement en cavité ouverte. Journée de Dynamique des Fluides du Plateau de Saclay, Apr 2021, Orsay (Université Paris-Sud 11), France. ⟨hal-03873716⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2021

  • Communication dans un congrès

    Michele Quattromini, Michele Alessandro Bucci, Stefania Cherubini, Onofrio Semeraro. Graph Neural Network models as compliant RANS closure. IUTAM Symposium on Data-driven modeling and optimization in fluid mechanics, Jun 2022, Aarhus, Denmark. ⟨hal-03854595⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

  • Article dans une revue

    Sophie Mergui, Gianluca Lavalle, Yiqin Li, Nicolas Grenier, Georg F. Dietze. Nonlinear wave attenuation in strongly-confined falling liquid films sheared by a laminar counter-current gas flow. Journal of Fluid Mechanics, In press. ⟨hal-03865136⟩

    COMET

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès

  • Article dans une revue

    Giovanni de Cillis, Onofrio Semeraro, Stefano Leonardi, Pietro de Palma, Stefania Cherubini. Dynamic-mode-decomposition of the wake of the NREL-5MW wind turbine impinged by a laminar inflow. Renewable Energy, Elsevier, 2022, 199, pp.1-10. ⟨10.1016/j.renene.2022.08.113⟩. ⟨hal-03854591⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès

  • Poster de conférence

    Bastien X Nony, Mélanie C. Rochoux, Didier Lucor, Thomas Jaravel. Metamodelling for micro-scale atmospheric pollutant dispersion large-eddy simulation. MascotNum Annual Conference, Apr 2021, Aussois, France. . ⟨hal-03848430⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2021

    Disponible en libre accès

  • Thèse

    Yanshu Wang. Hydrogen injection in an air-filled two-vented cavity : numerical simulations, experimental comparisons and 1D modelling. Fluids mechanics [physics.class-ph]. Sorbonne Université, 2021. English. ⟨NNT : 2021SORUS552⟩. ⟨tel-03850705v2⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2021

    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 (111022). ⟨hal-03159996⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès

  • Pré-publication, Document de travail

    Emmanuel Menier, Michele Alessandro Bucci, Mouadh Yagoubi, Lionel Mathelin, Marc Schoenauer. CD-ROM: Complementary Deep-Reduced Order Model. 2022. ⟨hal-03846122⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès

  • Article dans une revue

    Fuyue Liang, Lyes Kahouadji, Juan Pablo Valdes, Seungwon Shin, Jalel Chergui, et al.. Numerical study of oil-water emulsion formation in stirred vessels: effect of impeller speed. Flow Measurement and Instrumentation, Elsevier, In press, 2, ⟨10.1017/flo.2022.1⟩. ⟨hal-03799387⟩

    COMET

    Année de publication 2022

    Disponible en libre accès