DAta science, TrAnsition, Fluid instabiLity, contrOl, Turbulence (DATAFLOT)

Tendre vers la maîtrise de la turbulence constitue un défi majeur qui impacte un grand nombre d’applications dans les domaines des sciences de l’ingénieur. Il est crucial de comprendre les mécanismes de naissance et de croissance des instabilités ainsi que le déclenchement et le développement de la turbulence.

 Les thèmes principaux de recherche sont les suivants :

Sergio Chibbaro, Didier Lucor, Lionel Mathelin, Onofrio Semeraro

Le contrôle des écoulements reste un des moyens pour maîtriser l’efficacité énergétique des systèmes et concevoir des systèmes énergétiques plus performants. Notre activité autour du contrôle des
écoulements est une activité particulièrement forte et visible du laboratoire. Elle est notamment soutenue par le Lidex ICODE (Université Paris-Saclay) relatif à « l’aide à la décision et la maîtrise des processus
dynamiques complexes ». Une partie de ces activités s’est concentrée sur le contrôle des instationnarités. L’autre partie s’intéresse aux techniques de contrôle non-linéaire en boucle fermée basées sur des
méthodes sans modèle ou du contrôle par renforcement.

En parallèle de ces activités, nous développons notre savoir-faire en matière de traitement des données issues des simulations numériques et des expériences en mécanique des fluides et des transferts. Ces développements sont, d’une part, utiles pour accroître notre compréhension des phénomènes physiques (décomposition modale, échantillonnage creux d’opérateur de dimension infinie) et, d’autre part, nécessaires pour le développement de représentations ou de modélisations de plus en plus fiables (inférence, assimilation, représentation creuse), notamment pour l’application au contrôle (Machine
Learning, en particulier). Nous travaillons également sur le développement de techniques de Quantification d’Incertitudes (UQ) qui viennent utilement compléter le paysage des techniques pour analyser la sensibilité
paramétrique, notamment pour traiter les problèmes d’inférence et d’identification de modèles complexes.
Au-delà des développements méthodologiques, la dissémination des techniques UQ devra s’intensifier vers plus d’applications (Bio-medical Engineering, Géosciences, Aérodynamique, …).
Nos efforts porteront plus spécifiquement sur :

  • l’analyse des données pour l’estimation et l’assimilation en mécanique des fluides :
    • apprentissage de dictionnaire, apprentissage de variété ;
    • échantillonnage creux d’opérateur de dimension infinie (Koopman), approximation
      tensorielle par train de fonction ;
    • projection aléatoire pour la réduction de modèles ;
    • assimilation de données et optimisation ;
  • La quantification d’incertitudes (UQ) :
    • développements méthodologiques efficaces ;
    • transfert vers les applications ;
  • le contrôle des écoulements :
    • contrôle par renforcement ;
    • contrôle sans modèle, par apprentissage automatique ;
    • mise en place de démonstrateurs expérimentaux.

Yohann Duguet, Francois Lusseyran, Laurent Martin-Witkowski, Stéphanie Pellerin

Les écoulements fluides peuvent être classés en plusieurs régimes tels que laminaire, transitionnel ou turbulent, correspondant à d’importantes différences d’un point de vue énergétique. Les processus dynamiques qui permettent de passer d’un régime à l’autre, ou de stabiliser un des régimes, sont aujourd’hui encore mal compris. L’instabilité d’un écoulement laminaire donné vis-à-vis de perturbations arbitraires, d’amplitude soit infinitésimale soit finie, donne lieu à des développements mathématiques et numériques intéressants et variés selon le type d’écoulement considéré. Des transitions, souvent hystérétiques, entre différents régimes existent également au sein d’écoulements turbulents. Un effort original est mis sur l’analyse des symétries spatiales et de leur brisure par des mécanismes d’instabilité. Ceux-ci sont décrits qualitativement et quantifiés par l’utilisation d’algorithmes numériques novateurs et efficaces, dans le cadre de simulations instationnaires tridimensionnelles nécessitant des ressources importantes et des méthodes spécifiques aux données volumineuses. Une cellule  expérimentale permet également la visualisation et la quantification de ces mêmes écoulements en complémentarité directe avec les études numériques.  Enfin, la compréhension fine et la modélisation des mécanismes hydrodynamiques à l’oeuvre mène naturellement à des méthodes expérimentales et/ou numériques de contrôle permettant d’orienter le système vers le régime désiré. 

Les configurations étudiées dans cette équipe sont académiques mais inspirées de situations industrielles reliées entre autres au domaine de l’aérodynamique terrestre (trainées de véhicules, cavités géométriques) et de l’aéronautique (couches limites). L’accent est mis sur des collaborations avec d’autres équipes locales, nationales et internationales, et sur la formation des étudiants. Les sujets d’étude de l’équipe comprennent de manière non exhaustive : 

  • l’étude expérimentale et numérique des effets de pollution ambiante sur la stabilité des écoulement tournants avec surface libre rigide ou déformable
  • la simulation numérique, la modélisation et le contrôle des brisures de symétrie d’un sillage turbulent
  • la compréhension des mécanismes de transition sous-critique à la turbulence dans les écoulements cisaillés de paroi, d’un point de vue non-linéaire (description de l’espace des phases correspondant) comme spatio-temporel (analyse de l’intermittence)
  • l’étude expérimentale et numérique ainsi que le contrôle en boucle fermée des écoulements cisaillés ouverts.

Coordination

L’équipe

Dernières publications de l’équipe

  • Communication dans un congrès

    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⟩

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  • 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⟩

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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⟩

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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⟩

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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⟩

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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⟩

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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⟩

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  • Chapitre d'ouvrage

    Sergio Chibbaro, Lamberto Rondoni, Angelo Vulpiani. Probability, Typicality and Emergence in Statistical Mechanics. From Electrons to Elephants and Elections, Springer International Publishing, pp.339-360, 2022, The Frontiers Collection, 978-3-030-92192-7. ⟨10.1007/978-3-030-92192-7_20⟩. ⟨hal-04465700⟩

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  • Communication dans un congrès

    Ludovic Coelho, Nicolò Fabbiane, Christian Fagiano, Cédric Julien, Didier Lucor. Gradient reliability-based design optimization of a composite plate through multi-scale design spaces. International Forum on Aeroelasticity and Structural Dynamics IFASD 2022, Jun 2022, Madrid, Spain. pp.2563-2579. ⟨hal-04463058⟩

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  • Communication dans un congrès

    Stefania Cherubini, Giovanni De Cillis, Onofrio Semeraro, Stefano Leonardi, Pietro De Palma. How incoming turbulence affects wake recovery of an NREL-5MW wind turbine. ATI Annual Congress, Sep 2022, Bari, Italy. pp.012139, ⟨10.1088/1742-6596/2385/1/012139⟩. ⟨hal-04465799⟩

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  • Communication dans un congrès

    Ludovic Coelho, Nicolò Fabbiane, Christian Fagiano, Cédric Julien, Roger Ballester, et al.. Multi-scale composite reliability-based design optimization for aeroelastic applications. 5th International Conference on Uncertainty Quantification in Computational Science and Engineering, Jun 2023, Athens, Greece. ⟨hal-04463192⟩

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  • Proceedings/Recueil des communications

    Kevin Bouaou, Thomas Dietenbeck, Soulat Gile, Sophia Houriez–Gombaud-Saintonge, Ioannis Bargiotas, et al.. Pressure and Flow Interplay in Aortic Dilation Using 4D Flow Magnetic Resonance Imaging. 2019 Computing in Cardiology Conference, 2019, ⟨10.22489/CinC.2019.058⟩. ⟨hal-03942178⟩

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  • Thèse

    Kevin Bouaou. Apport de la mécanique des fluides dans l’étude des flux sanguins aortiques. Dynamique des Fluides [physics.flu-dyn]. Sorbonne Université, 2020. Français. ⟨NNT : 2020SORUS076⟩. ⟨tel-03191302⟩

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  • Communication dans un congrès

    Ludovic Coelho, Christian Fagiano, Cédric Julien, Nicolò Fabbiane, Didier Lucor. Uncertainty Quantification of Aeroelastic Parameters for the Design of Composite Wings. WCCM & ECCOMAS Congress 2020, Jul 2020, Paris (online), France. ⟨hal-04463129⟩

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  • Thèse

    Alexandre Goupy. A Spectral Approach of Multi-Scale Metamodelling Applied to Acoustic Propagation. Spectral Theory [math.SP]. Université Paris-Saclay, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPASM010⟩. ⟨tel-03201590v2⟩

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  • Thèse

    Riccardo Cocci. Statistical learning and inverse uncertainty quantification in nuclear thermal-hydraulic simulation : application to the condensation modelling at the safety injection. Fluids mechanics [physics.class-ph]. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPAST122⟩. ⟨tel-03892219⟩

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  • Thèse

    Bastien Nony. Reduced-order models under uncertainties for microscale atmospheric pollutant dispersion in urban areas : exploring learning algorithms for high-fidelity model emulation. Ocean, Atmosphere. Université Paul Sabatier – Toulouse III, 2023. English. ⟨NNT : 2023TOU30156⟩. ⟨tel-04390849⟩

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  • Thèse

    Ludovic Coelho. Reliability-based design optimization of composite laminates for aeroelastic applications. Mechanics [physics.med-ph]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPAST039⟩. ⟨tel-04137503⟩

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  • Article dans une revue

    Ruiying Li, Bernd R. Noack, Laurent Cordier, Jacques Borée. Linear genetic programming control for strongly nonlinear dynamics with frequency crosstalk. Archives of Mechanics, 2018, 70 (6), pp.505-534. ⟨10.24423/aom.3000⟩. ⟨hal-02290373⟩

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  • Article dans une revue

    Tamir Shaqarin, Bernd R. Noack, Marek Morzyński. The need for prediction in feedback control of a mixing layer. Fluid Dynamics Research, 2018, 50 (6), pp.065514. ⟨10.1088/1873-7005/aae453⟩. ⟨hal-02398659⟩

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