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

  • Article dans une revue

    Andrea Palumbo, Onofrio Semeraro, Jean-Christophe Robinet, Luigi de Luca. Boundary layer transition induced by low-speed synthetic jets. Physics of Fluids, 2022, 34, ⟨10.1063/5.0128798⟩. ⟨hal-03908267⟩

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    Année de publication 2022

  • Communication dans un congrès

    Guy Y. Cornejo Maceda, Yiqing Li, François Lusseyran, Marek Morzyński, Bernd R. Noack. Gradient-based machine learning control for the stabilization of the fluidic pinball and the open cavity experiment. IUTAM Symposium on Data-driven modeling and optimization in fluid mechanics, Jun 2022, Aarhus, Denmark. ⟨hal-03895510⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Communication dans un congrès

    François Lusseyran, Maceda Guy Y. Cornejo, Noack Eliott Varon And Bernd R., Semeraro Onofrio. Exemple et réflexions sur l’usage de l’apprentissage automatique en contrôle d’écoulements. Journée de Dynamique des Fluides du Plateau de Saclay, Mar 2022, Orsay, France. ⟨hal-03892253⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

  • Communication dans un congrès

    Bernd R. Noack, Yiqing Li, Zhigang Yang, Guy Yoslan Cornejo Maceda, François Lusseyran, et al.. Machine learning drag reduction of car and truck models with multiple actuators and sensors. Aerovehicles 4, Aug 2021, Berlin, Germany. ⟨hal-03873526⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2021

  • Pré-publication, Document de travail

    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

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  • 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

    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, 2022, 199, pp.1-10. ⟨10.1016/j.renene.2022.08.113⟩. ⟨hal-03854591⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • 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⟩

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    Année de publication 2021

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  • 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

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  • 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⟩

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    Année de publication 2022

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  • 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⟩

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    Année de publication 2022

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  • Article dans une revue

    Riccardo Cocci, Guillaume Damblin, Alberto Ghione, Lucia Sargentini, Didier Lucor. Extension of the CIRCE methodology to improve the Inverse Uncertainty Quantification of several combined thermal-hydraulic models. Nuclear Engineering and Design, 2022, 398, pp.111974. ⟨10.1016/j.nucengdes.2022.111974⟩. ⟨hal-03795341⟩

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    Année de publication 2022

  • Pré-publication, Document de travail

    Bastien X Nony, Mélanie Rochoux, Thomas Jaravel, Didier Lucor. Reduced-order modeling for parameterized large-eddy simulations of atmospheric pollutant dispersion. 2022. ⟨hal-03736838⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Pré-publication, Document de travail

    Emmanuel Menier, Michele Alessandro Bucci, Mouadh Yagoubi, Lionel Mathelin, Marc Schoenauer. Continuous Methods : Hamiltonian Domain Translation. 2022. ⟨hal-03716629⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Communication dans un congrès

    Stéphane Février, Stéphane Nachar, Lionel Mathelin, Frédéric Giordano, Bérengère Podvin. Apprentissage de graphe pour la reconstruction de l'environnement vibratoire. 15ème colloque national en calcul des structures, Université Polytechnique Hauts-de-France [UPHF], May 2022, 83400 Hyères-les-Palmiers, France. ⟨hal-03717557⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Article dans une revue

    Riccardo Cocci, Alberto Ghione, Lucia Sargentini, Guillaume Damblin, Didier D Lucor. Model assessment for direct contact condensation induced by a sub-cooled water jet in a circular pipe. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2022, 195 (123162), ⟨10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123162⟩. ⟨hal-03697625⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Article dans une revue

    Lucas Fery, Berengere Dubrulle, Berengere Podvin, Flavio Pons, Davide Faranda. Learning a weather dictionary of atmospheric patterns using Latent Dirichlet Allocation. Geophysical Research Letters, 2022, 49, pp.e2021GL096184. ⟨10.1029/2021GL096184⟩. ⟨hal-03258523⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Communication dans un congrès

    Ludovic Coelho, Nicolo Fabbiane, Christian Fagiano, Cédric Julien, Didier Lucor. Optimisation de stratifiés composites sous contrainte fiabiliste à travers un double espace de design. 15ème colloque national en calcul des structures, Université Polytechnique Hauts-de-France [UPHF], May 2022, 83400 Hyères-les-Palmiers, France. ⟨hal-03717677⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2022

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  • Article dans une revue

    A. Resmini, J. Peter, Didier Lucor. Mono-block and non-matching multi-block structured mesh adaptation based on aerodynamic functional total derivatives for RANS flow. International Journal for Numerical Methods in Fluids, Wiley, 2016, ⟨10.1002/fld.4296⟩. ⟨hal-01426042⟩

    DATAFLOT

    Année de publication 2016

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