Laboratoire d’accueil : Institut P’, UPR CNRS 3346 (Dépt. Fluide, Thermique, Combustion)
Enseignement : Aérodynamique et Mécanique des Fluides
Le candidat assurera ses enseignements en français et en anglais au sein du Département Mécanique des Fluides-Aérodynamique de l’ENSMA (9 enseignants-chercheurs). Il devra fortement s’impliquer dans les cours, travaux pratiques, travaux dirigés et projets dispensés dans ce département. Il interviendra plus particulièrement dans les thématiques suivantes :
• Aérodynamique compressible et incompressible
• Mécanique des fluides
• Méthodes numériques, modélisation et simulation CFD d’écoulements turbulents Le candidat sera d’autre part associé activement à la définition et à la mise en œuvre des objectifs
pédagogiques du département et de l’établissement, et l’accompagnement et le suivi de projets d’étudiants.
Contact : Andreas SPOHN, responsable du département d’enseignement
Guillaume LEHNASCH, responsable adjoint
Recherche : Le candidat devra s’intégrer dans l’équipe « Acoustique, Aérodynamique et turbulence » (2AT) de l’institut P’. Profil du candidat : Le candidat sera un Mécanicien des Fluides ayant une sensibilité forte pour l’aérodynamique et la turbulence. Il maîtrisera la simulation numérique et aura une expérience dans la mise en place de descriptions d’ordre réduit pour la prédiction, l’estimation ou le contrôle. Approche scientifique : La modélisation physique des écoulements impliquant l’aérodynamique turbulente à nombre de Reynolds élevé est une activité de recherche clé à l’Institut Pprime, et en particulier en ce qui concerne l’impact de ces écoulements sur des observables tels que la traînée, la portance, la poussée, les vibrations structurelles, la stabilité du véhicule, les émissions acoustiques etc. Avec la progression rapide des diagnostics expérimentaux et de la simulation haute-fidélité, nous avons un accès sans précédent à l’organisation spatio-temporelle de ces écoulements. Pour être utiles à la compréhension, à la conception, à l’estimation ou au contrôle, ces données nécessitent une réduction et
une représentation à l’aide de modèles d’ordre réduit, qui peuvent être linéaires, non linéaires, basés sur un modèle ou axés sur les données. Le candidat aura une compétence avérée en simulation numérique et apportera ses compétences à l’équipe afin de développer des stratégies de modélisation d’ordre réduit adaptées aux écoulements tridimensionnels turbulents impliquant des géométries complexes. Ces développements seront essentiels pour renforcer la synergie entre les expériences, les calculs et la modélisation. Le candidat sera ouvert aux collaborations industrielles ou académiques nationales et internationales.
Laurent DAVID, Responsable du département FTC - Contacter
CNRS - Université de Poitiers – ISAE-ENSMA - UPR 3346
11 Boulevard Marie et Pierre Curie
Site du Futuroscope
TSA 41123
86073 POITIERS CEDEX 9
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POST-DOC (M/F) - Control by Machine Learning of bluff body wakes
At the CNRS-Laboratory PPRIME, based at the Futuroscope, this post-doctorate position is part of the French ANR COWAVE program between the laboratories PRISME in Orleans, Pprime in Poitiers, LHEEA in Nantes and the PSA automotive industry. This Post-Doc position concerns the Pprime contribution to the COWAVE project which aims the experimental exploration of closed-loop wake control strategies with mobile flaps in a water tunnel facility. Three-dimensional bluff-body wakes generate pressure drag and side forces and thus contribute significantly to the fuel consumption and pollutant emission of road vehicles. Despite this crucial impact and the numerous attempts to reduce harmful environmental effect of bluff body wakes by flow control it is still unclear what is the most efficient control strategy! In this context, the ANR project COWAVE addresses two fundamental aspects of wake control: - First, what kind of actuators are most efficient? While most closed-loop control strategies use viscous entrainment effects to actuate the shear layers in the wake, the exploitation of pressure forces produced by mobile deflectors could be an interesting alternative to be tested. - Second, for the implementation of closed-loop control, we want to test if control strategies obtained by machine learning techniques allow to obtain better efficiency and robustness than the more classical model-based approaches? The proposed Post-Doc position is part of the French ANR COWAVE program between the laboratories PRISME in Orleans, Pprime in Poitiers, LHEEA in Nantes and the PSA automotive industry. This Post-Doc position concerns the Pprime contribution to the COWAVE project which aims the experimental exploration of closed-loop wake control strategies with mobile flaps in a water tunnel facility. APPLY Follow link / Application Deadline : 12 March 2021 https://bit.ly/3qDG6Ml