Les travaux à réaliser sont à la fois de nature numérique et expérimentale. Une première étape consistera à réaliser une optimisation de la forme de la cavité et de l’énergie minimum nécessaire à la modulation de la vitesse d’éjection du système de contrôle. Cette étape initiale, réalisée en amont des essais expérimentaux sera réalisée par modélisation numérique du problème. En parallèle, des essais expérimentaux préliminaires seront effectués afin d’établir une base de données essentielle à la validation de l’approche numérique. Dans un second temps, il s’agira de réaliser le prototype d’actionneur à partir des résultats numériques et d’en effectuer la caractérisation électro-thermo-mécanique. Enfin, le système de contrôle sera multiplié, intégré sur une maquette de tuyère puis testé en condition d’écoulement supersonique.
Institut Pprime - DFTC - EFD-2AT
86360 Chasseneuil du Poitou
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CDD Technicien-ne électronicien-ne - 12 Mois - Catégorie B
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