Cette étude a pour objectif de revisiter les hypothèses de fermeture habituellement retenues pour la modélisation de la combustion turbulente pré-mélangée via l’analyse fine de données expérimentales. Celles-ci caractériseront les champs dynamique et scalaire en s’appuyant sur les possibilités offertes aujourd’hui par l’emploi de diagnostics optiques laser. Un des objectifs prioritaires est de contribuer au développement de nouveaux modèles de combustion susceptibles de pouvoir rendre compte les spécificités du combustible considéré : l’hydrogène. Les résultats obtenus permettront de constituer de base de données expérimentales pertinentes pour l’étude de la combustion turbulente – en conditions pauvres – de l’hydrogène, un combustible d’avenir pour la conception des futurs moteurs d’avions. La configuration étudiée – flamme turbulente pré-mélangée stabilisée dans un écoulement divergent à l’approche d’une paroi – facilitera les comparaisons avec une modélisation 1D asymptotique de la combustion turbulente (conduite au voisinage de l’axe de symétrie). La Thèse proposée comportera donc un volet expérimental, un volet analytique ainsi qu’un volet numérique associé à la résolution du problème asymptotique. Enfin, on notera qu’il n’est pas exclu que ce dernier volet soit étendu à une résolution numérique plus générale (i.e., CFD) de la géométrie étudiée expérimentalement.
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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