3 ans

CONTROLE D’ECOULEMENTS EN BOUCLE FERMEE PAR DECHARGE PLASMA ET APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

[TheChamp-Sharing]
Nous nous proposons d’aborder par voie numérique le contrôle en boucle fermée de différents écoulements. Nous traiterons des aspects simulation numérique des mécanismes physiques (électrodynamique et mécanique des fluides) et du développement de stratégies de contrôle innovantes (approches de type Data Driven reposant sur des méthodes d’apprentissage automatique). Nous étudierons deux types d’écoulements modèles assez emblématiques : • L’écoulement derrière un obstacle (cylindre, profil d’aile, marche descendante). Ce type d’écoulement de sillage fortement décollé est particulièrement intéressant dans le cas où l’objectif du contrôle est d’augmenter la furtivité des aéronefs....
Laurent CORDIER - Contacter
Philippe TRAORE - 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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12 mois

CHERCHEUR/POST-DOC (H/F) – Investigations expérimentales de stratégies de contrôle en boucle fermée pour la réduction d'impact du sillage d'un corps d'Ahmed

Au CNRS, Laboratoire PPRIME, situé au Futuroscope, ce post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet ANR COWAVE (Contrôle rétroactif du sillage d'un véhicule) entre les laboratoires PRISME à Orléans, Pprime à Poitiers, LHEEA à Nantes et l'industrie automobile PSA. Cette offre concerne la contribution de Pprime au projet COWAVE. Celle-ci consiste à explorer expérimentalement dans un canal hydrodynamique des stratégies de contrôle de sillage en boucle fermée avec des volets mobiles. Les sillages tridimensionnels de corps épais, du type corps d'Ahmed, génèrent une traînée de pression et des forces latérales, contribuant ainsi de manière significative à la consommation de carburant et aux émissions polluantes des véhicules routiers. Malgré les nombreuses tentatives réalisées pour minimiser l'impact des sillages sur l'environnement, on ne sait toujours pas quelle est la stratégie de contrôle la plus efficace ! Dans ce contexte, le projet ANR COWAVE aborde deux aspects fondamentaux du contrôle du sillage : premièrement, quels types d'actionneurs sont les plus efficaces ? Alors que la plupart des stratégies de contrôle en boucle fermée utilisent des effets d'entraînement visqueux pour actionner les couches de cisaillement dans le sillage, l'exploitation des forces de pression produites par des déflecteurs mobiles pourrait être une alternative intéressante à tester. Deuxièmement, pour la mise en œuvre de la commande en boucle fermée, nous voulons tester si les stratégies de commande obtenues par des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) permettent d'obtenir une meilleure efficacité et une plus grande robustesse que les approches plus classiques basées sur des modèles. Pour postuler suivre ce lien https://bit.ly/3qDG6Ml / Date Limite Candidature : vendredi 12 mars 2021