Dans ce projet, nous souhaitons explorer l’influence de la bathymétrie sur la propagation de la barre de flot. Des expériences sont actuellement en cours avec notre nouvelle méthode de génération de mascaret en laboratoire. Les données ainsi acquises vont
permettre de valider la mise en place d’un modèle numérique construit sur les méthodes SPH. L’outil DualPhysics sera utilisé dans le cadre de ce projet (https://dual.sphysics.org ). Il fournit tous les outils nécessaires à une modélisation 2D/3D d’un mascaret se développant dans un canal avec un fond variable. L’avantage des méthodes SPH est d’être efficace pour simuler des écoulements complexes présentant de grandes déformations ]. Cette approche Lagrangienne sera complétée par une méthode Eulérienne sur grille cartésienne en 2D. Le suivi de la surface libre par une méthode LevelSet et la discrétisation de type frontière immergée pour la prise en compte de l’obstacle à l’ordre deux confère à ce code de bonnes propriétés en termes de précision et d’efficacité. Nous avons d’ailleurs montré récemment que la simulation numérique directe d’un écoulement transcritique est en accord avec les résultats expérimentaux obtenus dans les canaux.
Période et durée du stage : 5 mois entre Mars 2024 et Septembre 2024
Clôture des candidatures : 31 Janvier 2023
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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