Subglacial lakes are liquid water environments trapped between the bedrock and ice sheets of Greenland and Antarctica. They are subject to geothermal heating, but they also experience horizontal temperature gradients along their top ice–water interface, when tilted, because of the pressure-dependence of the freezing temperature. A key question is: what dynamics result from these two sources of buoyancy? In this presentation I will show results from direct numerical simulations of idealized lake geometries (rectangular) covering a wide range of buoyancy-forcing control parameters (top temperature gradient, lake length, water depth). I will show that a single dimensionless parameter controls the type of dynamics dominating, i.e., which is either Rayleigh-Bénard or horizontal convection. I will then demonstrate that the dynamics is bi-stable (resp. bi-modal) close to the threshold for low (resp. large) buoyancy forcing. Finally, I will explain why Rayleigh-Bénard convection forced by geothermal heating should dominate in real subglacial lakes, even though our study discards the nonlinearity of the equation of state for freshwater and the Coriolis force. Our results on water movements will help understand sediment and nutrient transports and distributions in subglacial lakes, which are key to paleoclimate and ecosystem studies.
Archives : Évènements
Computational fluid dynamics software: topology optimisation, uncertainty quantification and machine learning recent development.
Computational fluid dynamics software have gained in popularity the past few decades. They use numerical analysis and data structures to analyze and solve problems that involve fluid flows. This remains a field under development, with ongoing research to improve the accuracy and speed of complex simulation scenarios.
New methods such as topology optimisation have been recently added to CFD software, paving the path to design highly efficient engineering components. The design of an engineering component is updated using a mathematical algorithm to maximise a performance value while being subject to specific boundary conditions. This seminar will explain the basis of topology optimisation and it will go through a specific application for valve and robust optimisation. CFD software enables a first prediction before relying on experimental data to confirm an engineering component performance. Discrepancies are a common occurrence, thus accuracy of experimental data and CFD software can be improved by the utilization of uncertainty quantification. This will be shown on a cantilever beam test case, where the exceedance probability is estimated while experimental data are subject to epistemic and aleatory uncertainties. Accuracy of models prediction in CFD software can also be improved by using data from higher fidelity models. Machine learning algorithms have been gaining in popularity in the past couple years. They offer the opportunity to leverage data coming from high fidelity simulation to develop models for low fidelity simulation. This enables low fidelity to gain in accuracy while keeping a low computational cost. However, dealing with large data can be challenging in itself, which is going to be shown on an AI data driven turbulence model test case, where data from DNS and LES are used to build a turbulence model for RANS simulations.
QSQH theory of scale interaction in near-wall turbulence: the essence, evolution, and the current state
The Quasi-Steady Quasi-Homogeneous (QSQH) theory describes one of the mechanisms by which the large-scale motions active outside the viscous and buffer layers affect (‘modulate’) the turbulent flow inside these layers. The theory presumes that the near-wall turbulence adjusts itself to the large-scale component of the wall friction. Formulated in a mathematically rigorous form, the theory allows nontrivial quantitative predictions. The talk will describe the basics the theory and its methods, its current state, and a new tool making the application of this theory easy. Examples of applications and comparisons will be given.
Séminaire Équipe TriboLub : présentations d’Ana Maria Balasoiu & Emanuele Giampaolo
Ana Maria Balasoiu: A parametric study of a porous self-circulating hydrodynamic bearing
The research herein offers a feasibility study for a new type of bearing which excludes an external lubricating circuit. This bearing has a stationary porous bushing whose inner diameter faces the bearing clearance, while the outer one faces a wrap-around reservoir. The eccentric shaft generates pressure difference ensuring the fluid to circulate naturally between these two regions. This circulating mechanism is described and numerically simulated using the full 3D Navier-Stokes equations. In the second part of the dissertation the design and testing of the bearing prototype was described. The results of these experiments concluded that the new bearing was feasible and was functioning according to the theoretical predicted model.
Emanuele Giampaolo: Approximation à l’ordre 4 des champs de vitesse et de température dans le cadre de la théorie du « bulk-flow »
Présentation de la thèse et du contexte de travail. Les équations du « bulk-flow » sont un modèle mathématique pour décrire les écoulements en film mince caractérisés par des nombres de Reynolds réduits importants. Dans le contexte de la théorie du « bulk-flow », la variation de la vitesse dans l’épaisseur du film est généralement négligée et seule la valeur moyenne de la vitesse est prise en compte dans les équations. Une approche différente est proposée : l’approximation de la variation de la vitesse dans l’épaisseur du film avec un polynôme d’ordre 4 est testée sur le cas d’un blochet incliné isotherme fonctionnant à haut nombre de Reynolds réduit. L’analyse est puis répétée avec la prise en compte des effets thermique : une modélisation de l’équation de l’énergie de type « bulk-flow » avec une approximation du profil de température de l’ordre 4 est introduite et les différences avec le cas isotherme sont évaluées.
Journée François Lacas des doctorants en combustion
Journée François Lacas des doctorants en combustion
Le jeudi 9 mars 2023, l’institut PPRIME accueillera la journée François Lacas dans les locaux de l’ISAE-ENSMA. Lors de cette journée des doctorants en combustion, des étudiants en thèse en provenance de la France entière sont conviés pour présenter leurs dernières avancées et échanger en présence de spécialistes de la discipline issus des différents laboratoires, organismes de recherche et groupes français. Cette journée, co-organisée par l’institut PPRIME et le Groupement Français de Combustion (GFC) sera également l’occasion de réaliser l’assemblée générale du GFC, section Française du Combustion Institute.
Morphogenèse de réseaux spatiaux : l’exemple des craquelures dans l’argile
Des structures de réseaux dans le plan 2D sont présentes tout autour de nous, des plans de rue des villes aux veines dans les feuilles d’arbres, en passant par certains coraux, réseaux de vascularisation de méduses, les deltas de fleuves ou encore dans Physarum polycephalum, le fameux « blob ». Ce séminaire portera sur un système type produisant de tels réseaux, les craquelures obtenues par dessiccation de l’argile, qui permet à la fois de contrôler différents paramètres induisant des changement de morphologies, et de suivre la croissance du réseau au cours du temps.
Je présenterai les différents résultats d’expériences menées pendant ma thèse, ainsi qu’un modèle permettant de comprendre la grande variabilité de motifs observés dans ce systèmes, illustrée dans les images ci-jointes. La présentation de ce modèle permettra de décrire la dynamique de séchage, l’évolution de champ de déformations/contraintes, ainsi que la croissance et les interactions entre les craquelures,afin de relier la forme complexe des structures globales de réseaux à des régimes simples de croissance locale de craquelures.
Les craquelures dans l’argile permettent d’appréhender en tant que modèle simple l’émergence de structures complexes de réseaux dans une grande variétés de systèmes sociaux, physiques ou biologiques.
Sparse sensing and Interpretable machine learning for surrogate modeling of complex systems
Abstract: Several problems in earth sciences and engineering arise from complex systems governed by nonlinear PDEs. There are two major challenges in this area: a) The need for a computationally efficient, rapid modeling capability to assist in design and forecasting, i.e. surrogate modeling, and b) The growing need to exploit sparsely sampled sensor and measurement data, to estimate the state of the full complex system i.e. sparse sensing. Both these challenges are characterized by lack of a robust theoretical or analytical formulation, unlike numerical simulation of partial differential equations. Data-driven techniques like machine learning have shown promise, but there is considerable progress to be made for applications. In this talk, I will present some recent advances our team at Los Alamos National Laboratory has made in these areas. I will discuss our sparse sensing learning approaches that can scale to large datasets in diverse applications. Additionally, I will present a few promising directions in the area of interpretable machine learning for surrogate modeling of PDEs, with a focus on fluid dynamics. We demonstrate that methods that reduce excessive dependence deep neural networks and instead achieve superior accuracy by a tighter coupling with the governing equations. I will also outline the path ahead and opportunities for collaborative research.
Séminaire Équipe TriboLub : Présentation de Noël Brunetière (DR CNRS, Pprime)
Evolution of coherent structures in turbulent channel flows by stochastic modelling under location uncertainty
The prediction of the evolution of coherent structures in turbulent flows by models linearised over the mean flow leads to a closure problem. We propose to go back to the conservation laws, and to consider a version of the Navier-Stokes equations submitted to a stochastic transport, referred to as « under location uncertainty ». In this framework, the displacement of a particle is caused by a resolved time-differentiable velocity field perturbed by a Brownian motion mimicking the effect of turbulent fluctuations. With these hypotheses, conservation laws show additional terms such as a stochastic diffusion induced by the Brownian motion or an effective transport velocity from high to low turbulence regions.
We propose to linearise this set of stochastic equations over the mean flow of turbulent channels at friction Reynolds numbers 180, 550 and 1000, in order to predict coherent streaks/rolls structures in the buffer and logarithmic layer. We show that for such a flow, it is required to add a non-linear forcing term, as performed in resolvent analysis, to account for non-linear interactions between time-correlated structures, active in the regeneration cycle of roll/streaks structures. We show moreover the improvements of predictions in the logarithmic layer by employing the stochastic modelling.
Bio:
Gilles Tissot est chercheur à INRIA Rennes dans l’équipe Odyssey. Il a effectué sa thèse à l’institut Pprime avec Laurent Cordier et Bernd Noack. Il a effectuer un post-doc à l’ITA (Brésil) avec André Cavalieri, un post-doc à l’institut de mathématiques de Toulouse avec Jean-Pierre Raymond et un post doc au laboratoire d’acoustique de l’université du Mans avec Gwénaël Gaba
Les vibrations induites par les vortex pourraient-elles améliorer la capture de nourriture par les coraux mous ?
Les coraux mous, tels que le panache marin bipenné Antillogorgia bipinnata, sont des animaux qui forment des colonies et se nourrissent en attrapant les particules de nourriture apportées par les courants. Grâce à leur squelette flexible en forme d’arbre, ils se plient et se balancent d’avant en arrière avec la houle. En plus de ce balancement à basse fréquence de toute la colonie, les branches d’A. bipinnata vibrent à haute fréquence avec une faible amplitude. Nous montrons que les tourbillons lâchés dans le sillage de la colonie corallienne sont probablement responsables de ces vibrations. Pour évaluer l’impact de la dynamique sur l’alimentation par filtration, nous simulons des particules advectées par l’écoulement autour d’un cylindre circulaire et calculons le taux de capture avec un solveur d’interaction fluide-structure. Nous observons que les cylindres vibrants peuvent capturer jusqu’à 40% de particules en plus que les cylindres fixes. Les vibrations induites par les tourbillons (VIV) améliorent vraisemblablement la capture de nourriture par les coraux mous. De même, la dispersion/capture du pollen et la dispersion des graines sont probablement affectées par les VIV.
Frédérick P. Gosselin est un expert en mécanique des structures élancées. Il est professeur au département de génie mécanique de Polytechnique Montréal (en poste depuis 2012). Il a obtenu sa maîtrise en génie de l’Université McGill à Montréal en 2006. Il a ensuite obtenu un doctorat de l’École Polytechnique en France (2009) sous la direction d’Emmanuel de Langre pour ses travaux sur les mécanismes d’interactions fluide-structure entre écoulements et végétation. Il a été professeur agrégé invité au département de botanique de UBC à Vancouver, au Canada, en 2018-19. Il est éditeur associé au Journal of Fluids and Structures. Il étudie une variété de structures élancées allant des branches et feuilles d’arbres, de la soie d’araignée et des membranes cellulaires aux ailes d’avions et turbines hydrauliques. Il est titulaire d’une subvention à la découverte du CRSNG pour étudier la mécanique des structures biologiques élancées.
Pour en savoir plus :
Boudina, M., Gosselin, F.P., Étienne, S. « Vortex-induced vibrations: a soft coral feeding strategy? » Journal of Fluid Mechanics, 2021, 916, A50.