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Modèle réduit avec interpolation stochastique [réf LAB02]

Description: 

Contexte

Pour diminuer le cout de l’énergie éolienne, le fonctionnement des éoliennes peut être d’optimisé en temps réel. Or, cela nécessite la connaissance de l’écoulementd’air autour des pales de l’éolienne et, en mécanique des fluides, les simulations sont généralement très couteuses en temps de calcul. Pour s’attaquer à des applications temps réel, il est nécessaire de déduire d’un jeu de données, un modèle de dimension réduite, qui est une approximation de l’EDP originale dans un cadre d’application spécifique. Au sein du LAB de Scalian DS, nous développons de tels modèles, dérivés d’un formalisme de mécanique des fluides randomisée [1,2]. Ce formalisme permet, en particulier, de quantifier et de contrebalancer les erreurs introduites par la réduction de dimension. Un code C++ a été développé en se basant sur OpenFOAM et la librairie de modèles d’ordre réduit ITHACA-FV [3].

La complexité de la physique mises en jeu (écoulements «turbulents») dans nos applications (éolien, foil de bateau) nous pousse à étendre notre formalisme de randomisation des équations physiques [1] à d’autres techniques de réduction de dimension, en particulier a la combinaison d’interpolation et de réduction de dimension (appelée hyperreductions [4]).

Type de l'offre: 
Date limite de la candidature: 
31/01/2023
Période d'emploi: 
01/03/2023 - 31/07/2023
Email du contact: 
Unité de recherche d'affectation: