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Sujet de thèse : Modélisation de la turbulence de paroi soumise à un gradient de pression défavorable

[ 02-05-2017 | proposition sujet thèse ]Sujet de thèse : Modélisation de la turbulence de paroi soumise à un gradient de pression défavorable Ce sujet donne lieu au financement, par l'Université de Lille1, d’une allocation de recherche d’une durée de trois ans, attribuée sur concours.
Contacter le ou les Directeur(s) de thèse et préparer un dossier avant la date limite du 2 mai 2017.
Pour plus d’informations sur les conditions d'inscription en thèse, veuillez consulter le site de l’Ecole Doctorale régionale Sciences pour l'Ingénieur Lille Nord-de-France.
Directeur de thèse
Jean-Philippe Laval

Descriptif
Les écoulements turbulents sont présents dans de très nombreux domaines d'applications en particuliers dans le domaine de l'ingénierie (transports, production d'énergie, ...), ou de l'environnement. Malgrè les progrès réalisés ces dernières années, notre connaissance des écoulements turbulents reste limitée et leur modélisation reste un problème majeur. La simulation numérique des écoulements turbulents s'appuie généralement sur des modèles anciens et éprouvés sur des configurations connues mais qui ne permettent pas d'atteindre un niveau de performance satisfaisant pour des problèmes ou des géométries en rupture avec l'existant. Un des exemples est la modélisation d'un écoulement turbulent décéléré qui conduit ou non à un décollement.
L'équipe, impliquée depuis plusieurs années sur cette thématique, a réalisé plusieurs études expérimentales et numériques (par simulation numérique directe). Elle dispose de moyens adaptés et de bases de données très complètes sur ce type d'écoulements.
L'objectif de la thèse est donc de s'appuyer sur ces moyens numériques (codes de DNS) et expérimentaux (PIV, PIV-tomographique) pour analyser les mécanismes de production et de transfert de la turbulence. Ces connaissances seront ensuite utilisées pour réfléchir à de nouvelles stratégies de modélisation de la turbulence basées sur une identification des paramètres les plus pertinents en se basant par exemple sur des méthodes d'apprentissage.

Contact
Jean-Philippe Laval, jean-philippe.laval@univ-lille1.fr