Sujet :
Méthodes d’apprentissage pour la modélisation des phases rapides de la turbulence
Contexte :
Les écoulements turbulents rencontrés dans les applications de type FCI (fusion par confinement inertiel) sont généralement soumis à des forces extérieures très diverses et très intenses. Celles-ci agissent sur les termes de production d’énergie cinétique turbulente donnant naissance à des instabilités hydrodynamiques (cisaillements, accélérations) ou inversement sur les termes de dissipation pouvant conduire à des relaminarisations (comme lors de l’augmentation de la viscosité dans un plasma en compression cf. Figure 1). Lorsque le temps caractéristique de ces effets est très petit devant le temps turbulent, l’écoulement entre en phase dite « rapide » et la turbulence doit s’adapter à ces changements de condition. Il en résulte une modification profonde des structures de la turbulence qu’il est très difficile de modéliser avec des approches classiques reposant entre autre sur l’hypothèse d’équilibre spectral.
Les approches récentes utilisant des méthodes d’apprentissage type réseaux de neurones ou autres, permettant de gérer des structures de données variées, offrent de nouvelles possibilités afin d’enrichir et d’améliorer les modèles de turbulence lors des phases rapides. Cela permet ainsi d’introduire des dépendances non triviales des différentes constantes d’un modèle classique aux paramètres adimensionnels caractérisant ces phases rapides.
Figure 2 : Relaminarisation rapide d’une zone de mélange turbulente à l’interface entre l’ablateur et le combustible lors de la compression d’une capsule de type FCI. Cet effet est induit par l’augmentation de la viscosité du mélange entre les plasmas.
Objectif de la thèse :
Dans ce contexte multi-disciplinaire, l’étudiant(e) cherchera à mettre en place les nouvelles approches d’apprentissage sur des configurations représentatives des effets de compression et de flottaisons provoquées par de fortes variations d’accélérations. Pour cela il(elle) aura accès aux supercalculateurs du CEA. Il(elle) évaluera quel degré de simplification est souhaitable dans un modèle afin de capturer avec précision les phases rapides. A cette fin, il(elle) pourra utiliser les bases de données générées par les simulations numériques directes (DNS) et les modèles de turbulence spectraux de type EDQNM (Eddy Damped Quasi-Markovian Model) développées depuis plusieurs années dans l’équipe.
Déroulement de la thèse :
L’étudiant(e) commencera par se familiariser avec les outils variés de turbulence et les méthodes d’apprentissage. Avant d’étudier les configurations complexes d’une zone de mélange en compression, il(elle) pourra étudier les phases rapides dans des configurations simplifiées homogènes isotropes ou stratifiées instables.
Directeur de thèse et école doctorale :
GREA Benoît-Joseph
benoit-joseph.grea@cea.fr
ED 579 – Sciences Mécaniques et Energétiques, Matériaux et géosciences (SMEMAG)
Université Paris-Saclay
Encadrant :
KLUTH Gilles
CEA/DAM Ile-de-France – Bruyères-le-Châtel, 91297 Arpajon
Tél. : 01.69.26.40.00
gilles.kluth@cea.fr