Application of data assimilation to computational fluid dynamics : from isotropic turbulence to urban flows
Auteur / Autrice : | Vincent Mons |
Direction : | Jean-Camille Chassaing, Thomas Gomez, Pierre Sagaut |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mécanique des Fluides |
Date : | Soutenance le 18/11/2016 |
Etablissement(s) : | Paris 6 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut Jean Le Rond d'Alembert (Paris ; 2006-....) |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Claude Cambon, Régis Marchiano, John Christos Vassilicos |
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Jacquin, Olivier Thual |
Mots clés
Résumé
Dans cette thèse, l'application de l'assimilation de données (AD) à la MFN est étudiée, avec comme objectif global de contribuer à l'amélioration de la prévision numérique d'écoulements complexes. L'AD consiste à fusionner les outils de prévision numérique avec des données expérimentales afin d'améliorer l'estimation des paramètres d'entrée du code MFN. Les aspects méthodologiques de l'AD et son application pour des études physiques sont tous deux examinés dans cette thèse. Dans un premier temps, l'AD est utilisée pour une étude théorique de la turbulence de grille. Un modèle spectral pour les écoulements turbulents homogènes et anisotropes est également proposé. Plusieurs méthodes d'AD sont ensuite implémentées pour un code MFN et appliquées à la reconstruction d'écoulements instationnaires et compressibles en présence d'incertitudes sur des paramètres d'entrée de grandes dimensions afin d'évaluer les forces et faiblesses respectives de ces techniques. Des stratégies pour le placement optimal de réseaux de capteurs sont élaborées afin d'améliorer les performances du processus d'AD. Enfin, l'AD est appliquée à l'identification de sources de polluants et à la reconstruction de conditions météorologiques pour des écoulements en milieu urbain prédits par Simulation des Grandes Echelles.