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Location

Chasseneuil du Poitou, Vienne | France

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Job description

Portail > Offres > Offre UPR3346-NADMAA-102 - CDD Chercheur-Post-Doctorat : Association de contrôle des petites échelles et de la modélisation des grandes échelles pour l'optimisation des transferts de chaleur (H/F)

CDD Chercheur-Post-Doctorat : Association de contrôle des petites échelles et de la modélisation des grandes échelles pour l'optimisation des transferts de chaleur (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :


Date Limite Candidature : mardi 20 février 2024

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Informations générales

Intitulé de l'offre : CDD Chercheur-Post-Doctorat : Association de contrôle des petites échelles et de la modélisation des grandes échelles pour l'optimisation des transferts de chaleur (H/F)
Référence : UPR3346-NADMAA-102
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : CHASSENEUIL DU POITOU
Date de publication : mardi 30 janvier 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 2905 € et 4081 € bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Milieux fluides et réactifs : transports, transferts, procédés de transformation

Missions

Au CNRS, l'Institut Pprime, basé sur le site du Futuroscope, recrute un chercheur ou chercheuse Post-Doctoral dans le cadre d'un projet de recherche INFERENCE financé par l'ANR (Agence Nationale de la Recherche).

Le candidat ou la candidate travaillera sur l'association de contrôle des petites échelles et de la modélisation des grandes échelles pour l'optimisation des transferts de chaleur.

Activités

Les écoulements turbulents dictent les caractéristiques de performance de nombreux équipements industriels et applications environnementales. Une conséquence importante de la turbulence est d'augmenter le mélange de quantité de mouvement conduisant à une traînée de frottement élevée sur les surfaces, l'augmentation par rapport aux conditions laminaires atteignant facilement des facteurs de 10‐100, en fonction du nombre de Reynolds de l'écoulement. Dans de nombreuses applications, la traînée de frottement influence de manière extrêmement importante l'efficacité opérationnelle du dispositif ou du procédé. Cela s'applique en particulier au transport, impliquant soit des corps autopropulsés se déplaçant dans un fluide soit des fluides transportés dans des conduits et des tuyaux. Il existe une forte pression pour réduire les émissions liées au transport, dont la traînée de frottement est une composante majeure. D'un autre côté, l'amélioration des flux turbulents au sein de la région pariétale est généralement bénéfique pour le transfert de chaleur. Ainsi, dans le cas des échangeurs de chaleur, un équilibre doit être trouvé entre les pertes dues à la traînée et le transfert de chaleur. Pour une grande variété d'applications d'ingénierie, qu'il s'agisse d'un processus de refroidissement ou de chauffage, l'amélioration de la capacité des échangeurs de chaleur est un défi technologique crucial pour l'efficacité énergétique et pour répondre aux exigences industrielles et sociétales en matière de transfert d'énergie rentable.
La maîtrise de la turbulence de proche paroi pour réduire la traînée a été largement étudiée, et des stratégies de contrôle efficaces ont été conçues à faible nombre de Reynolds, lorsque l'écoulement est principalement peuplé de structures à petite échelle. Cependant, à mesure que le nombre de Reynolds augmente, ces stratégies de contrôle deviennent rapidement inefficaces. Cette dégradation peut s'expliquer par le fait que la nature des structures internes change en réponse aux structures externes émergentes et se renforçant à mesure que le nombre de Reynolds augmente. Ainsi, cela fournit une forte motivation pour modéliser les effets des structures externes sur la turbulence de proche paroi.

*Objectifs et défis scientifiques :
Le programme de recherche vise à faire progresser la compréhension fondamentale des transferts de chaleur et de la physique de la turbulence dans les écoulements pariétaux par le biais de simulations numériques, de modélisation pilotée par les données et de techniques d'apprentissage automatique. Les objectifs clés incluent l'optimisation du transfert de chaleur convectif à l'aide d'oscillations pariétales, la mise en relation de la turbulence à petite échelle avec le transport de chaleur, la modélisation des effets de l'écoulement externe à grande échelle et le développement de modèles de transfert de chaleur de bas ordre. Des partenariats avec l'industrie faciliteront l'adoption de méthodes améliorées de transfert de chaleur dans les technologies des énergies renouvelables et de propulsion. Les idées et outils de calcul développés ont pour but de faire progresser significativement les capacités d'ingénierie thermique tout en soutenant les priorités en matière d'énergies renouvelables et aérospatiales. Cependant, la recherche ne vise pas spécifiquement à faciliter la construction d'une conception améliorée du récepteur. Il s'agit plutôt d'une série d'études fondamentalement orientées sur des récepteurs génériques soumis à un contrôle et à des scénarios de chauffage idéalisés, l'objectif étant de trouver des réponses à des questions fondamentales sur la réponse de l'écoulement aux méthodes de contrôle proposées en matière de transfert de chaleur et de traînée.

*Responsabilités clés :
Le candidat ou la candidate appliquera des techniques pilotées par les données comme les autoencodeurs pour extraire les structures cohérentes des données DNS. La régression symbolique sera mise à profit pour améliorer les modèles de prediction existants décrivant comment les grandes échelles altèrent le transfert de chaleur avec l’augmentation du nombre de Reynolds. Les oscillations optimales seront conçues à l'aide de l'apprentissage par renforcement. L'extension des modèles d'interaction intérieur-extérieur aux couches limites turbulente thermiques nécessite une collaboration avec l’étudiant en doctorat. Les autres tâches comprennent le développement de modèles d'ordre réduit de l'écoulement extérieur et la diffusion des résultats de recherche par des publications.
Le projet s'appuiera sur une expertise combinée en simulations, optimisation, apprentissage automatique et modélisation de la turbulence.

Compétences

Le candidat ou la candidate devra posséder un doctorat :
- soit en mécanique des fluides,
- soit en Mathématiques appliquées,
- soit en Apprentissage automatique.

Contexte de travail

Le laboratoire Pprime est une Unité de Recherche du CNRS. Son activité scientifique couvre un large spectre allant de la physique des matériaux à l'ingénierie mécanique, en passant par la mécanique des fluides, la thermique et la combustion. L’étudiant en doctorat sera rattaché à l'équipe Curiosity.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Informations complémentaires

Un doctorant entreprendra des simulations numériques directes (DNS) à l'aide de codes maison pour analyser l'amélioration du transfert de chaleur sous oscillations pariétales selon l’envergure. Des études paramétriques reliant les paramètres d'oscillation aux indicateurs de transfert de chaleur seront menées. Un défi clé est le développement de modèles prédictifs pour estimer le nombre de Nusselt en fonction de la forme d'onde de l'oscillation.

#J-18808-Ljbffr

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Job tags

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Salary