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Location

Gif sur Yvette, Essonne | France

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Job description

Stage - Machine learning & mécanique des fluides

Description du poste

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Intitulé de l'offre

Stage - Machine learning & mécanique des fluides

Sujet de stage

Quantification d'incertitudes pour la modélisation du tenseur de contraintes de Reynolds turbulent

Durée du contrat (en mois)

Description de l'offre

En mécanique des fluides numérique, la résolution numérique directe des équations de Navier-Stokes est extrêmement coûteuse en temps de calcul et ne peut être réalisée que sur des géométries et des caractéristiques bien particulières de l'écoulement. Pour résoudre cette limitation, les mécaniciens des fluides développent des modèles de fermeture tel que les modèles RANS, où les équations de Navier-Stokes sont moyennées en temps. Cette opération de moyennisation fait apparaître un terme inconnu caractéristique de la turbulence de l'écoulement: le tenseur de Reynolds. La détermination de ce tenseur est cruciale pour que la turbulence de l'écoulement étudié soit représentative de la réalité physique. Le sujet de thèse proposé concerne le développement d'une méthodologie de quantification des incertitudes sur le tenseur de Reynolds. Deux axes principaux de recherches ont été identifiés.

Le premier axe concerne la modélisation du champ spatial du tenseur de Reynolds comme un champ aléatoire Gaussien, où des méthodes avancées d'apprentissage et d'échantillonnage d'un tel champ aléatoire seront étudiées.

Le deuxième axe concerne le développement d'outils mathématiques avancés pour la description statistique du champ de tenseur de Reynolds. En effet, des statistiques tels que les quantiles n'admettent pas d'extension simple dans des dimensions supérieures à 1. Une nouvelle notion de quantile multivariée basé sur la théorie du transport optimal pourra être envisagée ainsi que le développement d'algorithmes d'estimations efficaces.

Profil du candidat

Le candidat idéal doit avoir une bonne formation en probabilités, statistiques mathématiques et apprentissage machine. Des connaissances en mécanique des fluides seront appréciées. Le candidat doit également souhaiter continuer en thèse sur le même sujet après le stage. 

Localisation du poste

Localisation du poste

Ville

Critères candidat

Français (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Ecole d'ingénieur, M2 recherche

Possibilité de poursuite en thèse

Demandeur

Disponibilité du poste

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité

#J-18808-Ljbffr

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Job tags

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Salary