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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Initialisation d’un modèle de turbulence par Machine Learning


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Situé à 40 km au sud de Paris, le centre DAM-Île de France, a en charge la conception des armes nucléaires françaises, la recherche et développement dans le domaine de la lutte contre la prolifération et le terrorisme, l'alerte aux autorités en cas de séisme, de tsunami ou d'essai nucléaire étranger, la construction et le démantèlement de grandes infrastructures nucléaires. Leader français de la simulation numérique et du calcul intensif, il possède deux des machines européennes les plus puissantes. Il dispose également de plusieurs accélérateurs et de nombreux moyens techniques et expérimentaux pour mener ses recherches. Lui est également rattaché, l'Unité Propulsion Nucléaire située sur le centre CEA/Cadarache en région Provence Alpes-Côte d'Azur, où sont implantées les installations d'essais et une partie des fabrications de la propulsion nucléaire.  

Référence

2021-18551-S0385  

Description du poste

Domaine

Thermohydraulique et mécanique des fluides

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Initialisation d’un modèle de turbulence par Machine Learning

Sujet de stage

Initialisation d’un modèle de turbulence par Machine Learning

Durée du contrat (en mois)

4 à 6 mois

Description de l'offre

Les écoulements turbulents rencontrés dans les applications de type FCI (fusion par confinement inertiel) intéressant le CEA proviennent d’instabilités d’interface comme celle de type Rayleigh-Taylor. Il est alors nécessaire de modéliser la phase de transition à la turbulence afin de renseigner les conditions initiales des modèles RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes). Ceux-ci permettent de capturer la dynamique des zones de mélange pleinement développées. Cette approche est rendue nécessaire du fait que les simulations numériques directes (DNS) sont trop couteuses pour être utilisées de manière courante dans le dimensionnement des expériences FCI
Dans ce stage, on souhaite proposer une approche Machine learning (ML) pour initialiser les modèles RANS en utilisant les bases de données provenant de DNS ou bien de modèles spectraux de type EDQNM (Eddy Damped Quasi Normal Markovian). Ce stage s’inscrit dans le cadre d’une thèse au CEA visant à améliorer des fermetures des modèles RANS par une approche ML.

Profil du candidat

Formation mécanique des fluides
Python, Pytorch
Bac+5

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Bruyères-le-Châtel