Thème Transverse : Analyse de données

Cette thématique se positionne sur le développement et la caractérisation d’outils pour l’étude des écoulements turbulents et l’enrichissement de données.

Contact: Marcello MELDI.

Le développement et la caractérisation d’outils pour l’analyse des écoulements turbulents est le principale sujet d’étude de ce thème transverse. Les méthodologies développées sont utilisées pour un large éventail d’applications qui incluent le contrôle d’écoulement et l’augmentation des données.

Dans le cadre de l’industrie 4.0, les activités scientifiques décrites par des mots-clés tels que l’augmentation des données et les jumeaux numériques ont connu un développement rapide ces dernières années pour presque toutes les domaine de la science. Cela est particulièrement vrai pour la mécanique des fluides, où l’augmentation des ressources informatiques disponibles dans les centres informatiques ouvre de nouvelles perspectives de recherche en termes de production et d’analyse de données. Il s’agit notamment de l’élaboration et de l’application d’approches axées sur les données qui reposent sur la quantification de l’incertitude (UQ) et l’assimilation des données (DA), ainsi que d’une deuxième renaissance des approches fondées sur l’apprentissage automatique. Dans le périmètre de LMFL et de ses caractéristiques scientifiques, le groupe transversal « Analyse des données » fédère les activités de recherche portant sur les aspects suivants :

  1. Analyse par données des caractéristiques instantanées et évolution statistique des régimes de Reynolds élevés
  2. Génération et réduction de modèles pour la dynamique de vol
  3. Reconstruction et augmentation de l’état pour les écoulements complexes
  4. Inférence statistique pour l’optimisation des modèles à l’aide d’outils frugales axés sur les données
  5. Estimation et contrôle des écoulements en ligne
  6. Étude de l’assiette et du comportement d’un aéronef dans le domaine du vol post-décrochage

Liste des projets récents et en cours dans le laboratoire

1. ANR-JCJC-2021-IWP-IBM-DA (2021-2025)

La prédiction précise de nombreuses caractéristiques des écoulements instationnaires, telles que les forces aérodynamiques, est déterminée par la représentation précise de la dynamique à proximité des parois. Cet aspect est particulièrement difficile pour la prédiction d’écoulement autour de géométries complexes. Dans ce cas, les approches classiques « body fitted » peuvent conduire à une déformation élevée des éléments du maillage, ouvant amener à une mauvaise prédiction numérique. De plus, la simulation de corps mobiles peut nécessiter des mises à jour de maillage prohibitives. La méthode des frontières immergées (IBM) est devenue l’une des stratégies les plus populaires pour traiter ces deux aspects problématiques. La principale difficulté d’IBM réside dans le coût de calcul élevé pour la représentation de la turbulence de parois, qui est un aspect déterminant dans la plupart des cas d’ingénierie.
Le projet IWP-IBM-DA vise à faire progresser la méthode IBM via la DA. La précision de l’IBM sera améliorée en intégrant des données d’observation haute fidélité (y compris les données expérimentales), en ciblant une représentation précise de la dynamique proche de la paroi pour les écoulements turbulents. Les avancées de la présente proposition par rapport à l’état de l’art sont i) le développement de la recherche est conçu pour les applications DA en ligne, ii) L’analyse de données est couplée avec l’apprentissage par Machine Learning (ML), qui fournit de nouveaux outils prédictifs ne reposant pas sur l’observation et iii) l’application à des cas complexes et réalistes est envisagée.

2. Projet de recherche interne de l’ONERA – Mesure du danger d’un spin en estimant la région d’attraction de son point d’équilibre stable associé

Les accidents de perte de maîtrise en vol (LOC-I) demeurent la principale cause d’accidents mortels pour l’aviation générale et commerciale. Plusieurs facteurs, tels que le dysfonctionnement de l’instrumentation, des commandes incorrectes ou des événements d’écoulement brusque, peuvent conduire à une sortie indésirable dans le domaine du vol post-décrochage qui peut induire des accidents LOC-I. En dynamique de vol, la théorie du système dynamique est utilisée pour étudier les différents comportements observés dans le domaine post-décrochage. En effet, les comportements dangereux, comme les vrilles ou les décrochages profonds, peuvent être liés à un état d’équilibre stable du système dynamique composé des équations différentielles qui traduisent le mouvement de l’avion. Depuis les années 1980, la théorie de la bifurcation a été largement utilisée pour avoir un aperçu global des comportements possibles rencontrés dans le domaine post-décrochage. L’un des défis restants consiste à estimer la région d’attraction de l’état d’équilibre, représentant l’ensemble des conditions initiales menant à l’état d’équilibre. La connaissance de cette région d’attraction améliore la qualité de l’information sur le comportement prévu dans le domaine post-décrochage. Plus la région d’attraction est grande dans l’espace de phase, plus le comportement représente un danger, car l’ensemble des conditions initiales conduisant à ce comportement occupe un grand espace (en termes d’espace de phase).
L’objectif de ce projet de recherche interne de l’ONERA est l’utilisation de l’apprentissage automatique pour estimer les régions d’attraction de points d’équilibre dangereux après décrochage. De nouvelles méthodes modernes d’estimation de la région d’attraction, basées sur des classificateurs de processus gaussiens (GPc) ou des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) sont testées sur des points d’équilibre prédits obtenus avec un modèle d’avion. Les performances des nouvelles méthodes seront comparées à celles de la méthode classique reposant sur la somme des polynômes carrés (SOS), qui repose sur de fortes hypothèses de simplification.
Les trois figures ci-dessous comparent les résultats des méthodes (respectivement SOS, GPc et PINN) d’estimation de la région d’attraction du système oscillateur Van der Pol inversé dans le temps, un système dynamique classique avec 2 variables d’état qui est utilisé pour valider l’implémentation des méthodes.

3. ANR-JCJC-2021-MultiMatchGrid (2021-2025)

Ce projet analyse les écoulements laminaires et transitionnels fortement perturbés par la présence d’une grille rigide et faiblement poreuse. Un large spectre d’échelles est impliqué dans cet écoulement, allant des plus grandes échelles convectives de l’écoulement entrant jusqu’à l’échelle de petits diamètres de trous de grille. Une approche de premier principe sera développée pour traiter les réseaux faiblement poreux en exploitant la séparation des échelles entre l’écoulement à grande échelle loin du réseau et l’écoulement à petite échelle à l’échelle des pores du réseau. Une approche novatrice et efficace de correspondance d’échelle sera dérivée en utilisant l’analyse théorique, les simulations numériques et les progrès récents de l’apprentissage automatique (voir figure ci-dessous).

De nouveaux critères de premier principe multi-échelles seront dérivés dans le cadre du projet ANR-JCJC MultiMatchGrid afin de modéliser et de réaliser des simulations prédictives des flux de grille. L’objectif à long terme d’une telle approche est d’améliorer la robustesse et la sécurité des contrôles d’écoulements basés sur le réseau et d’éviter les instabilités de flux indésirables. La méthodologie qui en résultera sera utilisée par l’industrie pour la conception de systèmes de contrôle passifs basés sur une grille qui permettront une conception efficace et robuste des amplificateurs de mélange potentiellement révolutionnaires. D’autres extensions potentielles incluent le contrôle de la turbulence dans les tuyaux et le contrôle de l’entrée pour les turbomachines. Les généralisations futures peuvent inclure l’extension de notre méthodologie aux grilles déformables et mobiles, avec des applications potentielles aux problèmes typiques de conception textile et à la dynamique complexe des membranes.