Program : Machine Learning and Fluids Mechanics

Thursday July 5th 10:00 - 12:30 am - At M6 seminar room

10:00 - Charles Pivot 30’ : Machine learning in fluid dynamics : control & prediction

10:40 - Nicolas Vauchel 20’ : Sensibility of aircraft’s behaviour in post-stall motions towards representating models

11:10 - Nathaniel Saura 20’ : An attempt to learn the Physics

11:40 - Xinlei Zhang 20’ : Optimization of RANS simulation with ensemble-based variational method

12:10 - Aakash Patil 10’ : A Framework For Data-Driven Turbulence Modeling

 

 

                                

PhD Thesis for 2018

Subject : "Analyse et reconstruction d'un écoulement urbain pour la navigation de petits drones en milieu non-homogène"

Le déploiement de minidrones pour des missions d’inspection (grands linéaires, ouvrages d’art) de surveillance (sites industriels) voire même de transport de colis demande une augmentation de la résilience du drone vis-à-vis d’évènements potentiellement dangereux tels que certaines situations aérologiques rencontrées en milieu urbain ou à proximité de bâtiments. Il faut donc développer des algorithmes de guidage permettant d’éviter les zones venteuses dangereuses et développer des lois de contrôle robustes aux imprécisions de l’estimation du vent. Si on veut réduire le conservatisme lié à l’approche robuste qui pénalise le drone dans ses performances et réduit son domaine de vol utile, il faut pouvoir coupler les commandes de vol avec une prédiction de la situation aérologique qui soit « assimilable » par le drone.

L'objet de la thèse est de proposer une brique technologique visant la réduction des cartographies d'écoulement 3D pour pouvoir être géré par le système de commande du drone. La réduction du modèle sera ensuite accompagnée d'une reconstruction, basée sur les besoins du drone. La modélisation de la scène aérologique prendra en compte l’instationnarité des phénomènes physiques, ces modèles seront ensuite validés sur des bases de données existantes et des outils de reconstructions de l’écoulement pertinents pour le drone seront développés.

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Postdoctoral position for 2018

Subject: Development of machine learning techniques adapted to aircraft stalled flight behavior prediction.

 

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PhD thesis for 2017

Subjects:

  1. Data driven turbulence modeling for turbulent boundary layer control.
  2. Sensibilité et robustesse du comportement des aéronefs au voisinage et au delà du décrochage aux modèles de représentation.

 

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