Sciences et technologies du numérique

Maillage polyédrique de volumes 3D optimisé pour la simulation en géosciences

Les transferts de masse et d'énergie dans le sous-sol sont au cœur de nombreuses problématiques environnementales (stockage géologique du CO2, géothermie, hydrogéologie…). Simuler ces phénomènes
requiert une représentation fidèle du sous-sol, par nature complexe et hétérogène (figures sédimentaires,
fractures, conduits karstiques…).

Dimensionnement optimal d'équipements de production/consommation d'énergie distribués

Sous l’impulsion de la loi de transition énergétique pour la croissance verte, les investissement dans des systèmes de production/stockage d’énergie renouvelable distribuée sur le réseau électrique devrait s’intensifier dans les années à venir. Ces investissements sont en général rentables après  plusieurs années et leur niveau de rentabilité est incertain dû à la nature stochastique et intermittente de la production renouvelable.

Machine Learning appliqué au calcul des termes sources chimiques pour la simulation 3D d’écoulements réactifs

De nombreux domaines bénéficient actuellement du développement des méthodes d’apprentissage automatique, et la simulation numérique de la mécanique des fluides (CFD) ne fait pas exception. Dans ce contexte, une opportunité importante est la possibilité d’accélérer les calculs en remplaçant de coûteux solveurs numériques par des modèles statistiques équivalent, basés sur des méthodes de machine learning.

Méthodes d'optimisation stables et parallèles pour l'apprentissage avec de grandes données

La méthode du gradient stochastique est la technologie actuellement prédominante pour effectuer la phase d’entraînement des réseaux de neurones. Cette méthode exploite la structure spécifique de la fonction coût à minimiser dont on cherche le gradient. Par rapport à une méthode classique de descente, le calcul du vrai gradient est remplacé, en tant que moyenne sur le nombre de données, par un élément aléatoire de la somme, d’où la dénomination gradient stochastique.

Analyse d'incertitudes et calage de modèles pour la simulation d’écoulements en milieu urbain

Les émissions de polluants liées au transport ont des origines et des natures diverses. Les moyens de mesure par prélèvement permettent des mesures très localisées servant à estimer les concentrations locales et à reconstruire les champs à une échelle urbaine locale en utilisant des modèles de dispersion.

« Eco-routing » coopératif : affectation optimale du trafic pour une mobilité connectée durable

L’« eco-routing » est une stratégie d’aide à la conduite pour véhicules connectés et/ou autonomes qui a comme objectif de suggérer au véhicule la route optimale en matière de consommation énergétique et/ou émissions polluantes pour aller d’un point A à un point B à une heure donnée. Cette stratégie de contrôle est souvent conçue pour un seul véhicule se déplaçant dans un réseau routier soumis à des conditions de trafic variables dans le temps.

Modélisation multi-échelle du refroidissement par film liquide dans les machines électriques

La chaleur générée par un moteur électrique est due à des pertes au sein de multiples composants tels que les bobinages/aimants du stator et du rotor. Parmi les différentes stratégies de refroidissement, nous concentrons notre étude sur une technologie de refroidissement direct, où la chaleur est extraite du moteur et transférée vers l'environnement ambiant par un fluide caloporteur. Le système de refroidissement étudié consiste à injecter un liquide directement sur les éléments chauds pour les recouvrir d’un film liquide ruisselant qui va permettre d’évacuer la chaleur.