Semestre 9 - Fluides et énergétique

Niveau de connaissances (savoirs) :

N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert

Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Modèles pour la turbulence : DNS, LES, RANS (C1N2,C3N1)


Modèles lagrangiens et méthodes numériques particulaires pour la mécanique des fluides : lagrangien pur, lattice en réseau (C1N3)


Modèles multi-physiques et couplage de modèles : milieux poreux, déformation, thermique, rhéologie variée, etc. (C1N2,C3N1)


Méthodologie pour la réalisation d'un projet d'étude en mécanique des fluides (C1N1)


Modèles et méthodes numériques pour les écoulements diphasiques : 1-fluide, Level Set, VOF, tension de surface (optionnel, C1N3, C3N2)


Approche probabiliste pour la simulation numérique et méthode de Monte-Carlo (optionnel, C1N2, C2N1, C3N2)


Méthodes pour la réalisation de maillages adaptés à la simulation et leur analyse qualitative (optionnel, C1N2, C2N1, C4N1)



Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Capacité à comprendre, dimensionner et analyser les différents phénomènes mécaniques relatifs à un problème physique (C1N4)


Capacité à choisir les modèles adaptés et les méthodes numériques associées pour la résolution d'un problème physique (C1N3, C2N1, C3N2), plus particulièrement pour :


Les écoulements turbulents


La dynamique des gaz et les transferts radiatifs


Les interactions multi-physiques complexes




Aptitude à décomposer un problème physique en sous-problèmes calculables (C1N2)


Capacité à concevoir des modèles physiques et mathématiques simplifiés pour la résolution de problèmes complexes (C4N3)


Capacité à choisir les méthodes numériques adéquates pour la simulation (C3N3)


Capacité à spécifier un problème physique et concevoir sa résolution dans une démarche scientifique (C1N2, C6N1)


Capacité à comprendre les enjeux industriels dans le cadre de la mécanique des fluides et l'énergétique dans le contexte sociétal actuel (C6N1, C9N1, C11N1)


Aptitude à comprendre les objectifs et le cadre du métier d'ingénieur en simulation numérique (C7N2, C9N2, C11N1)


Prise en main de son plan de carrière et des actions à entreprendre pour atteindre ses objectifs professionnels (C6N1, C7N2, C9N2, C10N1)


Aptitude à la spécification, la planification et la réalisation d'un projet d'étude en équipe en mécanique des fluides (C7N2, C9N1)


Sensibilisation aux procédés de vérification et de validation des simulations et des codes (C2N2, C5N1)


Aptitude à synthétiser et présenter une problématique physique et son étude associée, en Anglais (C8N3, C10N2)


Maîtrise des outils Ansys Fluent (C3N4) et OpenFoam pour le calcul industriel (C3N3)

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Plan du cours
Gaz raréfiés
I) équations cinétiques
1) Fonction de distribution
2) Forme générique d'une équation cinétique
3) Nombre de Knudsen
4) Liens avec les quantités hydrodynamiques
5) Notion d'entropie
6) états d'équilibre
7) Modèle BGK
II) Lien avec Euler compressible
1) Mise à l'échelle
2) Obtention des équations d'Euler
3) Problème de l'entropie
III) Discrétisation d'une équation cinétique
1) Méthode DVM
2) Discrétisation d'une équation cinétique
3) Notion de schéma cinétique
Modélisation et méthodes numériques pour les plasmas
I) Introduction
1) Qu'est-ce qu'un plasma
2) Champ magnétique
II ) Propriétés
1) Champ magnétique
2) Quasi-neutralité
3) Oscillation de plasma
III) Modèles d'Euler-Maxwell
1) Notations et unités
2) équations de Maxwell
3) équations de conservation des densités et des impulsions des particules
IV) Modèles de Vlasov-Maxwell
1) Modèle de Vlasov
2) Modèle de Vlasov-Poisson
3) Modèle de Vlasov-Maxwell
4) Liens avec la magnétohydrodynamique

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L'objectif de cet enseignement est d'aborder les mécanismes mis en jeu dans les écoulements turbulents, en abordant les aspects physiques et numériques. On étudiera les différents modèles de turbulence employés dans les codes industriels, tout en précisant leurs avantages et inconvénients. On décrira aussi les différents types de lois ou modèles pour le traitement de la turbulence en proche paroi et leur implémentation pratique. On présentera les techniques avancées de simulation des écoulements turbulents : simulation directe, RANS et simulation des grandes échelles. Les apports de ces méthodes, mais aussi leurs limites, seront développés.

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Ce module comprend :

un approfondissement de l'utilisation d'ANSYS/Fluent
l'apprentissage de l'utilisation du logiciel open source OpenFoam.

Il est en grande partie réalisé par le biais d'un projet industriel en groupe.
Illustrations de projets réalisés les années précédentes :

La notation se fera :

à travers les TP OpenFOAM
par l'évaluation individuelle des connaissances et maîtrise des outils et du projet traité
en début de projet par la rédaction d'un cahier des charges et d'un plan d'étude
en fin de projet par :

la rédaction d'un rapport
la soutenance orale devant un jury.

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Niveau de connaissances (savoirs) :

N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert

Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Modèles pour la turbulence : DNS, LES, RANS (C1N2,C3N1)


Modèles lagrangiens et méthodes numériques particulaires pour la mécanique des fluides : lagrangien pur, lattice en réseau (C1N3)


Modèles multi-physiques et couplage de modèles : milieux poreux, déformation, thermique, rhéologie variée, etc. (C1N2,C3N1)


Méthodologie pour la réalisation d'un projet d'étude en mécanique des fluides (C1N1)


Modèles et méthodes numériques pour les écoulements diphasiques : 1-fluide, Level Set, VOF, tension de surface (optionnel, C1N3, C3N2)


Approche probabiliste pour la simulation numérique et méthode de Monte-Carlo (optionnel, C1N2, C2N1, C3N2)


Méthodes pour la réalisation de maillages adaptés à la simulation et leur analyse qualitative (optionnel, C1N2, C2N1, C4N1)



Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Capacité à comprendre, dimensionner et analyser les différents phénomènes mécaniques relatifs à un problème physique (C1N4)


Capacité à choisir les modèles adaptés et les méthodes numériques associées pour la résolution d'un problème physique (C1N3, C2N1, C3N2), plus particulièrement pour :


Les écoulements turbulents


La dynamique des gaz et les transferts radiatifs


Les interactions multi-physiques complexes




Aptitude à décomposer un problème physique en sous-problèmes calculables (C1N2)


Capacité à concevoir des modèles physiques et mathématiques simplifiés pour la résolution de problèmes complexes (C4N3)


Capacité à choisir les méthodes numériques adéquates pour la simulation (C3N3)


Capacité à spécifier un problème physique et concevoir sa résolution dans une démarche scientifique (C1N2, C6N1)


Capacité à comprendre les enjeux industriels dans le cadre de la mécanique des fluides et l'énergétique dans le contexte sociétal actuel (C6N1, C9N1, C11N1)


Aptitude à comprendre les objectifs et le cadre du métier d'ingénieur en simulation numérique (C7N2, C9N2, C11N1)


Prise en main de son plan de carrière et des actions à entreprendre pour atteindre ses objectifs professionnels (C6N1, C7N2, C9N2, C10N1)


Aptitude à la spécification, la planification et la réalisation d'un projet d'étude en équipe en mécanique des fluides (C7N2, C9N1)


Sensibilisation aux procédés de vérification et de validation des simulations et des codes (C2N2, C5N1)


Aptitude à synthétiser et présenter une problématique physique et son étude associée, en Anglais (C8N3, C10N2)


Maîtrise des outils Ansys Fluent (C3N4) et OpenFoam pour le calcul industriel (C3N3)

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Ce module présente les principaux modèles et méthodes numériques utilisés pour la simulation d'écoulements incompressibles à (au moins) deux phases, comme l'air et l'eau, par exemple.Nous nous focaliserons principalement sur le modèle 1-fluide. Les méthodes numériques adaptées à la résolution des équations sous-jacentes seront étudiées en détails.Les séances seront alternées entre cours magistral et applications dans des codes de calcul industriel (Fluent) et de recherche (Notus).

Le plan du cours est le suivant :

Introduction : rappel de l'intérêt de l'étude des écoulements diphasiques et de leur complexité
Modélisation : le modèle 2-fluides et le modèle 1-fluide

Focus sur le modèle 1-fluide


Méthodes numériques pour l'interface :

Les méthodes Volume Of Fluid (VOF)
Les méthodes Level Set (LS)
Calcul de la tension superficielle
Des problèmes délicats à régler...

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Ce module est proposé et animé par des experts travaillant dans l'industrie privée ou publique, en RetD et en production. Il a pour objectif d'enrichir vos connaissances des divers secteurs industriels ainsi que d'acquérir et de mettre en pratique de nouvelles connaissances de pointe sur des problématiques techniques et "projets".
La première partie prendra la forme de séminaires pendant que la seconde se déroulera sous la forme d'ateliers avec des mises en situation, de l'utilisations de codes de calcul, par le moyen d'interactions fortes avec les experts invités.
L'évaluation du module est basée sur la présence aux workshops (vérifiée par la fiche de présence) et l'écriture d'un rapport scientifico-technique sur l'une des thématiques abordées.
Intervenants prévus (basé sur l'année 2020-2021) :

Gael Poette du CEA/CESTA
Hugues Massé de Plastic Omnium
Jean-Luc Vérant de l'ONERA
Aurélien Babarit de l'école Centrale de Nantes

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Le but de ce cours est d'initier les élèves ingénieurs aux approches de vérification/validation et de quantification des incertitudes (VetV-UQ). Le concept de vérification/validation est important pour tout industriel souhaitant efficacement utiliser des moyens de simulations afin d'éviter la multiplication d'expériences potentiellement dangereuses, polluantes ou tout simplement coûteuses. La vérification est le processus qui détermine si le modèle numérique, obtenu par discrétisation du modèle mathématique continu du phénomène physique, et le code de calcul considéré peuvent être utilisés pour représenter le modèle mathématique avec une précision suffisante. La validation est le processus qui détermine si un modèle d'un phénomène physique représente le phénomène physique réel avec une précision suffisante, en vue de l'utilisation prévue du modèle. De manière plus concise la vérification traite des mathématiques alors que la validation traite de la physique. Ainsi la première étape de vérification relève de l'analyse numérique et consiste à montrer que le code converge vers un modèle représentatif de la physique que l'on cherche à résoudre. L'analyse d'incertitudes est l'outil principal qui va nous permettre de d'effectuer l'étape de validation.
Dans le cadre de la quantification d'incertitudes nous présenterons l'approche classique basé sur l'approche "ABCD". La première étape A consiste à définir le phénomène physique que l'on cherche à simuler. Dans l'étape B, on quantifiera nos sources d'incertitudes que l'on propagera dans l'étape C. L'étape D sera dédiée à une analyse de sensibilité aux paramètres.
Les outils qui seront présentés en séance concerneront la planification d'expériences pour la création de métamodèles, la construction de métamodèles (ou surfaces de réponse), la méthodes de Monte Carlo appliquée à la propagation d'incertitudes et des outils pour l'analyse de sensibilité qualitative et quantitative.

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Description :
Ce cours est dédié à la modélisation des écoulements à surface libre pour les grandes échelles de temps et d'espace, ainsi qu' à leur résolution par des méthodes numériques adaptées. On y traitera des écoulements de surface (rivières, lacs, océans) ainsi que des écoulements souterrain (nappe phréatiques), grâce à l'expérimentation numérique.
Plan du cours :

Modèle de Saint-Venant mono-couche ("shallow water"). Ce modèle est la pierre angulaire des modèles géophysiques et est largement utilisé pour l'aménagement du territoire (barrages, ponts, digues), la prévision des crues et la gestion des risques d'inondation.
Modèle de Saint-Venant multi-couche. Nous verrons comment pallier certains défauts du modèle mono-couche en proposant une version qui prend mieux en compte les couches limites pour une meilleure reproduction des processus de friction et du forçage par le vent.
Modèle de Boussinesq. Nous verrons comment prendre en compte les effets dispersifs nécessaires à la propagation des vagues et des ondes de submersion.
Modèle de Richards. Nous étudierons les écoulements souterrains dans les milieux poreux saturés et non saturés. Le modèle de Richards fournit une représentation riche des processus d'infiltration pour des applications dans le domaine de la pollution des sols et de la qualité de l'eau.
Modèle de Dupuit-Forchheimer. Ce dernier se concentre sur l'estimation du niveau des nappes phréatiques pour des applications telles que le pompage des eaux souterraines, l'intrusion d'eau salée et l'énergie géothermique.
L'expérimentation numérique des modèles sera également abordée parallèlement à l'introduction des modèles.

Organisation :
Les séances sont organisées par blocs de 4h (cours typique : 2h de CM/TD suivis de 2h de TP applicatif).
évaluation :
Le module sera évalué sur le travail réalisé en TP (1/3) et sur la réalisation d'un projet (2/3). La session de rattrapage consistera en la rédaction d'un rapport sur un sujet proposé par l'enseignant.

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Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Maitriser les techniques de simulation probabilistes (C1,N1)..


Maitriser la pratique de génération de variables aléatoires pour la simulation de modèles aléatoires (C1,N1).


Maitriser les techniques de Monte-Carlo : convergence, intervalles de confiance, technique d'accélération,... (C1,N1).


Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE


Maitriser les notions essentielles de la simulation numérique par des techniques probabilistes(C1,N1)..


Savoir construire des outils pour la simulation de modèles aléatoires simples et calculer numériquement les éléments probabilistes nécessaire à l'exploitation de ces modèles (C1,N1).


Maitriser les techniques de Monte Carlo et leurs implications au domaine de la simulation numérique(C1,N1).

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Niveau de connaissances (savoirs) :

N1 : débutant
N2 : intermédiaire
N3 : confirmé
N4 : expert

Les connaissances (savoirs) attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Maitriser l'anglais et connaître d'autres cultures (C10, N1 à N4)

Les acquis d'apprentissage en termes de capacités, aptitudes et attitudes attendues à l'issue des enseignements de l'UE

Savoir communiquer avec des personnes de langues et cultures différentes (C10, N2 à N4)
Savoir s'adapter dans différents contextes, dans l'entreprise, à l'international (C10, C12, N1 à N3)
Savoir communiquer avec de spécialistes et non-spécialistes (C12, N1 à N3)
Apprendre à mieux se connaître, à s'autoévaluer, à gérer ses compétences (C13, N2 - N3)

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Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :

activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.

Un engagement étudiant est considéré de niveau élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions définies et reconnues dans l'exercice de ses activités.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 1 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).

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Reconnaissance de l'engagement étudiant dans la vie sociale, associative ou personnelle
Chaque élève-ingénieur peut faire une demande de validation des compétences, connaissances et aptitudes qu'il a acquises dans l'exercice des activités suivantes :

activité bénévole au sein d'une association,
activité de promotion de l'école ou de l'établissement,
implication au service de l'école ou de l'établissement,
activité professionnelle,
activité militaire dans la réserve opérationnelle,
engagement de sapeur-pompier volontaire,
service civique,
volontariat dans les armées,
participation aux conseils de l'établissement et des écoles, d'autres établissements d'enseignement supérieur ou des centres régionaux des œuvres universitaires et scolaires.

Un engagement étudiant est considéré de niveau très élevé lorsqu'un élève-ingénieur a des fonctions/missions comportant des responsabilités administratives, financières et/ou pénales dans l'exercice de ses activités. Un engagement très élevé doit également comprendre un aspect encadrement et animation.
Le module facultatif engagement étudiant donne lieu à une note sur 20 points entraînant un bonus maximum de 2 point/20 à la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur). La note obtenue à ce module ne peut pas diminuer la moyenne de l'UE (Langues et culture de l'ingénieur).

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Ce module se compose de deux parties complémentaires :
- Projet Professionnel
- Business Challenge.

Partie 1 : PROJET PROFESSIONNEL (4 heures)
Identification des sources de motivation et des forces/faiblesses/opportunités/menaces rencontrées pendant le stage de 1ere année et 2ème année se préparer à l'embauche Construire son pitch et se préparer à la soutenance du projet professionnel.
MODULE 1 :Debriefing du stage 2A,
MODULE 2 : Préparation du pitch en vue de la soutenance de projet professionnel

Partie 2 : BUSINESS CHALENGE (24 heures)
A travers une simulation l'étudiant doit :- Apprendre à développer une stratégie- comprendre les mécanismes de fonctionnement de l'entreprise ( coûts, comptabilité, finances, marketing, production...)- Analyser les résultats- Se sensibiliser au DDRSMieux comprendre les intéractions entre les différentes dimensions d'une entreprise est un des principaux objectifs de Global Challenge. Les participants devront traiter de multiples disciplines liées à la gestion en les intégrant dans une stratégie globale. De plus, les participants devront apprendre à travailler en équipe, afin de mieux analyser les implications opérationnelles et financières de leurs décision.Chaque équipe, regroupée en unité autonome de gestion, doit gérer un ensemble de produits sur un marché virtuel.

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