Dans ce stage, au moyen de notre code massivement parallélisé STRATOSPEC, nous souhaitons explorer l'effet d'une accélération variable en temps sur une zone de mélange turbulent induite par l'instabilité de Rayleigh-Taylor (fluide lourd situé au-dessus d'un fluide léger dans un champ de gravité orienté vers le bas). L'étude, faite dans le cadre de l'approximation de Boussinesq, c'est à dire des petits contrastes de densité, analysera deux configurations fondamentales :
(1) Dans le cas d'une accélération périodique, la zone de mélange se développe puis se stabilise à une valeur que nous souhaiterions déterminer en fonction des paramètres de forçage.
(2) Un changement de signe de la gravité, même pendant une courte période, a un impact fort sur la dynamique globale de l'instabilité de Rayleigh-Taylor. Cet aspect demande à être mieux caractérisé, en particulier son effet sur la taille de la zone de mélange.
Dans un second temps au cours de ce stage, nous souhaiterions étudier la faisabilité d'émuler les résultats de ces simulations par un réseau de neurones physiquement informé (PINNS en anglais). Ce type de réseau est contraint par les lois de conservation de la physique ce qui lui permet de garantir des bonnes propriétés des solutions. Le but sera de pouvoir restituer fidèlement et rapidement la dynamique complexe des quantités turbulentes en fonction des paramètres de contrôle de l'écoulement afin d'améliorer les fermetures des modèles de turbulence.
Ce sujet pourra être poursuivi en thèse et adapté au cas plus complexe de la turbulence à forts contrastes de densité.Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Mécanique des fluides, méthodes numériques, langage de programmation (C, C++, Python), machine Learning.
Python
Bac+5