Réévaluation des modèles d'interaction fluide-structure pour les écoulements diphasiques transverses h/f

Description de l'offre

En condition monophasique, la littérature a identifié que l’instabilité fluide-élastique est le phénomène le plus critique pour l’intégrité de la structure et que ce phénomène est piloté par le nombre de Scruton, qui compare l’amortissement du système à la masse du fluide. Mais l’utilisation de ce modèle pour les écoulements diphasiques, qui concernent pourtant de nombreuses applications industrielles, s’est avérée problématique. En particulier, il est difficile de déterminer les propriétés du mélange diphasique (densité, viscosité, vitesse) en fonctionnement. Historiquement, ces quantités sont estimées en utilisant le modèle dit de mélange homogène, qui suppose que les deux phases se déplacent à la même vitesse. Mais ce modèle est très souvent pris en défaut, la différence de vitesse entre les deux phases pouvant être extrêmement importante. En s’appuyant sur ses moyens expérimentaux propres et en exploitant les données disponibles dans la littérature, le laboratoire DYN a récemment développé un nouveau modèle de mélange diphasique permettant d’estimer avec précision la différence de vitesse entre les phases.

Ce stage propose de s’appuyer sur cette nouvelle formulation pour contribuer à une réévaluation des modèles d’interaction fluide-structure en écoulement diphasique. En se reposant sur les données de la littérature et les moyens d’essai du laboratoire, le stagiaire proposera une estimation affinée des paramètres qui pilotent l’instabilité fluide-élastique : l’amortissement du système couplé et la vitesse du mélange. En considérant que les études expérimentales sont très fréquemment conduites à échelle réduite et en utilisant un mélange diphasique non représentatif des conditions d’opération, il sera crucial d’identifier les nombres sans dimension pertinents. Les résultats les plus significatifs seront à terme intégrés dans les outils de calcul et de prédiction du laboratoire, utilisés notamment dans l’industrie nucléaire, et contribueront ainsi à la maîtrise et à la sécurité des systèmes industriels.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python

Profil du candidat

Étudiant préparant un Master ou un diplôme d'ingénieur - Spécialité mécanique des fluides, physique des fluides ou thermohydraulique

Intérêt pour la recherche expérimentale

Intérêt pour la programmation et les outils de machine-learning

Début de stage souhaité février-mars 2026