Méthodes numériques et optimization pour la micro-natation
Auteur / Autrice : | Luca Berti |
Direction : | Christophe Prud'homme |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathematiques appliquées |
Date : | Soutenance le 13/12/2021 |
Etablissement(s) : | Strasbourg |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg) |
Jury : | Président / Présidente : Jérémie Bec |
Examinateurs / Examinatrices : Laetitia Giraldi, Luca Formaggia, Michel Bergmann | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Maitre, Stéphanie Salmon |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Cette thèse a pour but la modélisation et la simulation de nageurs à faible nombre de Reynolds. Deux cadres computationnels ont été étudiés pour cela, et ils ont été utilisés en synergie avec des algorithmes d’optimisation. En premier lieu, nous avons étudié un problème d’optimisation de forme paramétrique pour des nageurs multi-flagelles. Les simulations sont basées sur la formulation intégrale des équations de Stokes et sur la méthode des éléments de frontière, tandis que l’optimisation est réalisée avec des algorithmes du type boîte-noire. En deuxième lieu, le problème de la micro-natation est modélisé en utilisant le formalisme Arbitrary-Lagrangian-Eulerian et simulé avec la méthode des éléments finis. Un cadre pour la simulation de différents nageurs est proposé : nageurs multi-corps, flagellés ou élastiques peuvent être étudiés avec cette plateforme modulaire. Nous en montrons l’interaction avec des algorithmes de machine learning en étudiant un nageur multi-sphères bidimensionnel.