Thèse soutenue

Développement et validation d'une technique de mesure bayésienne pour une réduction des mesures basée sur les données

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Auteur / Autrice : Gonçalo Jorge Granjal Cruz
Direction : Xavier OttavyFabrizio Fontaneto
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique des fluides et Énergétique
Date : Soutenance le 22/03/2024
Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (MEGA)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de mécanique des fluides et acoustique (Rhône)
Jury : Président / Présidente : Christophe Corre
Examinateurs / Examinatrices : Xavier Ottavy, Fabrizio Fontaneto, Alaf Sornin
Rapporteurs / Rapporteuses : Paola Cinnella, James Taylor

Résumé

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Ce travail présente une méthodologie de test hybride complète pour évaluer l'écoulement dans turbomachines. Axée sur la minimisation des temps de test et des exigences en instrumentation, la méthodologie intègre de manière stratégique des mesures expérimentales standard avec des simulations numériques, en utilisant des processus gaussiens.La méthodologie réduit systématiquement à la fois les efforts d'instrumentation et les temps de test, fournissant des métriques d'incertitude comparables aux méthodologies traditionnelles. Appliquée initialement à un compresseur axial haute pression de référence (H25) puis à un ventilateur à ultra-haut taux de dilution (ECL5 UHBR) dans des conditions de test aveugles, la méthodologie démontre sa robustesse, son adaptabilité et des réductions significatives des points de mesure et des temps de test conduisant à un impact direct sur les coûts des campagnes expérimentales.Pour le compresseur axial H25, le cadre proposé se révèle capable de prédire les champs d'écoulement, mettant en évidence le compromis entre les mesures et l'exactitude de prédiction du flux. Les résultats du test aveugle du ventilateur ECL5 UHBR valident l'efficacité de la méthodologie dans les évaluations aérodynamiques et démontrent des économies de temps d'au moins une heure par condition de fonctionnement.La conception d'expériences a priori permet une réduction d'au moins 50% des mesures, surpassant l'échantillonnage aléatoire, et assiste efficacement dans la planification de campagnes expérimentales. L'échantillonnage adaptatif In situ surpasse l'échantillonnage aléatoire jusqu'à 44%, démontrant une détection précise des phénomènes d'écoulement et des applications prometteuses dans la réalisation d'exigences expérimentales. La nature modulaire et adaptable de la méthodologie la positionne pour une application étendue tant dans les environnements académiques qu'industriels, tandis que son exploitation ouvre des voies pour inférer des quantités d'écoulement non mesurées ou améliorer l'évaluation des performances.Ce travail introduit un changement de paradigme dans la planification de campagnes expérimentales, optimisant les budgets de mesure de manière stratégique à l'avance ou améliorant la précision dynamiquement au cours d'une campagne, mettant en évidence le potentiel des tendances entraînées par l'apprentissage automatique pour façonner de nouvelles voies de recherche.