Etude numérique d’une flamme laminaire prémélangée instable et observateurs de Luenberger numériques

Numerical study of an unstable premixed laminar flame and numerical Luenberger observers

• Auteur / Autrice : Louise Da Costa Ramos
• Direction : Pierre Rouchon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématique et automatique
• Date : Soutenance le 23/09/2021
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre automatique et systèmes (Fontainebleau, Seine et Marne)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Jury : Président / Présidente : Vincent Andrieu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Rouchon, Thamy Cristina Hayashi, Cédric Mehl, Florent Di Meglio, Luis Fernando Figueira da Silva, Valéry Morgenthaler
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mohamed Masmoudi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Observateurs d'états (mathématiques)

Apprentissage supervisé (intelligence artificielle)

Modélisation CFD

Acoustique

Combustion

Mots clés libres

Combustion

Instabilités

CFD

Machine Learning

Observateurs d'état

Acoustique

Combustion

Instabilities

CFD

Machine learning

State observers

Acoustic

Résumé

La combustion est un processus réactif présent dans presque tous les secteurs sociaux, étant responsable de plus de 80% de la conversion primaire de l'énergie. Par exemple, dans les moteurs d'avion, le couplage entre la combustion et l'acoustique peut conduire à des instabilités thermo-acoustiques qui peuvent endommager les moteurs, conduisant à l'échec. Ce travail se concentre sur la modélisation, caractérisation et contrôle des instabilités de combustion, à travers des approches computationnelles. Plus précisément, des modèles réactifs de dynamique des fluides numériques, des modèles d'ordre réduit et la conception d'observateurs d'état sont utilisés. Les processus de combustion instables étudiés présentent un riche spectre de fréquences, et le gain et la phase correspondants sont comparés favorablement aux expériences. Un observateur a été conçu en utilisant des techniques de réseaux neuronaux artificiels, et son application à des systèmes non linéaires a mis en évidence la faible erreur d'estimation des états des systèmes.

Combustion is a chemical reaction process present in almost all social sectors, being responsible for more than 80% of the energy primary conversion. For instance, in aircraft engines, the combustion and acoustic coupling may lead to thermoacoustic instabilities that could damage the engines, causing failures. This work focuses on the modelling, characterization and control of combustion instabilities, through computational approaches. More precisely, reactive computational fluid dynamic models, reduced order models and state observer design are used. The unstable combustion processes studied were shown to exhibit a rich frequency spectrum, and the corresponding gain and phase were favourably compared to experiments. An observer was designed using artificial neural network techniques, and its application to non linear systems evidenced the low error estimation of systems states.