Apports de l’Intelligence Artificielle pour les écoulements gravitaires
Auteur / Autrice : | Mickaël Delcey |
Direction : | Sébastien Kiesgen de Richter, Yoann Cheny |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Énergie et mécanique |
Date : | Soutenance le 17/11/2023 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale SIMPPé - Sciences et ingénierie des molécules, des produits, des procédés, et de l'énergie (Lorraine ; 2018-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Energies et Mécanique Théorique et Appliquée |
Jury : | Président / Présidente : Élisabeth Lemaire |
Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Kiesgen de Richter, Yoann Cheny, Paola Cinnella, Stéphane Chrétien, Francky Luddens | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Paola Cinnella, Stéphane Chrétien |
Mots clés
Résumé
Cette thèse explore l'application de l'intelligence artificielle aux écoulements gravitaires, en se concentrant sur trois types d'écoulements majeurs : les courants de gravité, le processus de sédimentation et l'effondrement d'une colonne de grains. Tous ces écoulements sont analysés en utilisant les équations de Navier-Stokes dans une approche continue. L'objectif principal de cette thèse est d'exploiter les réseaux de neurones, informés par la physique, pour reconstruire le champ hydrodynamique de ces écoulements à partir de données limitées. De manière significative, cette méthode a permis d'identifier des paramètres essentiels du modèle physique, tels que la vitesse de sédimentation. Cette recherche offre un potentiel considérable pour améliorer notre compréhension et notre capacité à prédire les écoulements gravitaires grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle et des principes de la physique.