Thèse soutenue

Apports de l’Intelligence Artificielle pour les écoulements gravitaires

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Auteur / Autrice : Mickaël Delcey
Direction : Sébastien Kiesgen de RichterYoann 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

Résumé

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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.