L'assimilation de données en tant qu'outil pour la mécanique des fluides a connu une croissance exponentielle au cours des dernières décennies. La possibilité de combiner des mesures précises mais partielles avec un modèle dynamique complet est précieuse et a de nombreuses applications dans des domaines allant de l'aérodynamique, à la géophysique et à l’aéraulique. Cependant, son utilité reste limitée en raison des contraintes imposées par l'assimilation de données notamment en termes de puissance de calcul, de besoins en mémoire et en informations préalables. Cette thèse tente de remédier aux différentes limites de la procédure d'assimilation pour faciliter plus largement son utilisation en mécanique des fluides. Un obstacle majeur à l'assimilation des données est un coût de calcul prohibitif pour les écoulements complexes. Une modélisation de la turbulence à grande échelle est intégrée à la procédure d'assimilation afin de réduire considérablement la coût de calcul et le temps requis. La nécessité d'une information volumétrique préalable pour l'assimilation est abordée à l'aide d'une nouvelle méthodologie de reconstruction développée et évaluée dans cette thèse. L'algorithme d'optimisation reconstruit les champs 3D à partir d'observations dans deux plans orthogonaux en exploitant l'homogénéité directionnelle. La méthode et ses variantes fonctionnent bien avec des ensembles de données synthétiques et expérimentaux fournissant des reconstructions précises. La méthodologie de reconstruction permet également d’estimer la matrice de covariance d’ébauche indispensable à un algorithme d’assimilation efficace. Tous les ingrédients sont combinés pour effectuer avec succès l'assimilation de données variationnelles d'un écoulement turbulent dans le sillage d'un cylindre à un nombre de Reynolds transitoire. L'algorithme d'assimilation est validé pour des observations volumétriques synthétiques et est évalué sur des observations expérimentales dans deux plans orthogonaux. / Data assimilation as a tool for fluid mechanics has grown exponentially over the last few decades. The ability to combine accurate but partial measurements with a complete dynamical model is invaluable and has numerous applications to fields ranging from aerodynamics, geophysics, and internal ventilation. However, its utility remains limited due to the restrictive requirements for performing data assimilation in the form of computing power, memory, and prior information. This thesis attempts at redressing various limitations of the assimilation procedure in order to facilitate its wider use in fluid mechanics. A major roadblock for data assimilation is the computational cost which is restrictive for all but the simplest of flows. Following along the lines of Joseph Smagorinsky, turbulence modelling through large-eddy simulation is incorporated in to the assimilation procedure to significantly reduce computing power and time required. The requirement for prior volumetric information for assimilation is tackled using a novel reconstruction methodology developed and assessed in this thesis. The snapshot optimisation algorithm reconstructs 3D fields from 2D cross- planar observations by exploiting directional homogeneity. The method and its variants work well with synthetic and experimental data-sets providing accurate reconstructions. The reconstruction methodology also provides the means to estimate the background covariance matrix which is essential for an efficient assimilation algorithm. All the ingredients are combined to perform variational data assimilation of a turbulent wake flow around a cylinder successfully at a transitional Reynolds number. The assimilation algorithm is validated with synthetic volumetric observation and assessed on 2D cross-planar observations emulating experimental data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018REN1S035 |
| Date | 19 October 2018 |
| Creators | Chandramouli, Pranav |
| Contributors | Rennes 1, Mémin, Étienne, Heitz, Dominique |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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