Evaluation et développement de modèles sous-maille pour la simulation des grandes échelles du mélange turbulent basés sur l'estimation optimale et l'apprentissage supervisé

• Main Author: Vollant, Antoine
• Other Authors: Grenoble Alpes
• Language: fr
• Published: 2015
• Subjects: Turbulence; Mélange; Simulation des grandes échelles; Estimateur optimal; Réseaux de neurones artificiels; Modèle sous-maille; Mixing; Large eddy simulation; Optimal estimator; Artificial neural network; Subgrid scale models; 620
• Online Access: http://www.theses.fr/2015GREAI118/document

Dans ce travail, des méthodes de diagnostics et des techniques de développement de modèles sous-maille sont proposées pour la simulation des grandes échelles (SGE) du mélange turbulent. Plusieurs modèles sous-maille issus de ces stratégies sont ainsi présentés pour illustrer ces méthodes.Le principe de la SGE est de résoudre les grandes échelles de l'écoulement responsables des transferts principaux et de modéliser l'action des petites échelles de l'écoulement sur les échelles résolues. Au cours de ce travail, nous nous sommes appuyés sur le classement des modèles sous-maille en deux catégories. Les modèles "fonctionnels" qui s'attachent à reproduire les transferts énergétiques entre les échelles résolues et les échelles modélisées et les modèles "structurels" qui cherchent à bien reproduire le terme sous-maille. Le premier enjeu important a été d'évaluer la performance des modèles sous-maille en prenant en compte leur comportement à la fois fonctionnel (capacité à reproduire les transferts d'énergie) et structurel (capacité à reproduire le terme sous-maille exact). Des diagnosctics des modèles sous-maille ont pu être conduits avec l'utilisation de la notion d'estimateur optimal ce qui permet de connaitre le potentiel d'amélioration structurelle des modèles. Ces principes ont dans un premier temps servi au développement d'une première famille de modèles sous-maille algébrique appelée DRGM pour "Dynamic Regularized Gradient Model". Cette famille de modèles s'appuie sur le diagnostic structurel des termes issus de la régularisation des modèles de la famille du gradient. D'après les tests menés, cette nouvelle famille de modèle structurel a de meilleures performances fonctionnelles et structurelles que les modèles de la famille du gradient. L'amélioration des performances fonctionnelles consiste à supprimer la prédiction excessive de transferts inverses d'énergie (backscatter) observés dans les modèles de la famille du gradient. Cela permet ainsi de supprimer le comportement instable classiquement observé pour cette famille de modèles. La suite de ce travail propose ensuite d'utiliser l'estimateur optimal directement comme modèle sous-maille. Comme l'estimateur optimal fournit le modèle ayant la meilleure performance structurelle pour un jeu de variables donné, nous avons recherché le jeu de variable optimisant cette performance. Puisque ce jeu comporte un nombre élevé de variables, nous avons utilisé les fonctions d'approximation de type réseaux de neurones pour estimer cet estimateur optimal. Ce travail a mené au nouveau modèle substitut ANNM pour "Artificial Neural Network Model". Ces fonctions de substitution se construisent à partir de bases de données servant à émuler les termes exacts nécessaire à la détermination de l'estimateur optimal. Les tests de ce modèle ont montré qu'il avait de très bonnes perfomances pour des configurations de simulation peu éloignées de la base de données servant à son apprentissage, mais qu'il pouvait manquer d'universalité. Pour lever ce dernier verrou, nous avons proposé une utilisation hybride des modèles algébriques et des modèles de substitution à base de réseaux de neurones. La base de cette nouvelle famille de modèles ACM pour "Adaptative Coefficient Model" s'appuie sur les décompositions vectorielles et tensorielles des termes sous-maille exacts. Ces décompositions nécessitent le calcul de coefficients dynamiques qui sont modélisés par les réseaux de neurones. Ces réseaux bénéficient d'une méthode d'apprentissage permettant d'optimiser directement les performances structurelles et fonctionnelles des modèles ACM. Ces modèles hybrides allient l'universalité des modèles algébriques avec la performance élevée mais spécialisée des fonctions de substitution. Le résultat conduit à des modèles plus universels que l'ANNM. === This work develops subgrid model techniques and proposes methods of diagnosis for Large Eddy Simulation (LES) of turbulent mixing.Several models from these strategies are thus presented to illustrate these methods.The principle of LES is to solve the largest scales of the turbulent flow responsible for major transfers and to model the action of small scales of flowon the resolved scales. Formally, this operation leads to filter equations describing turbulent mixing. Subgrid terms then appear and must bemodeled to close the equations. In this work, we rely on the classification of subgrid models into two categories. "Functional" models whichreproduces the energy transfers between the resolved scales and modeled scales and "Structural" models that seek to reproduce the exact subgrid termitself. The first major challenge is to evaluate the performance of subgrid models taking into account their functional behavior (ability to reproduce theenergy transfers) and structural behaviour (ability to reproduce the term subgrid exactly). Diagnostics of subgrid models have been enabled with theuse of the optimal estimator theory which allows the potential of structural improvement of the model to be evaluated.These methods were initially involved for the development of a first family of models called algebraic subgrid $DRGM$ for "Dynamic Regularized GradientModel". This family of models is based on the structural diagnostic of terms given by the regularization of the gradient model family.According to the tests performed, this new structural model's family has better functional and structural performance than original model's family of thegradient. The improved functional performance is due to the vanishing of inverse energy transfer (backscatter) observed in models of thegradient family. This allows the removal of the unstable behavior typically observed for this family of models.In this work, we then propose the use of the optimal estimator directly as a subgrid scale model. Since the optimal estimator provides the modelwith the best structural performance for a given set of variables, we looked for the set of variables which optimize that performance. Since this set of variablesis large, we use surrogate functions of artificial neural networks type to estimate the optimal estimator. This leads to the "Artificial Neural Network Model"(ANNM). These alternative functions are built from databases in order to emulate the exact terms needed to determine the optimal estimator. The tests of this modelshow that he it has very good performance for simulation configurations not very far from its database used for learning, so these findings may fail thetest of universality.To overcome this difficulty, we propose a hybrid method using an algebraic model and a surrogate model based on artificial neural networks. Thebasis of this new model family $ACM$ for "Adaptive Coefficient Model" is based on vector and tensor decomposition of the exact subgrid terms. Thesedecompositions require the calculation of dynamic coefficients which are modeled by artificial neural networks. These networks have a learning method designedto directlyoptimize the structural and functional performances of $ACM$. These hybrids models combine the universality of algebraic model with high performance butvery specialized performance of surrogate models. The result give models which are more universal than ANNM.