Peut-on prédire la forme des panaches en fonction de leurs constitutions moléculaires ?
On montre ici que la masse influe grandement sur la dynamique des jets. Tout d'abord
sur l'instabilité primaire, pour laquelle on observe des modifications des taux d'amplifications
et des longueurs caractéristiques. En second lieu, il apparait une instabilité secondaire
plane, dont le mécanisme est identifié comme étant un effet Rayleigh--Taylor.
Exemple ci contre : simulation numérique d'un jet lourd.
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Flamme turbulente, rejet atmosphérique ou courant océanique sont autant de phénomènes
où l'on observe aussi bien des variations de masse volumique qu'une dynamique turbulente.
La question inhérente est comment les effets de masse vont influencer les propriétés
de la turbulence. On montre ici que les petites échelles de la turbulence sont amplifiés
par cet effet, avec une modification des spectres caractéristiques de la turbulence.
Ici encore, un mécanisme Rayleigh--Taylor est à l'oeuvre, sous l'effet de l'accélération
locale dans le fluide.
Exemple ci contre : visualisation du champs de densité dans un écoulement turbulent.
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Mousse de bière ou bulles de savon, les mousses sèches sont un enchevètrement de bulles
séparées par un film liquide très fin. Ce
film liquide est maintenu par un effort interne, appelé pression de disjonction, qui tend à
empêcher la fusion des bulles. On souhaite comprendre comment ces bulles s'agencent spontanément.
Exemple ci-contre : simulation de l'auto-organisation hexagonale d'un réseau de bulles.
Les écoulements incompressibles à densité
variable ont deux particlarité :
Il est donc nécessaire d'ajuster les méthodes numériques à ces écoulements. On propose ici une méthode
spectrale et semi-implicite pour les termes visqueux, avec des méthodes de Krylov pour inverser les opérateurs. La convergence est assuré par un préconditionnement efficace de ces derniers.
Exemple ci contre : instabilité de Rayleigh--Taylor avec un rapport de densité de 10.
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Les simulations numériques en mécanique des fluides se font de plus en plus gourmandes. Pour
répondre à ces besoins, les architectures matérielles HPC (High Performance Computing)
augmentent significativement en performances. Cependant,
on observe un déséquilibrage des architectures dans le cas particulier du calcul CFD (Computational
Fluid Dynamics), pour lesquels les accès mémoires sont prépondérants. On propose ici d'étudier
la performances d'architectures alternatives : les processeurs ARM ou les cartes GPGPU.
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