Doctorant (H/F) - Palaiseau, France - ONERA

ONERA

Entreprise vérifiée

Palaiseau, France

il y a 3 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

**PROPOSITION DE SUJET DE THESE**

**Intitulé : Meilleure modélisation de la combustion de l'aluminium en propulsion solide à l'aide d'exploitation de données expérimentales par deep learning**

Référence **:MFE-DMPE **:

- (à rappeler dans toute correspondance)_

**Mots clés**
Propulsion fusée, propergol solide, aluminium, combustion, analyse d'images, réseau de neurone convolutif, apprentissage profond

**Profil et compétences recherchées**

Connaissances en combustion, écoulements diphasiques, simulation numérique.
Le sujet nécessite un goût prononcé pour le traitement du signal et d'images expérimentales. Ce traitement impliquera l'utilisation d'outils d'apprentissage profond (réseau de neurones convolutif), mis en œuvre à l'aide de scripts Python.

**Présentation du projet doctoral, contexte et objectif**
Pour la propulsion fusée, l'aluminium est inclus dans les compositions de propergol solide composite car il améliore les performances (+10% en poussée). Mais la combustion de l'aluminium peut avoir un impact négatif, comme source d'oscillations de pression dans les propulseurs solides via le phénomène d'instabilité thermo-acoustique (ITHAC), encore mal prédit [1].

Des travaux effectués à l'ONERA ont permis de modéliser la combustion d'une goutte d'aluminium avec des modèles détaillés de transport moléculaire et de cinétique de surface [2]. Il s'agit de la combustion de gouttes liquides binaires (aluminium & calotte d'alumine) dans un environnement gazeux oxydant. Mais seuls des modèles réduits permettent de simuler des propulseurs réels complets. De tels modèles reposent sur des hypothèses fortes qui induisent des incertitudes, comme l'évolution de l'alumine formée en surface. La validation des modèles passe par des comparaisons avec des données expérimentales représentatives, par exemple l'ombroscopie haute cadence utilisée à l'ONERA. L'exploitation des images d'ombroscopie fournit déjà la taille et la vitesse des gouttes d'aluminium [3], mais des phénomènes physiques plus fins concernant le système binaire aluminium / alumine n'ont pas encore été quantifiés.

Le présent sujet de thèse vise à mieux caractériser les phénomènes survenant durant la combustion des gouttes d'aluminium en propulsion solide. Il permettra de mettre en place des comparaisons directes entre données expérimentales et simulations numériques. Ces différents aspects doivent permettre d'ajuster les modèles réduits de combustion d'aluminium.

L'exploitation de données expérimentales passera par l'utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) entraînés par apprentissage profond. Des outils ont déjà été développés dans des thèses précédentes à l'ONERA, utilisant les réseaux U-NET et MASK R-CNN [4], mais il s'agira de raffiner les sorties fournies pour caractériser des phénomènes physiques fins. On s'intéressera ainsi à la formation de l'alumine en surface de la goutte ainsi qu'au mouvement propre de rotation de celle-ci au-dessus de la surface. Cela passera par le développement de nouveaux post
- traitements des sorties des réseaux et de nouvelles approches d'apprentissage.

Ces nouveaux outils permettront d'estimer les grandeurs physiques d'intérêt à partir des bases de données d'images d'ombroscopie de l'ONERA. Il s'agira de quantifier les grandeurs caractéristiques de l'échauffement initiale d'une goutte, de la dynamique de formation de l'alumine ou de la traînée des gouttes proches de la surface. Ces paramètres physiques seront étudiés pour différentes pressions et différentes compositions de propergols solides.

Les analyses conduiront à sélectionner des conditions d'intérêt pour lesquelles simuler la combustion d'une goutte d'aluminium isolée. Cette simulation sera réalisée avec le code CEDRE de l'ONERA avec ses capacités d'utilisation de maillages dynamiques. Cette méthode consiste à définir un maillage de référence fixe au cours du temps (ici, la surface du propergol solide en combustion et l'environnement gazeux), sur lequel s'appliquera le mouvement du corps mobile muni de son propre maillage. Le corps mobile correspondra ici au système binaire aluminium / alumine (goutte et calotte), permettant une évaluation précise du mouvement propre de la goutte, de sa traînéCette approche de maillage dynamique n'a été utilisé que récemment pour des gouttes à l'ONERA, et pas encore pour des gouttes binaires ; il permettra une comparaison directe des résultats numériques avec les analyses expérimentales.

Ainsi, en fin de thèse, des recommandations pourront être établies pour l'ajustement des modèles réduits de combustion des gouttes d'aluminium en propulsion solide. Ces recommandations prendront en compte les comparaisons entre calculs et mesures, ainsi que des études de s