Modélisation numérique d'écoulements turbulents à l'aide de décompositions matricielles

Daniel Lévesque

Thèse de doctorat (2023)

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Résumé

Les modèles de viscosité turbulente basés sur le tenseur de gradient de vitesse sont nombreux. Ils sont difficiles à sélectionner pour une application particulière, ils peuvent introduire des calculs qui sont numériquement instables et ils mesurent des fluctuations du champ de vitesse qui sont restreints au voisinage du point où ils sont évalués. L’objectif de cette thèse est de produire un modèle de viscosité turbulente qui est basé sur les décompositions matricielles. On explore la décomposition en valeurs singulières (SVD) et la factorisation matricielle non négative (NMF) à l’aide de quelques exemples simples et les données d’un jet turbulent. Ces deux décompositions matricielles arrivent à identifier les fluctuations du champ de vitesse. La SVD permet de le faire de manière optimale au sens des moindres carrés, ce qui permet d’obtenir une estimation précise de l’énergie représentée par l’approximation des fluctuations du champ de vitesse qui est utilisée. La NMF permet d’isoler des caractéristiques qui ont un sens physique, mais on doit définir ce sens afin de pouvoir l’exploiter. Plus de travail est donc requis pour rendre la NMF utile dans ce contexte, d’autant plus qu’elle ne partage pas les propriétés recherchées, que l’on retrouve avec la SVD (existence, unicité, optimalité, orthogonalité). Néanmoins, la NMF semble être une bonne candidate pour de futurs travaux. On choisit donc de poursuivre l’étude à l’aide de la SVD. On réussit à développer deux relations importantes qui peuvent servir à indiquer le niveau de turbulence présent dans l’écoulement. Pour y arriver, on utilise la variation de l’énergie des fluctuations du champ de vitesse à travers toutes les échelles présentes dans les données de l’écoulement. La première relation est l’évolution des valeurs singulières lors des mises à jour de la SVD pendant l’évolution en temps de l’écoulement. Ceci nous donne accès à une séquence d’ensembles de valeurs singulières et nous permet d’observer le transfert de l’énergie à travers les fluctuations du champ de vitesse à toutes les échelles présentes dans les données de l’écoulement. La seconde relation permet d’estimer la dérivée des valeurs singulières de chaque SVD au moment où elles sont calculées. Cette estimation permet de prédire la fluctuation de l’énergie des fluctuations du champ de vitesse qui sont exprimées par la SVD à cet instant. On constate que ces deux relations semblent un peu en accord avec les plus grandes échelles de l’écoulement, mais elles ne sont pas cohérentes pour toutes les échelles des fluctuations, en particulier pour les petites échelles. On explique cette anomalie par la nature des quantités exprimées par chaque relation. La variation des valeurs singulières, lors de la mise à jour de la SVD, ne peut pas être interprétée comme étant la variation de l’énergie d’une fluctuation précise du champ de vitesse puisque l’expression de cette fluctuation change lors de la mise à jour de la SVD. Néanmoins, cette interprétation reste approximativement correcte pour les plus grandes échelles et peut être utilisée pour estimer l’énergie qui transite des grandes échelles vers les petites échelles de l’écoulement. L’estimation de la dérivée des valeurs singulières prédit l’énergie des fluctuations exprimées par la SVD à cet instant comme si elles conservaient leur forme, comme c’est approximativement le cas pour les plus grandes échelles sur les courtes périodes de temps considérées. On termine la thèse en calculant une viscosité turbulente à l’aide d’une approximation des fluctuations turbulentes du champ de vitesse. Un algorithme est donné pour montrer comment ce modèle peut être mis en oeuvre. Une série de paramètres initiaux est proposée.

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Date du dépôt:
11 mars 2024 11:13
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:13
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Lévesque, D. (2023). Modélisation numérique d'écoulements turbulents à l'aide de décompositions matricielles [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/55108/

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