ONERA
Actuellement, l’introduction de l’usage des algorithmes d’apprentissage à la simulation d’écoulements multiphysiques complexes est entravée par le manque de garantie des résultats obtenus. Pourtant, ces outils pourraient réduire fortement les coûts de calcul et de conception, facilitant ainsi le développement de moteurs plus propres et moins chers.
La thèse se propose donc de développer une méthodologie de base de données et une approche algorithmique d’apprentissage pour élargir et garantir le domaine d’application et mieux expliquer les résultats obtenus pour une chambre de combustion aérospatiale. Cette thèse est co-financée par l’ONERA et le DLR, et suppose une présence égale dans les centres de ONERA Palaiseau et DLR-Cologne.