Data-based models for flow control

Résumé : Cette thèse est basé sur les méthodes de construction de modèles utilisant des données expérimentales. Deux groupes de méthodes sont étudiées, l’identification de systèmes et l’assimilation de données. La première permet de mettre en place une représentation pour un système donné en se basant sur l’histoire de ses entrées sorties. Cette représentation est calculée puis utilisée pour contrôler efficacement plusieurs exemples d’écoulements. La seconde, nécessite un modèle physique et met en oeuvre des mesures qui relève du vecteur d’état. Le modèle qui assimile les données offre un moyen d’extrapoler et d’interpoler ces dernières. Trois exemples d’assimilation de vitesses moyennes sont présentées, une couche limite turbulente, l’écoulement autour d’un cylindre et l’écoulement autour d’un profil d’aile idéalisé. Enfin plusieurs pistes pour la prise en compte d’incertitudes de mesures sont développés, pour l’assimilation de données et l’identification de systèmes.
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Thèse
Fluids mechanics [physics.class-ph]. Ecole Polytechnique X, 2014. English
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Contributeur : Nicolas Dovetta <>
Soumis le : vendredi 4 mars 2016 - 22:03:16
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:02:04
Document(s) archivé(s) le : dimanche 5 juin 2016 - 10:11:52

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Nicolas Dovetta. Data-based models for flow control. Fluids mechanics [physics.class-ph]. Ecole Polytechnique X, 2014. English. 〈tel-01097717〉

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