ALEKCIA
Augmented prediction and anaLysis of massive data for the idEntification of Key parameters Controlling Internal Aerodynamics
Prédiction et analyse augmentées de données massives pour l’identification des paramètres clés contrôlant l’aérodynamique interne
Démarré en septembre 2021 pour une période de 4 ans, le projet ANR ALEKCIA regroupe 3 partenaires académiques :
- l’institut PPRIME/CNRS (Poitiers),
- le laboratoire PRISME Université d’Orléans,
- IFPEN.
L'objectif principal d'ALEKCIA est de développer des outils innovants permettant d’améliorer la prédiction et l'analyse des écoulements réactifs turbulents en se concentrant sur des conditions de fonctionnement réelles d’un moteur à allumage commandé (MAC) pour mieux capter les phénomènes résolus en temps et contrôler les origines des comportements indésirables. A cet égard, une approche expérimentale et numérique couplée dans un MAC à accès optique alimenté en dihydrogène sera réalisée par les différents partenaires. L'hypothèse clé est que les progrès futurs sont liés à la combinaison synergique et forte d'outils expérimentaux et numériques à chaque étape du projet, ce qui permettra d'avancer dans l'analyse des échelles physiques et des conditions aux limites.
L'un des points forts du projet est que les outils et les méthodologies développées pourront également bénéficier à une gamme d'applications bien au-delà des moteurs à combustion interne, dans des situations où les écoulements turbulents complexes doivent être maîtrisés pour atteindre une plus grande efficacité, comme dans les domaines de la propulsion ou de la production d'énergie.
En savoir plus : Projet-ANR-20-CE05-0007 et sur https://extranet.ifpen.fr/Extranet/alekcia
Contact : Karine Truffin