Job, internship and PhD offers-LHEEA

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Postdoctoral opportunity on the real-time deterministic wave prediction applied to floating wind turbines

The postdoctoral researcher will work on the development of a numerical tool to predict in real-time the wave field from a set of measurements. The final objective is to use the algorithm in operating conditions on floating offshore wind turbines. To this end, it needs to operate faster than physical time (allowing control strategies of wind turbines for instance). This position is available within the framework of two funded projects: EU (H2020) FLOATECH and French (ANR) CREATIF. Candidates with experience in scientific computing/numerical analysis and interest in ocean engineering are encouraged to apply.  Applicants must have a Ph.D. in Applied Mathematics or relevant field of engineering such as Fluid Dynamics, Inverse Problems, Signal Processing, etc. as well as strong quantitative and writing skills. The initial appointment is for 18 months, with the possibility of renewal. Details are available in the attached document.

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You can also find PhD offers of the "Ecole Doctorale Sciences pour l'Ingénieur": https://www.trouver-ma-these-spi.com/
And many other offers on: https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/search

Internship on meteorological data analysis

In the framework of the MOMENTA project, a field campaign in an onshore wind farm operated by VALOREM is ongoing. A meteorological mast equipped with sonic-anemometers located at different heights was installed near the wind farm. For some wind directions, the met mast is located in the wake of wind turbines. The main objectives of the master internship is to process the meteorological data, classify them according to environmental conditions (wind speed and direction, thermal stability) and to study atmospheric flow properties in presence or not of a wind turbine wake perturbation. Met-mast data will be correlated with the WT operational data and with ERA5 global reanalysis data. The modification of the turbulent properties of the flow due to the presence of a wind turbine wake will be deeply investigated.

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Stage "Système de suralimentation avancé pour moteur H2"

Le sujet comprend 2 parties distinctes :

• La première partie vise à réaliser une synthèse bibliographique sur les systèmes de suralimentation avancée (multi-étages, compresseur électrique, mix turbocompresseur / compresseur attelé …)
• La deuxième partie vise à se familiariser avec les outils d’analyse et la modélisation moteur avec le logiciel GT Power. Il s’agit d’exploiter une base de données expérimentale existante, afin de mettre en place un modèle complet de moteur suralimenté. L’objectif est de comparer différentes stratégies de suralimentation en fonctionnement stabilisé et transitoire

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Stage "Modélisation de la combustion Duel-Fuel avec le logiciel GT Power"

Des expériences ont été réalisées au Laboratoire sur un moteur automobile modifié, en utilisant l’E85 comme carburant pré-mélangé et du gazole conventionnel pour la combustion pilote.
Les objectifs de ce stage sont de:

• Modéliser le moteur en mode Diesel, sous GT Power, en utilisant le modèle de combustion DI Pulse.
• Calibrer le modèle pour optimiser la corrélation avec les expériences
• Modifier le modèle pour inclure l’injection de carburant en pré-mélange
• Tester le modèle de combustion DF et comparer les résultats de simulation avec les relevés expérimentaux

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Stage "Contribution à la Modélisation de la combustion H2 dans un moteur à allumage commandé"

Le sujet comprend 2 parties distinctes :

• La première partie vise à se familiariser avec les outils d’analyse et la modélisation du cliquetis avec le logiciel GT Power. Il s’agit d’exploiter une base de données expérimentale existante, relative à l’apparition du cliquetis sur un moteur automobile à allumage commandé, en fonction de plusieurs paramètres de calibration. L’objectif est de calibrer un des modèles d’apparition de cliquetis disponible dans GT pour qu’il soit capable de prédire l’avance à allumage critique et si possible l’angle d’apparition du cliquetis. Après une première approche basée sur un cycle moyen, il s’agira d’introduire la disparité cycle à cycle pour évaluer son impact sur la précision du modèle d’apparition de cliquetis
• La deuxième partie vise à se familiariser avec la modélisation de la combustion à allumage commandé sous GT Power. Il s’agira d’évaluer la capacité du modèle SI Turb à décrire correctement une combustion d’H2.> Télécharger l'offre complète

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Internship "Evaluation of the use of wind tunnel data as inflow conditions for wind turbine load simulations"

Accounting for the correct characteristics of the upcoming wind is crucial for the accuracy of aeroelastic simulations. If current methods proved able to generate unsteady inflow conditions representative of the atmospheric boundary layer, there is a clear lack when the upcoming wind is perturbed by one or several wind turbines. Taking into account the flow modification by the presence of the wake is however crucial when studying wind turbine performance operating in farms. To tackle this challenge, the goal of the present project is to interface an aeroelastic code with wind tunnelmeasurements performed in a cross-section of an offshore atmospheric boundary layer (ABL) or in the wake of a wind turbine scale model (~1/700) immersed in the ABL. Wind tunnel experiments using Stereoscopic Particle Image Velocimetry combined with hot-wire anemometry have been run at LHEEA, allowing for the generation of different databases with different types of modeling for the temporal evolution of the flow. Based on the experimental databases available at LHEEA, the objectives of the internship are to:
• Extrapolate and upscale the experimental data onto the simulation grid
• Analyze the statistical characteristics of the generated data and compare them to those obtained via standard procedure
• Run simulations with the SGRE load-simulation code (BhawC)
• Assess the influence of the type inflow conditions on the output of the load simulations
• using spatially dense PIV data, test of kriging methods to interpolate sparse velocity fields

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