Stochastic Downscaling Method

Fiche dév Ens Sup - Recherche
  • Création ou MAJ importante : 08/02/10
  • Correction mineure : 22/03/10
Mots-clés

Stochastic Downscaling Method : méthode stochastique pour le raffinement d’échelle en mécanique des fluides

Ce logiciel a été développé (ou est en cours de développement) dans la communauté de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. Son état peut être variable (cf champs ci-dessous) donc sans garantie de bon fonctionnement.

 

Fonctionnalités générales du logiciel

Ce code de calcul est rédigé en Fortran95, il agit comme un module utilisable par un simulateur 3D à grande échelle pour effectuer un zoom sur une zone d’intérêt. Les entrées de SDM sont :

  • la zone d’intérêt (domaine 3D)
  • la résolution désirée dans cette zone
  • le champ de vitesse 3D du fluide sur le bord du domaine d’intérêt

Les sorties sont la vitesse du fluide à l’intérieur du domaine pré-défini, à la résolution désirée par l’utilisateur, ainsi que son énergie cinétique turbulente.

Contexte d’utilisation du logiciel

Ce logiciel est un logiciel de recherche destiné à comparer les modèles probabilistes de type Langevin aux techniques traditionnelles de raffinement de maillage (AMR, LES, etc.). Il est développé conjointement par les équipes TOSCA et MOISE de l’INRIA, et il est destiné à une utilisation en interne, ainsi que dans une collaboration avec des physiciens du Laboratoire de Météorologie Dynamique pour sa partie validation.

Publications liées au logiciel

Les publications suivantes sont associées à SDM :

  • F. Bernardin, M. Bossy, C. Chauvin, J-F. Jabir, A. Rousseau; Stochastic Lagrangian Method for Downscaling Problems in Computational Fluid Dynamics. Submitted, 2010.
  • F. Bernardin, M. Bossy, C. Chauvin, P. Drobinski, A. Rousseau and T. Salameh. Stochastic downscaling method: Application to wind refinement. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 23(6):851–859, 2009. http://hal.inria.fr/inria-00267959
  • C. Chauvin, F. Bernardin, M. Bossy and A. Rousseau. Wind simulation refinement: some new challenges for parti- cle methods. In Proceedings of ECMI 2008. European European Con- sortium for Mathematics and Industry, 2008. http://hal.inria.fr/inria-00337396
  • C. Chauvin, S. Hirstoaga, P. Kabelikova, F. Bernardin, M. Bossy and A. Rousseau. Solving the uniform density con- straint in a downscaling stochastic model. In Esaim, editor, CEMRACS 2007. http://hal.inria.fr/inria-00326931
  • Rousseau, F. Bernardin, M. Bossy, P. Drobinski and T. Salameh. Stochastic particle method applied to local wind simulation. In IEEE, editor, International Conference on Clean Electrical Power, pages 526–528. Capri, Italy, 2007. http://hal.inria.fr/inria-00172503