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REDAFLOW

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REconstruction based DAta assisted frameworks for turbulent reacting FLOWs.

REDAFLOW aims to develop a generalised, computationally efficient and scalable modelling framework for simulating turbulent and reacting flows, aimed at the latest and emerging high-performance computing architectures. Current sta... ver más

31/08/2024

INSA Rouen

295K€

Presupuesto del proyecto: 295K€

Líder del proyecto

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-08-31

MSCA-IF-2020: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 4 años

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1 Participantes

INSA Rouen

295.06K€ | Lider

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Duración del proyecto: 41 meses Fecha Inicio: 2021-03-22
Fecha Fin: 2024-08-31

Líder del proyecto

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 295K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto REDAFLOW aims to develop a generalised, computationally efficient and scalable modelling framework for simulating turbulent and reacting flows, aimed at the latest and emerging high-performance computing architectures. Current state of the art classic modelling approaches developed from simplifying assumptions (in-compressible, self-similar, non-reacting) limit the generality and application domain of computational fluid dynamic simulations which is becoming the workhorse in industry for virtual prototyping. At the same time, a large number of flow-dependent and reaction-dependent model parameters limit the predictive ability and robustness of numerical simulations. The novelty of the proposed framework is twofold: reconstruction/deconvolution will be employed for modelling in a generalised and parameter-free framework unresolved terms in the governing equations while machine-learning will be employed to model the chemical kinetics including detailed-chemistry effects. The necessary filtering and interpolation schemes as well as all the deconvolution algorithms and chemistry neural network libraries will be developed in-house in stand-alone libraries, and optimised for use with state of the art parallelisation libraries. The proposed framework is expected to reduce the computational time required for tabulation-based reacting flow simulations, improve the simulation predictions, and allow a wider range of practical flows to be simulated under a generalised framework, irrespective of the flow or reaction regime. The tools and libraries developed are expected to attract the interest of a range of industries (chemical, automotive, aerospace, software, consulting) where simulation is the main tool for developing improved processes and designs for a wide range of engineering devices.

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