Mots-clés
Équipe
CFL - Calcul Intensif et Mécanique des Fluides
Biographie
Aurélien Larcher est un chercheur spécialisé en mécanique des fluides numérique et en méthodes avancées de simulation pour les problèmes multiphysiques impliquant écoulements turbulents, transferts thermiques et changements de phase. Ses travaux se concentrent sur le développement de stratégies innovantes pour assurer la robustesse et la précision des simulations numériques, en maintenant un coût computationnel raisonnable, notamment à travers l’adaptation de maillages anisotropes, les méthodes de résolution itérative et l’intégration de techniques d’apprentissage automatique. Son expertise couvre également la modélisation des interactions fluide-structure (FSI), avec des applications spécifiques aux pathologies vasculaires comme les anévrismes intracrâniens, où il évalue l’impact des hypothèses de modélisation sur les indicateurs hémodynamiques. Aurélien Larcher contribue par ailleurs à l’optimisation de formes et au contrôle de flux en combinant des schémas numériques élements finis / volumes finis, des méthodes de level-set et des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond (DRL), ouvrant des perspectives pour des solutions patient-spécifiques ou des designs industriels optimisés.
Publication(s)
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2024
Adaptive stopping criterion of iterative solvers for efficient computational cost reduction: Application to Navier–Stokes with thermal coupling DOI : 10.1016/j.finel.2024.104263
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2024
Adaptive Immersed Mesh Method (AIMM) for Fluid–Structure Interaction DOI : 10.1016/j.compfluid.2024.106285
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2024
Analysis of Intracranial Aneurysm Haemodynamics Altered by Wall Movement DOI : 10.3390/bioengineering11030269
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2024
Evaluating the Impact of Domain Boundaries on Hemodynamics in Intracranial Aneurysms within the Circle of Willis DOI : 10.3390/fluids9010001
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2023
Reinforcement learning for patient-specific optimal stenting of intracranial aneurysms DOI : 10.1038/s41598-023-34007-z
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2023
Large-scale parallel topology optimization of three-dimensional incompressible fluid flows in a level set, anisotropic mesh adaptation framework DOI : 10.1016/j.cma.2023.116335
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2023
Deep learning model for two-fluid flows DOI : 10.1063/5.0134421
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2022
A review on deep reinforcement learning for fluid mechanics: An update DOI : 10.1063/5.0128446
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2022
Single-step deep reinforcement learning for two- and three-dimensional optimal shape design DOI : 10.1063/5.0097241
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2022
Anisotropic adaptive body-fitted meshes for CFD DOI : 10.1016/j.cma.2022.115562
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2022
Deep learning model to assist multiphysics conjugate problems DOI : 10.1063/5.0077723
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2021
A review on deep reinforcement learning for fluid mechanics DOI : 10.1016/j.compfluid.2021.104973
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2021
Stabilized finite element method for incompressible solid dynamics using an updated Lagrangian formulation DOI : 10.1016/j.cma.2021.113923
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2021
Direct shape optimization through deep reinforcement learning DOI : 10.1016/j.jcp.2020.110080
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2021
Deep reinforcement learning for the control of conjugate heat transfer DOI : 10.1016/j.jcp.2021.110317
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2021
Single-step deep reinforcement learning for open-loop control of laminar and turbulent flows DOI : 10.1103/PhysRevFluids.6.053902
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2021
Robust deep learning for emulating turbulent viscosities DOI : 10.1063/5.0064458
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2021
Viscoplastic dam-breaks DOI : 10.1016/j.jnnfm.2020.104447
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2020
Anisotropic boundary layer mesh generation for reliable 3D unsteady RANS simulations DOI : 10.1016/j.finel.2019.103345
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2019
Conservative and adaptive level-set method for the simulation of two-fluid flows DOI : 10.1016/j.compfluid.2019.06.022
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2019
Capillary, viscous, and geometrical effects on the buckling of power-law fluid filaments under compression stresses DOI : 10.1016/j.compfluid.2019.06.014
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2017
Numerical investigation of a viscous regularization of the Euler equations by entropy viscosity DOI : 10.1016/j.cma.2016.12.010
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2017
FEnics-HPC: Coupled multiphysics in computational fluid dynamics DOI : 10.1007/978-3-319-53862-4_6
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2014
Analysis of a fractional-step scheme for the P1 radiative diffusion model DOI : 10.1007/s40314-014-0186-z
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2012
Convergence of a finite volume scheme for the convection-diffusion equation with L1 data DOI : 10.2307/23268048
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2008
A Finite Volume Stability Result for the Convection Operator in Compressible Flows . . . and Some Finite Element Applications
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2008
A Monotone Scheme for the k−ε RNG Model
Direction(s) de thèse(s)
- 2025 Simulation avancée de la trempe des polymères pour une fabrication aérospatialedurable CHAKIB Amal
- 2024 Qualification spatiale des composants céramiques de satellites à l'aide de la simulation numérique des essais de choc thermique. ABDEL GHANI Hasan
- 2023 Modélisation et simulation numérique du démouillage de fluides newtonien et viscoélastique HERTEL Nicolas
- 2022 Un cadre numérique d’interaction Fluide–Structure partitionné pour la simulation des anévrismes intracrâniens avec comportement de paroi hyperélastique RBAH Abdelilah
- 2021 Analyse de l'impact du mouvement des parois artérielles sur l'écoulement sanguin des anévrismes intracrâniens par simulations d'interaction fluide-structure GOETZ Aurèle
- 2021 Modélisation Hémodynamique Avancée et Simulation des Stent à Diversion de Flux dans le Traitement des Anévrismes Intracrâniens JEKEN RICO Pablo
- 2020 Optimisation Topologique des Echangeurs de Chaleur à Haute Efficacite par la Méthode Level-Set et l’Adaptation Anisotropique de Maillage ABDEL NOUR Wassim
- 2020 Stratégies de correction de flux pour des approximations en éléments finis continus des équations d'Euler compressible sur maillages non structurés DEVOS Thibaut
- 2019 Estimation d'erreur a posteriori et contrôle adaptatif des solveurs itératifs en éléments finis avec adaptation de maillage: application au processus de trempe. MEDGHOUL Ghaniyya
- 2019 Modélisation numérique et parallèle d'un maillage ajusté anisotrope pour l'application de trempe industrielle EL AOUAD Sacha
- 2018 Une méthode adaptative de maillage immergé (AIMM) pour l'interaction fluide--structure (IFS) NEMER Ramy
- 2018 Transfert thermique par rayonnement rapide et flexible pour des applications au frittage GERARD Rémi
- 2018 Nouveau cadre de modélisation de la capture d'interface et de l'ébullition pour le refroidissement industriel BOUBAYA Ali-Malek
- 2017 Résolution optimale des solveurs itératifs avec maillage adaptatif anisotrope MANZINALI Gabriel
- Application de l’Apprentissage Profond à la Prédiction et à la Modélisation des Écoulements de Fluides Multiphysiques George El Haber