Elie Hachem

Professeur

Centre · CEMEF

Mots-clés

Prix & distinctions

2025 ERC Proof of Concept Grants pour son projet alliant réalité virtuelle, intelligence artificielle et santé.
2022 ERC Consolidator Grant for the project “CURE” : "Couplage mécanique des fluides et machine learning pour le traitement des anévrismes non rompus."
2020 Fellow 2020 (distinction de l’International Association for Computational Mechanics)
2019 1er prix Atos-Joseph Fourier, catégorie simulation numérique, calcul intensif,
2015 Prix Intel et HP de la meilleure présentation en “Calcul intensif pour la mécanique des fluids”, Ecole Polytechnique, Palaiseau, 5 février 2015
2014 Prix IBM Faculty Awardde 10 000$
2010 Prix de la meilleure thèse ECCOMAS
2010 Prix de thèse GAMNI-SMAI

Équipe

CFL - Calcul Intensif et Mécanique des Fluides

Biographie

Hachem Elie est un chercheur dont les travaux se situent à l’intersection de la mécanique des fluides numérique, de l’apprentissage automatique et des applications biomédicales. Ses recherches portent principalement sur le développement de méthodes innovantes pour la simulation et l’analyse des écoulements complexes, avec une expertise marquée dans les approches hybrides combinant modélisation physique et intelligence artificielle. Ses contributions incluent l’utilisation de réseaux de neurones graphiques (GNNs) pour accélérer les simulations en dynamique des fluides computationnelle (CFD), notamment via des stratégies de pré-entraînement masqué et des curriculums d’apprentissage multi-échelles. Ces travaux visent à améliorer l’efficacité et la précision des modèles tout en réduisant les coûts computationnels, avec des applications ciblées comme la simulation d’anévrismes intracrâniens ou la prédiction de phénomènes multiphasiques. Parallèlement, Hachem Elie explore les interactions fluide-structure (FSI) et les méthodes de maillage adaptatif, en intégrant des cadres variationnels multi-échelles pour traiter des problèmes tels que la formation de thrombus ou l’optimisation topologique de systèmes thermofluidiques. Ses recherches s’étendent également à l’optimisation de procédés industriels, comme le contrôle de fours à gaz ou la protection de panneaux solaires contre les vents violents, en couplant des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond avec des simulations CFD haute fidélité.

Publication(s)

2026
Curriculum learning for mesh-based simulations DOI : 10.1063/5.0316165
2026
TRELLIS -enhanced surface features for comprehensive intracranial aneurysm analysis DOI : 10.1016/j.neuri.2026.100259
2025
Stretching and breakup of two-dimensional falling Newtonian sheets DOI : 10.1063/5.0270377
2025
Experimental and Numerical Study of Film Boiling Around a Small Nickel Sphere DOI : 10.3390/fluids10070162
2025
Inverse Leidenfrost impacting drops DOI : 10.1017/jfm.2024.1164
2025
Multi-grid graph neural networks with self-attention for computational mechanics DOI : 10.1063/5.0281590
2025
Viscoplastic drops impacting a free-slip surface DOI : 10.1016/j.ijmultiphaseflow.2025.105177
2025
A Continuum Approach With Adaptive Mesh Refinement for Platelet Plug Formation DOI : 10.1002/cnm.70073
2025
Deep Learning Prediction of Dry Friction in DLC Coatings Using Literature-Derived Data DOI : 10.1007/s11249-025-02056-2
2025
Physical-informed deep learning prediction of solid and fluid mechanical properties of oxide glasses DOI : 10.1016/j.jnoncrysol.2025.123476
2025
Investigating Delayed Rupture of Flow Diverter-Treated Giant Aneurysm Using Simulated Fluid–Structure Interactions DOI : 10.3390/bioengineering12030305
2025
MESHMASK: PHYSICS-BASED SIMULATIONS WITH MASKED GRAPH NEURAL NETWORKS
2024
Virtual flow diverter deployment and embedding for hemodynamic simulations DOI : 10.1016/j.compbiomed.2024.109023
2024
Viscoplastic elliptical objects impacting a solid surface DOI : 10.1063/5.0197270
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
2024
Adaptive Immersed Mesh Method (AIMM) for Fluid–Structure Interaction DOI : 10.1016/j.compfluid.2024.106285
2024
Analysis of Intracranial Aneurysm Haemodynamics Altered by Wall Movement DOI : 10.3390/bioengineering11030269
2024
Beacon, a Lightweight Deep Reinforcement Learning Benchmark Library for Flow Control DOI : 10.3390/app14093561
2024
Multi-Objective Topology Optimization of Conjugate Heat Transfer Using Level Sets and Anisotropic Mesh Adaptation DOI : 10.3390/fluids9050105
2024
Combining machine learning and computational fluid dynamics for solar panel tilt angle optimization in extreme winds DOI : 10.1063/5.0233709
2024
Reinforcement learning for cooling rate control during quenching DOI : 10.1108/HFF-11-2023-0713
2024
AnXplore: a comprehensive fluid-structure interaction study of 101 intracranial aneurysms DOI : 10.3389/fbioe.2024.1433811
2024
Evaluating the Impact of Domain Boundaries on Hemodynamics in Intracranial Aneurysms within the Circle of Willis DOI : 10.3390/fluids9010001
2023
Autoregressive transformers for data-driven spatiotemporal learning of turbulent flows DOI : 10.1063/5.0152212
2023
Parallel Bootstrap-Based On-Policy Deep Reinforcement Learning for Continuous Fluid Flow Control Applications DOI : 10.3390/fluids8070208
2023
Reinforcement learning for patient-specific optimal stenting of intracranial aneurysms DOI : 10.1038/s41598-023-34007-z
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
2023
A Vaporization Model for Continuous Surface Force Approaches and Subcooled Configurations DOI : 10.3390/fluids8080233
2023
Investigating gas furnace control practices with reinforcement learning DOI : 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2023.124147
2023
Deep learning model for two-fluid flows DOI : 10.1063/5.0134421
2023
A Stabilized Finite Element Framework for Anisotropic Adaptive Topology Optimization of Incompressible Fluid Flows DOI : 10.3390/fluids8080232
2023
The role of viscoplastic drop shape in impact DOI : 10.1017/jfm.2023.926
2023
Aggregation and disaggregation processes in clusters of particles under flow: Simple numerical and theoretical insights DOI : 10.1103/PhysRevFluids.8.023304
2023
Policy-based optimization: single-step policy gradient method seen as an evolution strategy DOI : 10.1007/s00521-022-07779-0
2022
Topology Optimization of Heat and Mass Transfer Systems using Level Sets and Anisotropic Mesh Adaptation DOI : 10.11159/ffhmt22.176
2022
Proposition of extension of models relating rheological quantities and microscopic structure through the use of a double fractal structure DOI : 10.1063/5.0101750
2022
A review on deep reinforcement learning for fluid mechanics: An update DOI : 10.1063/5.0128446
2022
A twin-decoder structure for incompressible laminar flow reconstruction with uncertainty estimation around 2D obstacles DOI : 10.1007/s00521-021-06784-z
2022
Single-step deep reinforcement learning for two- and three-dimensional optimal shape design DOI : 10.1063/5.0097241
2022
First Steps in the Application of Physics-Informed Neural Networks to Full Waveform Inversion
2022
Erratum: Proposition of extension of models relating rheological quantities and microscopic structure through the use of a double fractal structure (Physics of Fluids (2022) 34 (083105) DOI: 10.48550/arXiv.2206.07464) DOI : 10.1063/5.0126532
2022
Anisotropic adaptive body-fitted meshes for CFD DOI : 10.1016/j.cma.2022.115562
2022
Application and assessment of the improved delayed detached eddy simulation model to the cold spray process: Toward high fidelity computation fluid dynamics simulations DOI : 10.1063/5.0100954
2022
A Bayesian Nonlinear Reduced Order Modeling Using Variational AutoEncoders DOI : 10.3390/fluids7100334
2022
Multiphase Flows with Viscoplastic Materials DOI : 10.1007/978-3-030-93456-9_17
2022
Deep learning model to assist multiphysics conjugate problems DOI : 10.1063/5.0077723
2021
A review on deep reinforcement learning for fluid mechanics DOI : 10.1016/j.compfluid.2021.104973
2021
Stabilized finite element method for incompressible solid dynamics using an updated Lagrangian formulation DOI : 10.1016/j.cma.2021.113923
2021
Graph neural networks for laminar flow prediction around random two-dimensional shapes DOI : 10.1063/5.0064108
2021
Direct shape optimization through deep reinforcement learning DOI : 10.1016/j.jcp.2020.110080
2021
Deep reinforcement learning for the control of conjugate heat transfer DOI : 10.1016/j.jcp.2021.110317
2021
A simple and efficient numerical model for thermal contact resistance based on diffuse interface immersed boundary method DOI : 10.1016/j.ijthermalsci.2020.106817
2021
Single-step deep reinforcement learning for open-loop control of laminar and turbulent flows DOI : 10.1103/PhysRevFluids.6.053902
2021
Robust deep learning for emulating turbulent viscosities DOI : 10.1063/5.0064458
2021
Viscoplastic dam-breaks DOI : 10.1016/j.jnnfm.2020.104447
2020
Inertia-dominated coiling instabilities of power-law fluids DOI : 10.1016/j.jnnfm.2020.104321
2020
A supervised neural network for drag prediction of arbitrary 2D shapes in laminar flows at low Reynolds number DOI : 10.1016/j.compfluid.2020.104645
2020
Anisotropic boundary layer mesh generation for reliable 3D unsteady RANS simulations DOI : 10.1016/j.finel.2019.103345
2020
A Variational Multi-Scale Anisotropic Mesh Adaptation Scheme for Aerothermal Problems DOI : 10.1007/978-3-030-30705-9_18
2020
A ‘R-to-H’ Mesh Adaptation Approach for Moving Immersed Complex Geometries Using Parallel Computers DOI : 10.1080/10618562.2020.1783441
2020
A stabilized PGD mixed formulation of the Navier-Stokes equation, application to a Lid-driven cavity
2020
On the analytical and numerical simulation of an oscillating drop in zero-gravity DOI : 10.1016/j.compfluid.2019.104362
2020
Adaptive Eulerian framework for boiling and evaporation DOI : 10.1016/j.jcp.2019.109030
2019
Discontinuous Galerkin finite element method applied to the coupled unsteady Stokes/Cahn-Hilliard equations DOI : 10.1002/fld.4720
2019
Conservative and adaptive level-set method for the simulation of two-fluid flows DOI : 10.1016/j.compfluid.2019.06.022
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
2019
Exploiting locality and translational invariance to design effective deep reinforcement learning control of the 1-dimensional unstable falling liquid film DOI : 10.1063/1.5132378
2019
Sensitivity to the rheology and geometry of granular collapses by using the μ(I) rheology DOI : 10.1016/j.compfluid.2019.104260
2019
The effect of viscosity, yield stress, and surface tension on the deformation and breakup profiles of fluid filaments stretched at very high velocities DOI : 10.1016/j.jnnfm.2018.12.001
2019
A versatile immersed surface-to-surface method for radiation exchange: Implementation and validation DOI : 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.01.051
2019
A stabilized mixed formulation using the proper generalized decomposition for fluid problems DOI : 10.1016/j.cma.2018.09.030
2019
Time-accurate calculation and bifurcation analysis of the incompressible flow over a square cavity using variational multiscale modeling DOI : 10.1016/j.jcp.2018.09.036
2018
Adaptive stopping criterion for iterative linear solvers combined with anisotropic mesh adaptation, application to convection-dominated problems DOI : 10.1016/j.cma.2018.06.025
2018
Parallel and adaptive VMS finite elements formulation for aerothermal problems DOI : 10.1016/j.compfluid.2018.03.077
2018
Variational Multiscale error estimator for anisotropic adaptive fluid mechanic simulations: Application to convection–diffusion problems DOI : 10.1016/j.cma.2017.11.019
2018
Aerothermal impingement jet flow simulations using anisotropic multiscale mesh adaptation DOI : 10.2514/6.2018-2898
2018
Anisotropic adaptive stabilized finite element solver for RANS models DOI : 10.1002/fld.4475
2018
Interpolation with restrictions in an anisotropic adaptive finite element framework DOI : 10.1016/j.finel.2017.11.011
2018
Stabilized mixed finite element method for the M1 radiation model DOI : 10.1016/j.cma.2018.01.046
2018
Inelastic accretion of inertial particles by a towed sphere DOI : 10.1103/PhysRevFluids.3.024303
2017
Numerical coupling strategy for the simulation of electromagnetic stirring DOI : 10.22364/mhd.53.3.11
2017
A new approach to solve complex valued systems arising from the solution of Maxwell equations in the frequency domain through real-equivalent formulations DOI : 10.1002/nla.2079
2017
Two-fluid flow under the constraint of external magnetic field: Revisiting the dam-break benchmark DOI : 10.1108/HFF-09-2016-0371
2017
Quantitative predictions of the μ(I) rheology in 2D and 3D granular column collapse: Scaling laws and quasi-static vs. inertial regimes DOI : 10.1051/epjconf/201714011005
2017
Anisotropic boundary layer mesh generation for immersed complex geometries DOI : 10.1007/s00366-016-0469-7
2016
On optimal simplicial 3D meshes for minimizing the Hessian-based errors DOI : 10.1016/j.apnum.2016.07.007
2016
Numerical stability analysis and flow simulation of lid-driven cavity subjected to high magnetic field DOI : 10.1063/1.4948433
2016
High fidelity anisotropic adaptive variational multiscale method for multiphase flows with surface tension DOI : 10.1016/j.cma.2016.04.014
2016
Adaptive variational multiscale method for bingham flows DOI : 10.1016/j.compfluid.2016.08.011
2016
Unified adaptive Variational MultiScale method for two phase compressible-incompressible flows DOI : 10.1016/j.cma.2016.05.022
2016
Unified formulation for modeling heat and fluid flow in complex real industrial equipment DOI : 10.1016/j.compfluid.2016.05.007
2015
Stability analysis of a polymer coating process DOI : 10.1063/1.4918408
2015
Stability analysis of a polymer film casting problem DOI : 10.1002/fld.4024
2015
Immersed methods and parallel anisotropic mesh adaptation to simplify the simulation setup using the cloud
2015
Recent and future developments in finite element metal forming simulation
2015
A three-field stabilized finite element method for fluid-structure interaction: Elastic solid and rigid body limit DOI : 10.1002/nme.4972
2015
Immersed NURBS for CFD applications DOI : 10.1007/978-3-319-06053-8_7
2015
Implicit boundary and adaptive anisotropic meshing DOI : 10.1007/978-3-319-06053-8_1
2015
Anisotropic meshing with time-stepping control for unsteady convection-dominated problems DOI : 10.1016/j.apm.2014.10.005
2014
Recent and future developments in finite element metal forming Simulation
2014
Direct numerical simulations of two-phase immiscible wakes DOI : 10.1088/0169-5983/46/4/041409
2014
On the stabilized finite element method for steady convection-dominated problems with anisotropic mesh adaptation DOI : 10.1016/j.amc.2013.12.166
2013
Fully space-time metric based anisotropic mesh adaptation for unsteady problems
2013
Solution of high-Reynolds incompressible flow with stabilized finite element and adaptive anisotropic meshing DOI : 10.1016/j.cma.2013.08.004
2013
Immersed stress method for fluid-structure interaction using anisotropic mesh adaptation DOI : 10.1002/nme.4481
2013
Multidomain Finite Element Computations: Application to Multiphasic Problems DOI : 10.1002/9781118557884.ch5
2013
A high-order discontinuous Galerkin method with Lagrange multipliers for advection-diffusion problems DOI : 10.1016/j.cma.2013.05.003
2013
Adaptive time-step with anisotropic meshing for incompressible flows DOI : 10.1016/j.jcp.2012.12.010
2013
Identification of glass pad lubricant viscosity using a trapping thermomechanical test DOI : 10.1016/j.jmatprotec.2012.10.002
2013
Edge-based anisotropic mesh adaptation for CFD applications DOI : 10.1007/978-3-642-33573-0_33
2013
Modeling of heat transfer and turbulent flows inside industrial furnaces DOI : 10.1016/j.simpat.2012.07.013
2013
Anisotropic adaptive meshing and monolithic Variational Multiscale method for fluid-structure interaction DOI : 10.1016/j.compstruc.2012.12.004
2012
Immersed volume method for solving natural convection, conduction and radiation of a hat-shaped disk inside a 3D enclosure DOI : 10.1108/09615531211244871
2012
Adaptive anisotropic meshing for incompressible navier stokes using a VMS solver with boundary layer
2012
3D simulation of turbulent two-phase flows using a stabilized finite element method
2012
Stabilized finite element solution to handle complex heat and fluid flows in industrial furnaces using the immersed volume method DOI : 10.1002/fld.2498
2011
Advanced numerical method for generation of three-dimensional particles and its application in microstructure-based simulation of fatigue behavior DOI : 10.1016/j.commatsci.2011.04.039
2010
Enriched finite element spaces for transient conduction heat transfer DOI : 10.1016/j.amc.2010.09.057
2010
A multi-scale approach for high cycle anisotropic fatigue resistance: Application to forged components DOI : 10.1016/j.msea.2010.03.042
2010
Monolithic stabilized finite element method for rigid body motions in the incompressible Navier-Stokes flow: Monolothic SFEM for FSI DOI : 10.3166/ejcm.19.547-573
2010
Stabilized finite element method for incompressible flows with high Reynolds number DOI : 10.1016/j.jcp.2010.07.030
2009
Immersed volume method for solving 3D natural convection, conduction and radiation of a hat-shaped disk inside an enclosure
2009
Immersed volume method for radiative heat transfer: Theory and validation

Enseignements

Mécanique des fluides (PI MECAERO)

Chargé d'enseignement

Mécanique des Matériaux et des Structures (PI MECAERO)

Responsable

Projet (PI MECAERO)

Chargé d'enseignement

Période d'enseignement d'option (octobre+janvier)

Responsable

Éléments finis

Chargé d'enseignement

L'enseignement comprend une partie théorique (avec cours et petites classes), et une partie pratique, basée sur un mini-projet. La partie "cours" comprend un exposé de la formulation théorique de la méthode (10 séances de cours et TD), mais aussi celui de sa mise en oeuvre (5 séances de cours et TD), et de l'environnement industriel (5 séances). Les mini-projets correspondent à un tiers du cours. Ceux-ci seront à choisir parmi une liste de sujets dirigés soit vers des applications spécifiques, soit vers des développements algorithmiques ou mathématiques : dynamique, mécanique statique, contact, thermique, diffusion, mécanique des fluides, adaptation de maillage,... Contenu Formulation théorique et mise en oeuvre de la méthode Formulation variationnelle: Espaces de Sobolev, solutions faibles, théorème de Lax Milgram, lien avec les travaux virtuels et le calcul des variations. Méthode des éléments finis: Description de la méthode, exemples d'éléments finis, résultats de convergence Formulation matricielle: Matrices élémentaires, assemblage, conditions aux limites, résolution, algorithmes en mécanique et en thermique Environnement de calcul Lien avec la CAO: Chaînes de conception Les techniques de maillages : Méthodes de Delaunay, frontale. Maillage d'une pièce complexe. Les grands codes du commerce: organisation d'un code de calcul, quelques exemples Calcul parallèle: Machines et algorithmes associés, solveurs parallèles, décomposition de domaine Applications Les élèves intéressés par des applications sur pièces réelles utiliseront un grand logiciel du commerce, ou les logiciels des Centres de Recherche de l'École. Ils réaliseront un calcul réaliste d'un point de vue industriel. Ceux qui sont plus intéressés par les aspects maths appliquées pourront utiliser une plate-forme de développement, telle que FreeFem++.

Ingénierie digitale des systèmes complexes (IDSC) option

Responsable

Au cours des dix dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a profondément transformé le monde industriel en révolutionnant les méthodes de conception, d’optimisation et d’exploitation des systèmes. L’un des aspects les plus marquants de cette évolution réside dans la modélisation numérique des systèmes complexes. Traditionnellement fondée sur des méthodes à fort contenu physique ou multiphysique, elle bénéficie aujourd’hui des avancées en intelligence artificielle, notamment grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique et de deep learning. L’option Ingénierie Digitale des Systèmes Complexes de Mines Paris vise à donner à ses étudiants des bases solides et multi-disciplinaires en IA, leur permettant de comprendre en profondeur ses applications et de les mettre en pratique sur des problématiques industrielles. Les disciplines étudiées dans l’option sont : le machine learning et ses applications dans le domaine de l’ingénierie la vision par ordinateur le calcul haute performance L’enseignement de l’option s’articule autour de trois semaines d’enseignements, complétées par deux semaines de Data challenge et une semaine de voyage d’option. Plus d'informations sont disponibles sur la page web de l'option : https://bruno-figliuzzi.github.io/Option/

Fluides (cours)

Responsable

Fluides (trimestre recherche)

Responsable

Direction(s) de thèse(s)

2025 Simulation du procédé d’essorage pneumatique en galvanisation, basé sur un modèle élément fini avec adaptation espace-temps anisotrope. NASSER Ali
2025 Jumeaux numériques et Deep Learning pour la conception optimiséeet décarbonée des fours verriers industriels AYOUN Yassine
2025 Couplage de l'Apprentissage Automatique avec la Mécanique Numériquevia les Graph Neural Networks BAZZI Amir
2025 Simulation avancée de la trempe des polymères pour une fabrication aérospatialedurable CHAKIB Amal
2025 Simulation d’écoulements multiphasiques pour le transport de fluides complexes dans le système pulmonaire humain. YEPES-PEñARANDA Alejandro José
2025 Accélération des simulations en mécanique numérique par l’intelligence artificielle: vers une intégration des Graph Neural Networks dans les procédés de forge. SHEHAZI Manar
2025 Jumeaux numériques et Deep Learning pour la conception optimisée et décarbonée des fours verriers industriels STENTA Marion
2024 Couplage intelligence artificielle et mécanique numérique pour le traitement des anévrysmes intracrâniens ZARATE GUEVARA John Sebastian
2024 Mécanique des fluides numérique, IRM 4D flow et apprentissage profond pour la stratification du risque de rupture d’anévrismes intracrâniens LANNELONGUE Vincent
2024 Couplage de méthodes de Deep Reinforcement learning (DRL) avec des réseaux de neurones convolutifs sur graphes, pour la simulation et l’optimisation des écoulements NGUYEN Xuan Minh Vuong
2024 Traitement des anévrismes par Machine Learning GARNIER Paul
2024 Apprentissage par renforcement profond pour la conception innovante et l’élaboration de jumeaux numériques de moules de flaconnage ZAAYTER Tony
2024 Couplage intelligence artificielle et mécanique numérique pour le traitement des anévrysmes intracrâniens. FAITINI Chiara
2024 Hydrogels composites pour la double administration de médicaments VINCENT Carla
2024 Qualification spatiale des composants céramiques de satellites à l'aide de la simulation numérique des essais de choc thermique. ABDEL GHANI Hasan
2023 Réduction de la traînée induite par les biopolymères dans des écoulements turbulents ELKHOURY Ricardo
2023 Couplage intelligence artificielle et mécanique numérique pour le traitement des anévrysmes intracrâniens PELISSIER Ugo
2023 Intelligence Artificielle et jumeaux numériques en métallurgie - Modélisation de suivi frontal des réseaux d'interface en évolution. YOUNES Eliane
2022 Vers un Jumeau Numérique d'une Centrale Photovoltaïque MICHEL Théodore
2022 Simulation numérique de l'aorte par méthode des éléments finis et application de méthodes d'optimisation pour l'amélioration d'un dispositif d'assistance ventriculaire RENAULT Maxime
2022 Adaptation de maillage anisotrope pour la dynamique d’écoulements multiphasiques avec effets de mouillage et de capillarité dans les applications de revêtement GAULTIER Clément
2022 Un cadre numérique d’interaction Fluide–Structure partitionné pour la simulation des anévrismes intracrâniens avec comportement de paroi hyperélastique RBAH Abdelilah
2021 Application de l'Apprentissage Profond à la Prédiction et à la Modélisation des Écoulements de Fluides Multiphysiques EL HABER George
2021 ARRAY(0x841b2b6a8) ISUKWEM Kindness
2021 Modélisation multi-échelles d'instabilités interfaciales et de la dynamique de bulles : application aux écoulements de remplissage dans le procédé de moulage à mousse perdue. EL ZAHABI Jennifer
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 Modélisation et simulation numérique haute-fidélité du procédé Lost Foam HAYEK Cynthia
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
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