Nicolas Moës reçoit un ERC Synergy Grant pour le projet X-MESH

Le projet X-MESH ‘An eXtreme Mesh deformation method to follow sharp physical interfaces’ a été sélectionné lors de l’appel à projet ERC Synergy Grant 2022. Ce projet est porté par Nicolas Moës, professeur au GeM à Centrale Nantes, et Jean-François Remacle de l’Université catholique de Louvain (Belgique). Les proches collaborateurs de Nicolas Moës au GeM sur le projet sont Nicolas Chevaugeon et Benoit Lé.

X-MESH est une approche innovante qui vise à surmonter une des difficultés majeures de la simulation numérique par éléments finis (sorte de grille maillée qui reproduit les déformations d’un matériau) pour suivre les interfaces physiques de systèmes.

L’idée clé est de permettre aux éléments de se déformer jusqu’à une taille nulle. Par exemple, un triangle peut se déformer jusqu’à une arête ou même un point. Cette idée est plutôt extrême et revisite totalement l’interaction entre la communauté scientifique du maillage et celle du calcul qui, pendant des décennies, se sont efforcées d’interagir à travers de “beaux” maillages.

Six domaines de la mécanique des fluides et des solides ainsi que du transfert de chaleur sont ciblés. Les interfaces seront soit matérielles, c’est-à-dire attachées à des particules de matière (interface entre deux fluides non miscibles ou niveau d’inondation) ou immatérielles, c’est-à-dire qu’elles migrent à travers la matière (front de solidification, front de contact, ou front de fissure).

Des avancées sont attendues grâce à cette méthode X-MESH dans les domaines suivants de l’ingénierie : conception et maintenance en mécanique, processus de fabrication, efficacité énergétique, gestion des inondations, pour n’en citer que quelques-uns.

Plus d’informations sur le projet


Nicolas Moës
Membre de l’Institut Universitaire de France et de l’Académie des Sciences, il a reçu la médaille d’argent du CNRS en 2014 et le prix ONERA en 2019. Il a déjà été lauréat d’un financement du conseil européen de la recherche en 2012 avec une Advanced Grant ainsi que d’un “proof of concept” en 2017. Ses matières de prédilection sont la fissuration, le contact et la modélisation des fronts mobiles en général.

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