Bolsas de PD em Aerodinâmica e Turbulência

Post-Doctoral Fellowships in Aerodynamics and Turbulence

Nº: 5166

Área de conhecimento: Engenharia

Field of knowledge: Engineering

Nº do processo FAPESP: 2013/08293-7

FAPESP process: 2013/08293-7

Título do projeto: CCES – Centro de Engenharia e Ciências Computacionais

Project title: CCES – Center for Computational Engineering and Sciences

Área de atuação: Aerodinâmica e Turbulência

Working area: Aerodynamics and Turbulence

Quantidade de vagas: 2

Number of places: 2

Pesquisador responsável: Munir Salomão Skaf

Principal investigator: Munir Salomão Skaf

Unidade/Instituição: FEM-Unicamp

Unit/Instituition: FEM-Unicamp

Data limite para inscrições: 02/07/2022

Deadline for submissions: 2022-07-02

Publicado em: 01/06/2022

Publishing date: 2022-06-01

Localização: Rua Mendeleyev, 200, Campinas

Locale: Rua Mendeleyev, 200, Campinas

E-mail para inscrições: wolf@fem.unicamp.br

E-mail for proposal submission: wolf@fem.unicamp.br

  • Resumo Summary

    Projeto para combinar simulações de alta fidelidade e modelagem de ordem reduzida para investigar problemas de aerodinâmica não-estacionária e turbulência, usando LES e aprendizado de máquina. Estudos serão conduzidos no âmbito do Centro de Engenharia e Ciências Computacionais (CCES), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP, com sede na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

    Simulações numéricas de alta fidelidade de escoamentos turbulentos serão usadas para melhorar a compreensão de fenômenos físicos de aerodinâmica não-estacionária envolvendo camadas-limite, separação e estol. Visamos diversos tipos de aplicação: energia eólica, propulsão supersônica e novos conceitos de mobilidade aérea urbana.

    Simulações de alta fidelidade resultarão em bases de dados que podem chegar a centenas de terabytes. Para seu tratamento e análise utilizaremos técnicas de aprendizado de máquina para o desenvolvimento de modelos de ordem reduzida, classificação de estruturas organizadas nos escoamentos, além de novas técnicas de controle ativo.

    Procuramos candidatos com conhecimento em dinâmica dos fluidos computacional, turbulência, programação paralela e aprendizado de máquina; publicações comprovadas em periódicos e conferências relevantes associadas a um dos temas acima; e doutorado concluído ou prestes a concluir em engenharia mecânica, aeroespacial, ou áreas afins.

    Duração de dois anos, com possibilidade de intercâmbio de 1 ano no exterior para colaboração com outros grupos de pesquisa. Trabalho presencial em um grupo bastante unido, com infraestrutura completa de computação de alto desempenho.

    As vagas estão abertas a brasileiros e estrangeiros. Cada selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 8.479,20 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

    Project combines high-fidelity simulations and reduced-order modeling for solving problems in aerodynamics and turbulence using LES and machine learning techniques. Studies will be conducted at the Center for Computational Engineering and Sciences (CCES), a Research, Innovation and Dissemination Center (RIDC) supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) and hosted by the University of Campinas (UNICAMP), São Paulo state, Brazil.

    High-fidelity numerical simulations of turbulent flows will be used to improve our understanding of physical phenomena taking place in unsteady aerodynamic flows – boundary layers, separation and stall. Applications of interest: wind energy, supersonic propulsion, and new concepts of urban air mobility.

    High-fidelity simulations result in large databases and their treatment is a challenge for scientists and engineers. In order to analyze the unsteady flow data, we will employ machine learning for the development of reduced-order models, classification of coherent flow structures, as well as novel active control techniques.

    Requirements: Highly motivated candidates; expertise in computational fluid dynamics, turbulence, parallel programming, and machine learning; must have completed their PhD (or be near-completion) in mechanical or aerospace engineering, or a related field. Candidates must provide documents showing how they meet the criteria, and also submit a list of publications in relevant peer-reviewed journals and conferences associated with at least one of the aforementioned topics.

    Duration of the fellowship is two years with the possibility of a 1-year exchange abroad for collaboration. The candidate will work in person in a highly motivated research group, with a complete high-performance computing infrastructure.

    This opportunity is open to candidates of any nationality. Each selected candidate will receive a FAPESP’s Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 8,479.20 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.