M2N - Modélisation mathématique et numérique

Les dernières publications publications HAL

wilk — 2026-05-19T11:19:45Z

Quasi-transient reduced-order model based on graph decomposition and real-time data assimilation

Cheima Djemel , Olivier Piller , Thierry Horsin , Chloé Mimeau , Iraj Mortazavi

4th International Joint Conference on Water Distribution Systems Analysis and Computing and Control in the Water Industry (WDSA/CCWI 2026), KIOS, University of Cyprus and KWR, May 2026, Paphos (Cyprus), Cyprus

Communication dans un congrès

hal-05654033

Digital twin of water distribution networks and slow transient model

Cheima Djemel , Felipe V Caro , Olivier Piller

Journée de la mécanique, May 2026, Bordeaux, France

Communication dans un congrès

hal-05621276

Un modèle réduit exact pour la conception d'un jumeau numérique d'un réseau de distribution d'eau basé sur l'assimilation de données en temps réel

Cheima Djemel , Olivier Piller , Thierry Horsin , Chloé Mimeau , Iraj Mortazavi

47ème Congrès National d'Analyse Numérique, Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles (SMAI), Jun 2026, Saint-Jacut-de-la-Mer, France

Communication dans un congrès

hal-05612835

Topological Digital Twins : A Reduced-Order Framework for the Analysis and Forecasting of Convective Systems

Hélène Canot , Philippe Durand , Emmanuel Frénod

Mathematics , 2026, 14 (9), pp.1513. ⟨10.3390/math14091513⟩

Article dans une revue

hal-05601147

Prédiction d'écoulement par de l'apprentissage profond basé sur les modèles reduits

Nicolas Lepage

Mécanique des fluides [physics.class-ph]. Conservatoire national des arts et métiers - CNAM, 2025. Français. ⟨NNT : 2025CNAM0057⟩

Thèse

tel-05623588

Anisotropic Shear Metrics for Persistent Homology and Their Application to Convective Systems

Helene Canot , Philippe Durand , Emmanuel Frénod

2025

Pré-publication, Document de travail

hal-05399912

UP-dROM - Uncertainty-Aware and Parametrised dynamic Reduced-Order Model – application to unsteady flows

Ismaël Zighed , Nicolas Thome , Patrick Gallinari , Taraneh Sayadi

Physical Review Fluids, 2025, 10 (11), pp.114902. ⟨10.1103/f6ty-t6gl⟩

Article dans une revue

hal-05416989

Curved Geometries in Persistent Homology : From Euclidean to AdS Metrics in Bow Echo Dynamics

Hélène Canot , Philippe Durand , Emmanuel Frénod

International Journal of Topology, 2025, 2 (4), pp.19. ⟨10.3390/ijt2040019⟩

Article dans une revue

hal-05166244

Hybrid AutoEncoder/Galerkin approach for nonlinear reduced order modelling

Nicolas Lepage , Samir Beneddine , Camilla Fiorini , Iraj Mortazavi , Denis Sipp , Nicolas Thome

Computers and Fluids, 2025, 302, pp.106811. ⟨10.1016/j.compfluid.2025.106811⟩

Article dans une revue

hal-05635110

Generalizing the SINDy approach with nested neural networks

Camilla Fiorini , Clément Flint , Louis Fostier , Emmanuel Franck , Reyhaneh Hashemi , Victor Michel-Dansac , Wassim Tenachi

CEMRACS 2023 - Scientific Machine Learning, Jul 2023, Marseille (CIRM, Centre International de Rencontres Mathématiques), France. pp.168-192, ⟨10.1051/proc/202581168⟩

Communication dans un congrès

hal-04557263

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Analyseur sonore de Koenig 2.0 : Jumeau numérique

wilk — 2026-01-15T13:09:49Z

Le candidat doit être à la recherche d'un stage de fin d'études en génie mécanique ou en mathématiques
appliquées et avoir une expérience en informatique scientifique. Stage au laboratoire M2N (CNAM), 2 rue conté, 75003 Paris.

Machine learning for fluid system efficiency

wilk — 2024-12-10T14:17:27Z

Stage Master 2 au Cnam Paris au laboratoire M2N, 2 rue conté, 75003 Paris.

Data-driven model reduction for robust design and optimisation of complex engineering applications

wilk — 2024-12-10T14:15:39Z

Stage Master 2 au Cnam Paris au laboratoire M2N, 2 rue conté, 75003 Paris.

Propositions de thèse

wilk — 2024-05-28T07:26:05Z

2026-02-17 : AI-Powered Wind Field Modeling for Next-Generation Wind Farm Optimization (pdf),
2026-02-17 : State-consistent physics guidance for Diffusion Models : a joint parameter covariance-based approach to inverse problems (pdf),
2026-01-13 : AI-Assisted Turbulence Modeling for Rotor–Stator Cavity Flows in Space Turbo-pumps (pdf).

(thèses en cours)

(thèses soutenues depuis 2016)

Modèles réduits et intelligence artificielle

wilk — 2023-12-19T10:34:45Z

L'objectif est d'exploiter l'apprentissage profond à l'aide de réseaux de neurones spécifiquement conçus pour l'apprentissage d'équations différentielles (Deep Learning Neural ODE) pour la conception entre autres de modèles réduits :

interactions fluide-structure (C. Fiorini, N. Lepage, I. Mortazavi, A. Tiba),
réseaux électromagnétiques, rupture dans les matériaux physicochimiques (P. Durand).

Réduction d'ordre pour des modèles hydrauliques/hydrodynamiques de réseaux d'eau

wilk — 2023-01-29T19:50:16Z

Stage Master 2 au Cnam Paris au laboratoire M2N, 2 rue conté, 75003 Paris.

- Stages "out of date"

Mise en œuvre d'un modèle de paroi pour la simulation d'écoulements en milieu poreux-fluide

wilk — 2022-12-02T09:19:38Z

Stage Master 2 au Cnam Paris au laboratoire M2N, 2 rue conté, 75003 Paris.

- Stages "out of date"

Hydrodynamique d'un corps sous la surface d'un bassin soumis à la houle

wilk — 2022-11-22T13:05:23Z

Stage Master 2 et/ou ingénieur au Cnam Paris au laboratoire M2N, 2 rue conté, 75003 Paris.
Le candidat a été sélectionné.

- Stages "out of date"

Récapitulatif

wilk — 2022-02-10T09:58:36Z

Tableau des serveurs :

Serveurs	Coeurs	RAM	HDD	NVME	GPU DL	GPU graph.	depuis	OS
		Go	To	To
imathgpu	48	768	24	6	6 tesla V100S 32 Go	2 quadro P400 2 Go	sept. 2019	ubuntu 24.04
imathr940	112	768	7	2			sept. 2018	ubuntu 18.04
imathr930	72	384+128	5	3			juill. 2017	ubuntu 20.04
imath36	24	128	3				janv. 2016	ubuntu 16.04 !!!! à changer
imath35	24	128	7				janv. 2016	ubuntu 22.04
imath24	20	64	5				janv. 2015	ubuntu 18.04
imath16	20	128	2				janv. 2014	ubuntu 22.04

et un NAS nasm2n (déc. 2021) : 3 HDD de 7.3 To = > 2x7.3 To effectif.

Attention : imathr930 et imathr940 avec HDD 2.5".

Prix HDD (2021) :
- 2 To HDD 2.5 " : 400 à 500 euros devis Netram (2021),
- 8 To HDD 3.5 " < 300 euros devis Netram (2021).

CPUs des serveurs :

Serveurs	processeur	Ghz	coeurs/thread	cache	watts
imathgpu	2 Xeon(R) Gold 5118	2.3-3.2	12C/24T	16Mo	105W
imathr940	4 Xeon Platinum 8180	2.5-3.8	28C/56T	38Mo	205W
imathr930	4 Xeon E7-8860 v4	2.2-3.3	18C/36T	45Mo	140W
imath35 et 36	2 Xeon E5-2650L v3	1.8-2.5	12C/24T	30Mo	65W
imath16 et 24	2 Xeon(R) E5-2660 v2	2.2-3	10C/20T	25Mo	95W