Je suis Valentin Caries, ingénieur de recherche à IFP Energies nouvelles (IFPEN), où je travaille sur les systèmes de pompage multiphasique. Je suis docteur en aérodynamique de l’École Centrale de Lyon (2025), thèse menée en partenariat avec Safran Aircraft Engines. Mon travail se situe à la croisée de la mécanique des fluides, des méthodes numériques et du génie logiciel : je conçois des modèles physiques, je les transforme en code rapide et maintenable, et je les valide face à des simulations de plus haute-fidélité et des essais expérimentaux.
Pendant ma thèse, j’ai développé un solveur aérodynamique tridimensionnel d’ordre réduit qui prédit l’écoulement autour des rotors de compresseurs et de soufflantes, tout en prenant en compte l’écoulement de jeu (tip-leakage flow). Cette approche permet de faire des simulations en quelques secondes au lieu de plusieurs heures, la rendant utilisable dès les premières phases de conception. J’ai travaillé sur tout le spectre du calcul scientifique, de la simulation aux grandes échelles résolue à la paroi (LES) sur calculateurs HPC jusqu’aux méthodes d’ordre réduit (panneaux et maillage de tourbillons), en construisant les outils de données et de post-traitement qui relient le tout.
En parallèle de ma recherche, je suis ouvert à des missions ponctuelles de freelance et de conseil en développement Python scientifique, CFD et simulation, data engineering et machine learning pour l’ingénierie. Si vous cherchez quelqu’un qui maîtrise à la fois la physique et le code, discutons-en.
Doctorat en modélisation aérodynamique pour les turbomachines, 2022 – 2025
École Centrale de Lyon
Mastère Spécialisé en propulsion aérospatiale, 2020 – 2021
ISAE-SUPAERO
Master en génie mécanique (double diplôme), 2019 – 2020
École Centrale de Lyon
Diplôme d'ingénieur en génie mécanique, 2017 – 2020
Polytech Lyon
J'aide les équipes d'ingénierie et de recherche à transformer une physique complexe en logiciels rapides, fiables et testés et à convertir des données de simulation brutes en information utile. Ouvert à des missions ponctuelles de freelance et de conseil.
Méthodes numériques, solveurs et bibliothèques réutilisables. Code propre, documenté et testé avec NumPy/SciPy, profilage de performance et packaging.
Chaînes RANS & LES, modèles aérodynamiques d'ordre réduit et multi-fidélité, gestion de maillage, mise en données, vérification & validation.
Pipelines de post-traitement, gestion de gros volumes de données, automatisation de calculs sur clusters HPC (SLURM), workflows reproductibles et parallèles.
Recherche et développement sur les systèmes de pompage polyphasique.
Modélisation multi-fidélité du jeu en tête d’un rotor de compresseur axial en écoulement compressible. Thèse soutenue le 11 juin 2025.
Simulation aux grandes échelles résolue à la paroi (WRLES) de configurations d’hélices 2.5D.
Sélection de projets d’ingénierie & de développement

Une méthode hybride de panneaux 3D d’ordre réduit prédit l’écoulement autour des rotors de compresseurs basse pression et alimente des modèles dédiés au jeu en tête — en moins d’une minute par cas. Confrontée à la RANS sur le rotor NACA65 du LMFA, elle reproduit bien l’aérodynamique du rotor et les tendances du jeu en tête pour les petits jeux, au service d’une conception amont rapide.

Ma thèse de doctorat. Une approche multi-fidélité (méthodes des panneaux + maillage de tourbillons avec un modèle dédié au jeu en tête) qui prédit l’écoulement 3D autour des rotors de compresseurs et de soufflantes en quelques secondes, validée face à la RANS et à des essais. Soutenue le 11 juin 2025 à l’École Centrale de Lyon, en partenariat avec Safran Aircraft Engines.

Une simulation aux grandes échelles de l’étage soufflante transsonique ouvert ECL5/CATANA met en évidence un mouvement de « déambulation » basse fréquence du tourbillon de jeu en tête. Un algorithme de suivi de tourbillon cinétique dédié est développé pour suivre sa trajectoire et caractériser ce comportement instationnaire.

🏆 « Editors’ Choice » de l’IJTPP. Cet article présente une méthode tridimensionnelle d’ordre réduit pour prédire l’écoulement non visqueux autour des soufflantes carénées, dédiée aux premières phases de conception. En combinant la méthode du maillage de tourbillons (VLM) et la méthode des panneaux via une condition aux limites mixte, elle permet d’explorer efficacement l’espace de conception. Le jeu en tête (tip-leakage flow) est modélisé par un algorithme itératif. Une condition de périodicité est validée, réduisant le coût de calcul à moins d’une minute. Les résultats concordent bien avec la RANS pour l’écoulement moyen et le jeu en tête, avec quelques écarts aux faibles débits.
Freelance & conseil — Python scientifique, CFD, data, ML
Un projet en tête, ou un problème à la frontière de la physique et du code ? Écrivez-moi.