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Étude du phénomène de décrochage par des méthodes
instationnaires ALFEREZ Nicolas – année 2
Bourse : ONERA/DGA
Directeur de thèse : Pr. Eric Lamballais (Pr. P. comte) (Institut Pprime, Poitiers)
Encadrant ONERA : Ivan Mary, DSNA/CS2A
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Plan
1. Contexte et motivations
2. Objectifs et description de l’approche
3. Premiers résultats
4. Conclusion et suite des travaux
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Contexte : origine physique
Le décrochage de profils d’ailes
ONERA, H.Werlé
D’origine visqueuse, le décrochage provient du décollement massif de la couche limite à l’extrados du profil. Ce décollement conduit à des performances aérodynamiques médiocres.
Conséquence pour l’industriel : La limite de décrochage constitue bien souvent une borne supérieure du domaine de vol des aéronefs.
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Contexte : généralités sur le décrochage
Trois différents types de décrochage à vitesse modérées (McCullough & Gault, 1951) :
• De type bord de fuite
- profils épais (e/c >15% )• De type bord d’attaque
- profils d’épaisseurs modérées (9% < e/c < 15%)• De type profils minces
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Contexte : décrochage dynamique
Facteur limitant l’enveloppe de vol de l’hélicoptère
Vol d’avancement à grande vitesse
Faible vitesse et forte incidence en pale reculante
Décrochage dynamique
Contraintes vibratoires importantesInstabilités aéro-élastiques
Décrochage dynamique : décrochage d’une surface portante lors d’une variation d’incidence (oscillation de tangage, pilonnement…). Il se traduit par une variation importante des coefficients aérodynamiques.
Hélicoptère en vol d’avancement :Incidence sur le disque rotor
Vo
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La simulation numérique des écoulements
1. L’approche directe : DNS
(Kc>Kkolmogorov)
Simulation de toutes les échelles, jusqu’aux échelles dissipatives
2. Simulation des grandes échelles : LES (Kénergétique<Kc<Kkolmogorov)
Simulation des grandes échelles et modélisation des plus petites
3. L’approche moyennée : RANS
Simulation de l’écoulement moyen stationnaire et modélisation de la turbulence.
EM
PIR
ISM
E
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Contexte : échec de la simulation RANS
Les méthodes RANS actuelles ne permettent pas de simuler convenablement le décrochage
(statique ou dynamique)
Décrochage dynamique Décrochage statique
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Description phénoménologique du décrochage
Décollement laminaire Transition
Recollementturbulent
Couche limite turbulente hors équilibre :
• Fort gradient de pression adverse
Transition par bulbe :
• Modélisation RANS non adaptée
• Dimensions caractéristiques faibles pour les expérimentateurs
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Etudes récentes du décrochage à l’ONERA
Etude numérique haute résolution d’un profil OA209 à l’incidence de décrochage (I.Mary,V.Gleize)
Décrochage statique
Reynolds = 1 000 000
2200 processeurs 3 mois de calcul pour atteindre régime permanent
Sur le décrochage dynamique : Coopération ONERA/DLR (PRF SIMCOS) Base de donnée expérimentale autour du profil OA209 Etude numériques à base de RANS, ZDES d’ailes OA209 en situation de
décrochage dynamique Rôle prépondérant du bulbe de décollement laminaire
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• Objectif : Comprendre les phénomènes physiques responsables du développement et de l’éjection du bulbe de décollement laminaire de bord d’attaque.
Analyse statistique du décrochage de bord d’attaque
Montée en incidence
progressive
Itération sur tn
• Simulation QDNS de la montée en incidence depuis αc – ε jusqu’à αc + ε
• Nécessité de réduire au maximum l’intervalle [αc – ε , αc + ε ] pour limiter les effets dynamiques
• Répéter l’opération à partir de différents instants initiaux tn pour construire une base de donnée pertinente en vue d’une étude statistique- caractériser la dynamique tourbillonnaire de bord d’attaque lors du décrochage
CL
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Configuration
• Choix du profil : Naca-0012 Expériences OA209 à trop haut Reynolds (~106 ) Littérature abondante (expérience de Lee & Gerontakos, JFM 2004 à
Reynolds 135 000) Dynamique de décrochage similaire au profil OA209
• Rec = 105
Coûts abordables Dynamique tourbillonnaire de bord d’attaque similaire au cas à Re=106
(simulation de I.Mary,V.Gleize)
• M∞=0,16 (compromis pour minimiser effet de compressibilité et temps de calcul)
• Envergure domaine de calcul: 1 corde
••Nombre de points pour QDNS: 160 millions
• Pas de temps : 0,15 μs Intégration temporelle implicite (9 sous-itérations de Newton) run de 11h sur 480 cœurs westmere = 5 temps d’advection (t u∞/c)
3 runs nécessaires pour une expérience de montée en incidence
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Méthode numérique : solveur FUNk
• Solveur structuré Multibloc • Equations de Navier-Stokes compressible• Volumes finis 2ème ordre
- Schéma hybride centré/décentré (AUSM+P) basé sur un senseur d’irrégularitée- Schéma visqueux sur 3 points (1D)
• Intégration temporelle
- Implicite du 2nd ordre (Gear + Newton +LU-SGS)• Pas de modèles sous maille employés• Outil Cassiopee de pre-processing de l’ONERA
- Découpage de maillage et équilibrage- Interface avec le logiciel de maillage (ICEM)
• Codage d’une méthode ALE pour maillages indéformables (Thèse de G. Thierry)
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Optimisation du maillage pour améliorer isotropie des cellules
Maillage non conforme dans la direction de l’envergure:
- Nz est bloc dépendant- Nz = 900- Nz = 300- Nz =150
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Résultats : résolution pariétale dans la direction de l’écoulement
9.8 deg = incidence avant décrochage
11.8 deg= incidence post décrochage
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9.8 deg = incidence avant décrochage
11.8 deg= incidence post décrochage
Résultats : résolution pariétale dans la direction normale à la paroi
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9.8 deg = incidence avant décrochage
11.8 deg= incidence post décrochage
Résultats : résolution pariétale dans la direction transverse
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Evaluation de la résolution du maillage par rapport aux échelles dissipatives
rapport entre la longueur de maille et l’échelle dissipative de Kolmogorov
Direction: X y z
9.8 deg
11.8 deg
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Evaluation du frottement à la paroi
• Bulbe de décollement laminaire au bord d’attaque Lb =14% corde
• Turbulent sur 80 % corde
bulbe
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Coefficients de pression
• Effondrement du Cp à 11.8°, portance faible => décrochage
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• Evolution comparable au calcul OA209 Re = 1 000 000 dans la zone aval du bulbe
Evaluation de Rtheta
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Premières observations de la dynamique de bord d’attaque
• Profil porté à 11,8°d’incidence depuis 9,8°, calcul effectué sur 15% corde
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Conclusion et suite des travaux
• Avancées :
Reproduction de la dynamique instationnaire dans un cas de décrochage de bord d’attaque sur un profil Naca-0012
Encadrement de l’angle critique de décrochage statique Dynamique satisfaisante, comparable aux observations plus haut Reynolds
• Suite des travaux
Resserrer l’intervalle [αc-ε, αc+ε] (en cours)
Etude statistique systématique
Moyenne de phase Analyse Dynamic Model Decomposition (P.Schmid), collaboration avec DAFE
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Etape de mise en mouvement du maillage
• Formulation ALE (Arbitrary Lagrangian Eulerian) dans le cas particulier d’un maillage ne se déformant pas (d’après la thèse de Guillaume Thierry)
Domaine de contrôle animé d’une vitesse arbitraire
Vecteur des variables conservatives
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Laminar bubble transition DNS on a flat plateLaminar bubble transition DNS on a flat plate
Satisfying convergence in the transitional and turbulent regions.
24
Grid convergence
Million points 4.6 12 20 60 200NxNyNz
9647360
127610585
1436125110
1680150220
3189180332
Length 276 S = 11.5 LB
Height 5 − 21 S; h(x) > 2(x)
Spanwise 12 S = 0.5 LB
Million points 4.6 12 20 60 200
+x (bubble area)
+y (bubble area)
+z (bubble area)
242.123
151.517
12113
90.66.5
60.454.3
+x (downstream)
+y (downstream)
+z (downstream)
422.117
321.513
35110
270.75
110.65
3
C.Laurent, I.Mary, V.Gleize, A.Lerat, D.Arnal, RANS Modeling of a Transitional Laminar Separation Bubble on a Flat Plate with DNS Database. AIAA 2010-4444 - 40th Fluid Dynamics Conference and Exhibit,28 Jun - 1 Jul 2010, Chicago, Illinois
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Validation : turbulent boundary layer
Turbulent region :
Validation by comparison of the kinetic energy budgets with Spalart’s DNSGood agreement with Spalart’s profiles is reached at (X−XR)/(XR−XS) = 2
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Laminar bubble transition DNS on a flat plateLaminar bubble transition DNS on a flat plate
C.Laurent, I.Mary, V.Gleize, A.Lerat, D.Arnal, RANS Modeling of a Transitional Laminar Separation Bubble on a Flat Plate with DNS Database. AIAA 2010-4444 - 40th Fluid Dynamics Conference and Exhibit,28 Jun - 1 Jul 2010, Chicago, Illinois
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elsA-FUNk efficiency comparison: scalability
Number of Core 32 64 128 256
CPU /subiteration/ cells
(μs)
elsA 3.21 3.26 3.41 3.62
FUNk 0.90 0.91 0.93 0.95
fGflops elsA 19 38 71 135
FUNk 68 134 261 512
CPU elsA / CPU FUNk 3.53 3.56 3.66 3.79
High fidelity flow simulation
Constant number if perfect scalability