Développement d’une méthode de calibration de la rugosité de surface pour les simulations de givrage aéronautique

Résumé

Le givrage en vol des aéronefs est une menace météorologique sérieuse pouvant mener à des accidents graves. L’anticipation des effets du givrage peut être faite par simulation numérique. Ce moyen d’investigation fait appel à un couplage entre l’écoulement d’air autour de l’avion, souvent modélisé par une approche RANS (Reynolds Averaged Navier-Stokes) et la solidification des gouttelettes d’eau atmosphériques sur l’appareil. Les observations expérimentales montrent que les premiers instants de givrage créent de la rugosité de surface, souvent incertaine et irrégulière. La rugosité jouant un rôle important dans la forme de glace finale, ces incertitudes nuisent à la qualité des prédictions numériques. Des modèles semiempiriques de rugosité sont alors employés dans la littérature, mais très peu de travaux publiés abordent la calibration fine de la rugosité pour des conditions atmosphériques données. Les accrétions expérimentales publiées montrent la forme de glace finale, mais la rugosité de surface initiale est souvent inconnue. Ainsi, l’objectif de la thèse est de proposer, développer et valider une méthodologie permettant d’estimer les paramètres de rugosité à imposer dans une simulation RANS à la simple connaissance de la forme de glace expérimentale dans un contexte de givrage aéronautique. La méthodologie employée consiste à simuler l’écoulement d’air à l’aide d’un solveur RANS compressible avec rugosité de surface. Par la suite, l’accrétion de glace est obtenue avec un solveur de givrage basé sur le ruissellement d’un film liquide se solidifiant, inspiré du shallow water icing model (SWIM). L’impact des gouttelettes fait appel à des solutions manufacturées propres à la géométrie de profil d’aile employée, ici un profil NACA0012. La variation de la rugosité entrée dans le solveur RANS produit à la fin une variation de l’accrétion de glace. Plus particulièrement, le projet débute par une étude de sensibilité via les indices de Sobol et la création de métamodèles de type chaos polynomial pour quantifier la sensibilité d’une accrétion de glace 2D aux paramètres de rugosité de surface. La deuxième étape est la calibration de la rugosité par inversion Bayésienne pour déterminer les paramètres de rugosité menant à une prédiction de transferts de chaleur en adéquation avec les observations expérimentales. L’implémentation d’un solveur de givrage 3D dans SU2-CFD permet par la suite d’appliquer la méthodologie aux accrétions en 3D. Finalement, la méthode est étendue aux distributions de rugosité non constantes pour affiner les prédictions d’accrétions de glace et démontrer la flexibilité de la méthode. Les paramètres de rugosité calibrés obtenus avec la méthode donnent des accrétions de glace avec moins de 1.5 mm d’erreur quadratique moyenne par rapport aux accrétions expérimentales, ce qui représente 0.2% de la longueur de corde. Les formes de glace obtenues permettent par ailleurs de montrer l’intérêt de passer à une distribution de rugosité non constante, puisque les résultats sont améliorés. Sur les quatre cas de givrage avec film liquide ruisselant étudiés, les accrétions obtenues après calibrations sont très proches des formes expérimentales et parfois plus fidèles que les prédictions numériques publiés dans la littérature. La retombée principale de ce travail est de permettre de s’affranchir des corrélations semi-empiriques habituellement employées dans la littérature en estimant une rugosité sur-mesure pour un cas test déterminé. Une recommandation future serait de calibrer davantage de cas, de façon à extraire une corrélation de rugosité spécifique pour les modèles utilisés et ainsi ne plus avoir à calibrer systématiquement chaque cas.

Date	19 avr. 2024
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	François Morency (Directeur(-trice)) & Héloïse Beaugendre (Codirecteur(-trice))