Comment la variation de la position et de la longueur de la transition affecte la formation de glace : Étude de simulation numérique

Les résultats obtenus pour la région divisée montrent que le code d'intégration actuel prédit des résultats proches des données expérimentales jusqu'à 140 degrés. En revanche, CFD++ prédit des résultats plus proches des données expérimentales dans les angles en aval de 60 degrés que les codes d'intégration. Cependant, il n'a pas prédit de résultats immédiats dans les angles en amont de 30 degrés, où la région de transition se produit. Cela pourrait être dû à la longueur de transition courte, comme l'indique la Figure 19.

L'étude de la forme de la glace dans le cas C13, qui provient du travail de Kind (2001), est importante dans le cadre de l'analyse de la croissance de la glace sur les ailes d'aéronefs. Ce cas particulier a été réalisé dans le cadre d'un travail sponsorisé par l'OTAN, sous le panneau de Technologie des Véhicules Appliqués, Organisation de Recherche et Technologie, Organisation du Traité de l'Atlantique Nord – AVT-NATO-RTO. Les résultats sont particulièrement significatifs car ils impliquent une comparaison entre des simulations numériques de transfert de chaleur convectif et des données expérimentales obtenues dans des conditions spécifiques. Les simulations ont montré que des modèles de transition turbulente et laminaire utilisés dans les codes de simulation influencent de manière déterminante la prédiction de la forme de la glace.

La prise en compte de la rugosité de la surface est essentielle dans ces simulations, en particulier le paramètre de rugosité de type "sandgrain", qui affecte le coefficient de transfert thermique convectif ainsi que la position du début de la transition. Les valeurs de ks qui ont mieux correspondu à la partie frontale de la forme expérimentale de la glace ont été utilisées dans des simulations supplémentaires. Les résultats montrent qu'à mesure que la valeur de ks varie, la position du début de la transition se modifie également, ce qui entraîne une variation de la forme de la glace. Ce phénomène a été observé lors des simulations, où des valeurs de ks inférieures à 0,0001 produisaient une forme de glace uniforme, tandis que des valeurs supérieures provoquaient des variations marquées de la géométrie de la glace.

L'analyse de l'impact de la variation de la position du début de la transition et de la longueur de la transition sur la forme de la glace révèle que la croissance de la glace dépend de ces paramètres de manière significative. En particulier, une transition laminaire-turbulente plus longue rend la forme de la glace plus lisse. L'augmentation de la longueur de la transition entraîne également une élévation de la forme de la glace près de la position de la transition, ce qui indique un transfert thermique convectif accru à cet endroit. Ce phénomène est observé lorsque la transition est modifiée manuellement, ce qui permet d'évaluer son influence sur la géométrie de la glace, notamment près du point de stagnation.

L’ONERA2D, utilisé pour ces simulations, montre que l’utilisation de modèles de transition lisse ou abrupte peut avoir un impact important sur les résultats de la simulation de la forme de la glace. Des tests comparatifs ont permis de démontrer que la prise en compte de l’intermittence dans la transition laminaire-turbulente, comme dans l'option de Stefanini (2007), améliore la précision de la simulation. Il est crucial de noter que les modèles basés sur des transitions abrupte et lisse peuvent produire des résultats différents, bien que l'option de transition lisse semble mieux capturer la dynamique réelle du phénomène.

Dans les simulations réalisées, la position du début de la transition et l'adoption de modèles de transition adaptés sont des facteurs déterminants pour une meilleure prédiction de la forme de la glace. Le modèle de transition manuel, bien qu’efficace, présente certaines limites, en particulier lorsqu’il est appliqué à des configurations plus complexes, telles que celles impliquant des écoulements turbulents ou des changements de forme d’aile.

Il est également crucial de comprendre que le modèle de transition choisi influe non seulement sur la forme de la glace, mais aussi sur la prédiction du transfert thermique convectif, ce qui peut affecter les stratégies de gestion de la formation de glace sur les aéronefs. L’amélioration de ces modèles peut mener à une réduction significative des risques associés à la formation de glace pendant le vol, ce qui est essentiel pour la sécurité aérienne.

Enfin, les résultats expérimentaux et les simulations numériques doivent être comparés de manière rigoureuse pour valider les modèles utilisés, et des ajustements supplémentaires peuvent être nécessaires pour affiner les prédictions. La compréhension de l’influence de la rugosité, de la longueur de la transition, et du modèle de transition sur la forme de la glace est essentielle pour améliorer les performances des aéronefs dans des conditions de givrage.

Comment la simulation de l'écoulement thermique dans les couches limites peut améliorer la protection électrothermique contre le givrage

Les systèmes électrothermiques de protection contre le givrage sont essentiels pour maintenir l’efficacité des ailes d’avion sous des conditions climatiques rigoureuses. Dans le cadre de la simulation de tels systèmes, l’analyse précise de la couche limite thermique s'avère cruciale pour comprendre et prédire les comportements thermiques qui influent directement sur l'accumulation de glace. Cette section présente une série de tests et de comparaisons entre différents solveurs de la couche limite thermique, en utilisant des cas d’étude issus des bases de données expérimentales d’Al-Khalil et Wright.

Les cas étudiés, tels que RUN87b et RUN22a, utilisent un profil aérodynamique NACA0012 avec des conditions de température et de pression précises. L'un des principaux défis est d'analyser l'impact de la température de la paroi, qui varie selon la configuration de chaque cas. Pour RUN87b, la température de la paroi reste quasiment uniforme, tandis que pour RUN22a, elle montre des variations significatives. En utilisant une grille structurée de 1024 points, les simulations révèlent que le solver BLIM2D fournit des résultats particulièrement précis dans les zones à faible température. En revanche, les autres solveurs comme SIM2D présentent des écarts notables, en particulier près du point de stagnation où la température est critique.

Dans le cas de l’étude sur l’ensemble de l’aile avec température de paroi uniforme, BLIM2D montre une supériorité marquée par rapport à SIM2D, notamment en ce qui concerne la gestion des profils de chaleur. Cependant, même BLIM2D peine à capter les inflexions subtiles dans la courbe de température de paroi, un phénomène particulièrement visible autour de s/c ≈ 0.025 pour RUN87b et s/c ≈ 0.05 pour RUN22a. Ces résultats soulignent les limites des méthodes actuelles, notamment en ce qui concerne la prédiction de profils de température plus complexes, que certains solveurs plus avancés, comme ceux basés sur une approche de type Galerkin, tentent d’adresser.

Les profils de vitesse et de température générés par BLIM2D à une position donnée de la surface montrent des résultats très similaires à ceux obtenus avec CLICET pour le cas RUN87b. Cela est particulièrement pertinent, car cela démontre l'efficacité de la modélisation basée sur des flux de coin de type Falkner-Skan. Cependant, pour des températures plus élevées, comme celles de RUN22a, l’accord entre les modèles se détériore, en raison notamment de l'assumption de densité constante dans BLIM2D, qui devient inappropriée sous des conditions de chaleur intense. Dans ces cas, un modèle plus complexe et prenant en compte la variabilité de la densité semble nécessaire.

En parallèle, l’expérience d'Al-Khalil a permis de tester un système électrothermique sur un profil d’aile NACA0012 de 0.9144 m de corde. L’intégration du système de chauffage, légèrement décalée sur le côté de succion de l’aile, a permis de réaliser des tests sous des conditions de givrage et de dé-givrage. Le système, composé de couches superposées de matériaux tels que l’élastomère et la mousse silicone, présente un défi pour les simulations de conduction thermique, notamment du fait des propriétés thermiques variables de chaque matériau.

Dans les tests de protection contre le givrage, tels que le cas 87b, la stratégie de simulation a consisté à coupler un solveur de conduction thermique à un solveur d'accrétion de glace. Ce processus a permis de modéliser plus précisément l’impact thermique du système de protection, tout en testant différentes approches pour le calcul du coefficient de transfert de chaleur. En utilisant des solveurs comme SIM2D, CLICET et BLIM2D, les résultats ont montré des différences notables en fonction de la méthode utilisée pour gérer les échanges thermiques au niveau de la paroi. La méthode CLICET, plus robuste, s’est révélée plus efficace pour le couplage dynamique du coefficient de transfert de chaleur.

Cependant, malgré les avancées, il demeure des défis dans l’adaptation de ces modèles aux conditions réelles. Par exemple, la simulation des profils de température dans les couches limites sous des profils d’air complexes nécessite des approches plus sophistiquées, capables de gérer des variations non seulement de température, mais aussi de densité, qui influencent considérablement la dissipation de la chaleur. L’intégration de méthodes numériques plus avancées, comme celles proposées par Harry et al. (2021), semble donc être une avenue prometteuse pour améliorer la précision de ces simulations et mieux prédire les phénomènes thermiques sous des conditions extrêmes.

L'importance d'une modélisation précise du flux thermique dans les systèmes électrothermiques de protection contre le givrage ne saurait être sous-estimée. Les progrès réalisés dans ce domaine ne se limitent pas à améliorer les performances des dispositifs de protection mais offrent également un cadre pour développer des solutions de modélisation plus générales applicables à d'autres types de flux thermiques complexes dans l'aéronautique et d'autres industries.

Comment évaluer et optimiser la performance des systèmes électrothermiques anti-givrage dans les prises d’air de rotorcraft ?

L'analyse des modes de décomposition modale propre (POD) a permis d'identifier l'évolution significative des modes efficaces au cours des itérations, avec une capture de 99,9 % de l'énergie totale. Initialement, les domaines A, B et C comportaient respectivement 7, 5 et 5 modes. Après plusieurs itérations, le domaine A a vu une augmentation notable du nombre de modes efficaces, passant à 18, reflet direct d'une accumulation importante de glace dans cette zone. Cette modification contraste avec les domaines B et C où les changements furent minimes, le domaine B présentant quasiment aucune accumulation de glace, et le domaine C, grâce à une puissance de chauffage plus élevée, maintenant ses modes initiaux. Ces observations confirment l’importance cruciale de l’analyse modale dans la compréhension fine des phénomènes d’accumulation de glace selon les différentes zones du système.

La méthode d’échantillonnage itérative pilotée par l’erreur, combinée à l’analyse par cartes auto-organisatrices (SOM) et au clustering k-means, a permis d’optimiser la sélection des échantillons et de réduire l’erreur maximale dans l’estimation de l’épaisseur de glace de moitié pour chaque domaine. L’approche itérative souligne ainsi la nécessité d’une mise à jour dynamique des modèles en fonction des nouvelles données, augmentant la précision des prédictions dans des environnements complexes et variables.

L’utilisation du méta-modèle s’est révélée particulièrement pertinente pour l’évaluation de la performance du système anti-givrage, offrant une représentation précise et continue de l’espace des variables. Ce méta-modèle a permis de cartographier la distribution spatiale de l’épaisseur de glace en fonction des conditions de température et des caractéristiques des gouttelettes (MVD, LWC). Les tests ont été réalisés selon des lignes de température uniformément réparties, couvrant une plage allant de températures élevées à basses, avec une sélection fine des tailles de gouttelettes. Ce choix méthodologique garantit une exploration rigoureuse des conditions d’englacement réalistes pour les prises d’air de rotorcraft.

Les résultats montrent que l’accumulation de glace est fortement dépendante de la température ambiante et du mode de chauffage. En mode chauffage actif, la puissance du système permet une évaporation rapide des gouttelettes, limitant la formation de glace. Toutefois, lorsque la température baisse, notamment en dessous de -10°C à -20°C, les zones non protégées deviennent vulnérables à une accumulation significative, notamment dans le domaine A. Les cartes de contour illustrent que les zones d’épaisseur de glace supérieure à 0,2 mm, seuil critique pour les performances moteur, augmentent sensiblement avec la baisse de température. Ce seuil correspond, selon la réglementation 14 CFR part 25 appendix C, à un risque élevé d’obstruction par la glace dans la couche limite turbulente des prises d’air.

L’analyse détaillée des zones fortement accumulées met en lumière la nécessité de bien répartir la puissance des éléments chauffants et de dimensionner adéquatement les panneaux anti-givre dans les domaines à risque, notamment dans le domaine A où la glace peut atteindre 4 mm d’épaisseur. Cette épaisseur conséquente, localisée en bordure du domaine, suggère des flux d’eau résiduels se déplaçant vers les zones non protégées, où la congélation s’amplifie. En comparaison, les domaines B et C montrent une accumulation nettement moindre, en accord avec des conditions de chauffage plus favorables et une moindre présence de films d’eau persistants.

La cartographie des températures et des tailles de gouttelettes dans ces zones critiques révèle que les conditions minimales de température combinées aux plus petites gouttelettes favorisent la formation et l’accumulation de glace. Cette compréhension fine est essentielle pour la conception de systèmes anti-givrage efficaces, qui doivent conjuguer puissance thermique adéquate et positionnement stratégique des panneaux chauffants afin d’anticiper les zones à risque élevé.

Il est également important de considérer que les phénomènes d’accumulation de glace ne sont pas uniquement déterminés par des paramètres locaux tels que température et taille des gouttelettes, mais résultent d’une interaction complexe entre la dynamique des écoulements, les propriétés thermiques des matériaux et la géométrie spécifique de la prise d’air. L’approche combinant modélisation numérique, méta-modélisation et méthodes statistiques comme le SOM offre un cadre robuste pour saisir cette complexité et proposer des solutions optimisées dès les premières phases de conception.

Par ailleurs, la validation expérimentale et la comparaison avec les simulations CFD renforcent la confiance dans les résultats obtenus. Cependant, la variabilité des conditions réelles en vol, notamment les fluctuations météorologiques et aérodynamiques, doivent toujours être intégrées aux analyses pour garantir la fiabilité opérationnelle des systèmes anti-givrage. L’adaptation continue des modèles à travers des méthodes itératives permet d’intégrer ces variations et d’améliorer la prédiction.

Enfin, la maîtrise des critères critiques tels que l’épaisseur limite de glace (ici fixée à 0,2 mm) est indispensable pour la prévention des risques mécaniques et la préservation de la performance des moteurs. La gestion thermique et la surveillance en temps réel de ces paramètres doivent être au cœur des systèmes modernes d’anti-givrage, en lien étroit avec les technologies de capteurs et les algorithmes prédictifs.

Comment les simulations numériques permettent d’évaluer l’accumulation de glace sur les ailes d’avion : une approche multi-étapes

L’adhésion de glace sur les ailes des avions reste l'un des problèmes majeurs en aérodynamique, particulièrement en conditions de vol hivernales. Bien que des études aient été menées depuis plusieurs décennies, les progrès dans la simulation numérique des phénomènes d’ensemencement de glace continuent d’évoluer. L’une des approches les plus récentes et prometteuses est l'utilisation des méthodes numériques de type niveau-set, qui permettent de décrire de manière explicite la géométrie de l'interface glace-air. Cette approche, combinée à une procédure de remeshage automatique, offre un moyen efficace de simuler les accumulations de glace en trois dimensions, un domaine encore largement inexploré, en particulier dans le contexte des ailes d'avions à géométries complexes.

Les simulations de formation de glace en vol en trois dimensions représentent un défi majeur dans la communauté scientifique. Celles-ci permettent de quantifier avec précision les pénalités aérodynamiques dues à l’accumulation de glace. Cependant, ces simulations sont extrêmement complexes en raison des géométries formées par la glace, qui peuvent évoluer de manière significative avec le temps et les conditions de vol. Dans le cadre de la simulation d’un aéronef complet, les régions critiques, telles que la jonction aile-fuselage, doivent être prises en compte avec une grande précision, car les techniques de mise à jour géométrique par déplacement nodal deviennent très difficiles à gérer lorsque l’accumulation de glace intervient.

Une simulation entièrement tridimensionnelle peut mener à des géométries extrêmement complexes. Ces dernières posent plusieurs défis, notamment pour le module de mise à jour géométrique. En effet, si une simulation multi-étapes est envisagée, la nécessité d'un remeshing (rémaillage) automatique devient une priorité. C’est ici qu’intervient la méthode de type niveau-set combinée à des techniques de remeshing, permettant de réaliser des simulations tridimensionnelles multi-étapes avec un haut degré d’automatisation. Ces simulations utilisent une maille hybride composée de prismes, de pyramides, de tétraèdres et d’hexaèdres, dont le nombre d'éléments varie de 5 millions pour une configuration d’aile droite simple, à 30 millions pour une forme de glace plus complexe sur une aile en flèche.

Les cas d'essais considérés dans cette approche viennent du premier AIAA Ice Prediction Workshop (Broeren 2021) et sont représentatifs des conditions de formation de glace par givre et par verglas. En particulier, les conditions expérimentales des tests ont permis de mesurer l'impact de l’angle d'attaque, de la température, de la pression et de la concentration de l’eau liquide dans l’air sur la forme et l’évolution de la glace accumulée. En prenant pour exemple le cas 241 du workshop, qui correspond à des conditions de givrage de type rime, les résultats montrent que la simulation multi-étapes produit une forme de glace plus affinée et plus proche de la forme expérimentale par rapport à la simulation réalisée en une seule étape. Cette approche permet de mieux représenter la section transversale maximale combinée de la glace, ce qui est crucial pour l’évaluation précise des risques aérodynamiques.

Les simulations en 3D permettent de mieux comprendre l’effet de la géométrie de l’aile sur la formation de glace. Par exemple, dans le cas d’une aile en flèche à 30 degrés (cas 361), bien que la forme de la glace prédite par la simulation en une seule étape corresponde en grande partie aux données expérimentales, la simulation multi-étapes permet de mieux capturer les détails fins de la formation de glace, en particulier la variation de l’épaisseur de la glace à différents points de l’aile. Cependant, un problème récurrent observé est une sous-estimation de la masse totale de glace, en particulier au point de stagnation de l'aile. Cette erreur pourrait être liée à la manière dont l’efficacité de collecte est calculée dans les simulations, avec une simulation multi-bin donnant généralement une distribution plus large et un pic plus bas. De plus, le modèle de densité de la glace, souvent sous-estimé pour les ailes en flèche, demeure un sujet de débat dans la littérature et doit encore être affiné.

Le cas du verglas sur une aile en flèche (cas 362) révèle un phénomène intéressant : la formation de glace sous des températures plus élevées produit des formes de glace radicalement différentes de celles observées avec des conditions de givre. Les températures plus élevées permettent un écoulement de l'eau sur l'aile après l'impact, ce qui conduit à des géométries plus complexes, notamment avec la formation de cornes plus marquées. Dans ce contexte, la simulation multi-étapes est essentielle, car elle permet de rendre compte de l’évolution progressive du champ de flux autour de l’aile, capturant ainsi des détails fins qui seraient perdus avec une seule simulation instantanée.

Cette approche permet également d’étudier les impacts des différentes configurations de vol, en prenant en compte l’effet des différentes géométries d’aile et des conditions environnementales. Les résultats des simulations montrent que les configurations complexes d’aile, comme celles en flèche, modifient considérablement la forme de la glace, soulignant l’importance de considérer les configurations d’aile spécifiques dans les simulations d’accumulation de glace. Cependant, il reste encore beaucoup à faire pour améliorer la précision de ces modèles, notamment en ce qui concerne la modélisation de la densité de la glace et l'optimisation des techniques de remeshing pour les expositions de longue durée.

La simulation numérique de l’accumulation de glace est une tâche qui nécessite une grande précision et une modélisation complexe des phénomènes physiques, et il est essentiel de comprendre que, bien que les approches actuelles soient avancées, elles doivent encore être améliorées, notamment en ce qui concerne la prévision de la densité de la glace sur des ailes complexes et les effets des différentes conditions climatiques. De plus, la capacité de ces modèles à simuler des formations de glace sous des conditions réalistes de vol et de température constitue encore un défi.