Les simulations numériques de la formation de glace dans les conditions d'aspiration ont connu d'importantes avancées ces dernières années, en particulier grâce à des outils sophistiqués tels que l'outil IGLOO3D développé par ONERA. Ce système intègre un ensemble de solveurs couplés pour prédire avec précision la croissance de la glace sur les surfaces des aéronefs sous conditions climatiques complexes. L'accrétion de glace, l'initiation de fissures et la perte de glace par érosion sont des phénomènes pris en compte dans ces modèles, ce qui permet de mieux comprendre et de simuler les conditions d'adhérence de la glace aux parois. Dans le cas spécifique de l'outil IGLOO3D, le processus commence par la génération d'un maillage de géométrie propre en trois dimensions à l'aide de générateurs de maillage, tels que ICEM-CFD.

L'un des aspects les plus intéressants de l'outil IGLOO3D est la prise en compte du calcul de l'écoulement aérodynamique avec le solveur CFD structuré elsA de ONERA. Ce solveur fournit une multitude de paramètres essentiels pour simuler l’accrétion de glace, y compris la pression, la température et la friction de surface. Ces données sont ensuite utilisées dans les solveurs d'accrétion et de trajectographie. Le modèle de Messinger3D, utilisé pour la simulation de l’accrétion de glace dans IGLOO3D, résout l’équilibre massique et énergétique sur les surfaces, divisées en volumes de contrôle. Un autre composant crucial est le solveur FILM, qui permet de simuler les dynamiques de l'écoulement d’eau fondue sur la surface des surfaces froides.

L'outil IGLOO3D fonctionne de manière modulaire, échangeant des données entre les codes à l’aide du format CGNS, ce qui permet une intégration fluide des différents solveurs et une simulation plus précise des conditions de givrage. Les codes impliqués dans IGLOO3D, tels que CEDRE avec les solveurs SPIREE et SPARTE, permettent de simuler l’écoulement de particules d'eau et leur interaction avec les surfaces froides sous différentes conditions de vol. Ces outils sont particulièrement utiles pour les études sur le givrage en vol, qui peuvent être extrêmement complexes en raison de la multiplicité des facteurs en jeu, notamment la température, la pression et la composition des particules de glace.

Lors de la validation des modèles, les tests expérimentaux réalisés dans des tunnels à vent à petite altitude, comme ceux de NRC, ont joué un rôle crucial. Les modèles numériques ont permis de reproduire des résultats expérimentaux, comme la forme conique de la glace qui se forme sur la surface de test. Une caractéristique importante observée lors de ces tests est l'effet « plateau », qui montre que l'intensité du givrage varie de manière significative en fonction du taux de fusion des cristaux de glace. À un taux de fusion faible, les cristaux de glace ne contiennent pas assez d'eau liquide pour coller à la surface, tandis qu'à un taux de fusion élevé, l'excédent d'eau fait que les cristaux sont évacués, ce qui empêche leur accrétion. Ce phénomène a été capturé avec précision par les modèles numériques, qui ont également montré la corrélation entre la fraction de liquide dans la couche de glace et le taux de fusion des cristaux.

Cependant, bien que les modèles numériques aient montré de bons résultats, ils présentent aussi certaines limitations. Par exemple, le modèle n'a pas pu prédire avec précision le comportement observé pour des taux de fusion supérieurs à 0,2, une zone où des ajustements futurs doivent être apportés. En outre, le modèle a bien pris en compte les effets du nombre de Mach sur la forme de la glace, ce qui démontre la robustesse de l’approche utilisée pour modéliser la dynamique de l'écoulement dans ces conditions.

Une des prochaines étapes importantes pour améliorer ces modèles réside dans la prise en compte des conditions de vol mixtes, telles que celles où des cristaux de glace se mélangent avec des gouttes d'eau liquide. Des expériences réalisées par A. Baumert à l’Université de Braunschweig ont mis en évidence des défauts dans les modèles d'IGLOO2D, notamment en ce qui concerne la modélisation précise des formes de glace en forme de coin, qui n'ont pas été correctement reproduites par les simulations actuelles.

Pour mieux comprendre ces processus, il est crucial de considérer la complexité de la physique impliquée dans la formation de glace, qui reste incomplètement comprise malgré les avancées significatives dans le domaine. La modélisation de ces phénomènes repose souvent sur des observations expérimentales macroscopiques et des modèles empiriques, ce qui rend difficile la prévision exacte de la formation de glace dans tous les scénarios possibles. Toutefois, les tendances générales et les comportements observés dans les simulations restent utiles pour prédire les risques de givrage et la nécessité de concevoir des systèmes de dé-icing plus efficaces.

Il est également important de noter que la simulation de l'accrétion de glace ne se limite pas uniquement aux phénomènes d’adhésion de la glace, mais inclut également les effets d'érosion. L'érosion, souvent observée sous forme de décrochement de glace, peut entraîner une réduction de la masse de glace accumulée et affecter les performances de l’aéronef, en particulier sous des conditions de givrage sévère. Les modèles actuels doivent donc être perfectionnés pour mieux intégrer ces phénomènes et améliorer les prévisions de la formation et de la perte de glace en vol.

Comment définir les contraintes thermiques dans un système électrothermique pour la protection contre le givre

Les systèmes de protection électrothermique contre le givre doivent faire face à un défi complexe : maintenir une température optimale pour empêcher la formation de glace tout en minimisant la consommation d’énergie. Un aspect clé de cette optimisation repose sur la gestion précise des températures sur les parois de l’aéronef, en particulier en ce qui concerne la température minimale et maximale admissible, ainsi que la gestion de l’humidité et des films d’eau.

L'une des formulations des contraintes thermiques repose sur l’utilisation de la fonction τd(T), qui sépare les régions réalisables et non réalisables en fonction de la température. En effet, l’équation de la fonction τd(T) distingue deux zones : l’une où la température est suffisante pour éviter la formation de glace, et l’autre où elle est insuffisante. L’idée derrière cette séparation est que les régions réalisables peuvent produire une sortie nette de chaleur suffisante, même si certaines zones ne respectent pas les critères thermiques requis, comme illustré dans les figures 11 et 12. Cette approche permet de prendre en compte les cas où des températures non réalisables coexistent avec des températures réalisables, équilibrant ainsi l’énergie nécessaire pour maintenir la zone protégée à une température adéquate.

Cependant, une difficulté réside dans les cas limites où les températures minimales sont proches de la température de transition vers des zones non réalisables. Dans ces situations, de petites variations peuvent entraîner un saut discontinu dans la fonction de température, ce qui peut compliquer l'optimisation. Pour contourner ce problème, une fonction alternative, τc(T), a été proposée. Cette fonction remplace la première condition de la définition de τd(T) par une valeur ponctuelle, permettant ainsi d’éviter les sauts discontinus et d’assurer une continuité dans la gestion des températures.

Une autre contrainte importante est la hauteur de film d'eau en fin de zone de chauffage, appelée EFH (End Film Height). Cette valeur est cruciale pour éviter que l'eau ne s'écoule en arrière et ne forme de la glace après la zone protégée. L'EFH est une valeur non négative, ce qui influencera directement la recherche des solutions faisables dans l’espace de conception. Il est donc nécessaire de quantifier cette contrainte d’une manière permettant de mesurer la distance vers l’infaisabilité, d'où la proposition d'une alternative : le "distance-to-end film height" (DEFH). Cette définition permet de mesurer la hauteur du film d’eau à la fin de la zone de chauffage, tout en tenant compte de la distance entre le point d'évaporation complète du film d’eau et la fin de la zone protégée.

Les propriétés mécaniques des structures aéronautiques, notamment leur résistance ultime, leur limite d’élasticité et leur durée de vie en fatigue, dépendent fortement de la température. Ces matériaux composites, notamment, voient leurs performances se dégrader à mesure que la température augmente. L'humidité, elle aussi, devient plus corrosive à des températures plus élevées en raison de l'augmentation du taux de réaction et de l’activité des ions hydrogène à cause du pH plus bas. Ce phénomène devient critique dans les cas de "thermal spiking", où une augmentation rapide de la température dans un composite contenant de l'humidité peut endommager la matrice et permettre à l'humidité de pénétrer dans le matériau, réduisant ainsi la température maximale à laquelle un composite peut fonctionner.

Ces contraintes thermiques doivent donc être prises en compte dans l’optimisation des systèmes de chauffage électrothermiques. Le contrôle de la température maximale du matériau composite, appelé MST (Maximum Shell Temperature), est essentiel pour éviter les dégradations et assurer la sécurité de l’ensemble du système. Le MST impose une limite de température pour le matériau composite, garantissant ainsi qu’il ne dépasse pas la température maximale admissible en raison des dispositifs de chauffage intégrés.

L’optimisation numérique de ces systèmes nécessite de définir des formulations de contraintes adaptées aux différents régimes de fonctionnement, comme les régimes "Running-Wet" et "Evaporative". Dans le régime "Running-Wet", l’objectif est de maintenir la zone protégée sans glace, tout en évitant la formation de glace en aval, ce qui nécessite un contrôle précis de la température. Le régime "Evaporative" fonctionne en optimisant la gestion de la température et de l’humidité dans la zone protégée, afin de maximiser l’efficacité du système tout en minimisant les risques de formation de glace. Les cas d’optimisation doivent donc inclure des critères tels que la croissance maximale de glace (MIG), la puissance électrique totale et la densité de puissance des chauffages, qui varient en fonction de la surface de l'aéronef et des conditions de vol.

Enfin, les résultats d’optimisation peuvent être validés expérimentalement, comme en témoignent les résultats des tests réalisés sur les configurations de chauffage asymétriques sur les surfaces supérieure et inférieure des ailes. Ces résultats montrent que les surfaces inférieures, avec un angle d'attaque négatif, nécessitent une densité de puissance plus élevée en raison de la pression plus basse et de la vitesse plus élevée dans cette zone.

Pour un concepteur de systèmes de protection contre le givre, il est crucial de comprendre que la gestion thermique n’est pas seulement une question de maintenir des températures adéquates, mais aussi de prendre en compte les interactions complexes entre les matériaux, l’humidité et les conditions de vol. L'optimisation de ces systèmes passe par une combinaison de contraintes thermiques, mécaniques et aérodynamiques, chacune devant être traitée avec une précision numérique pour garantir l'efficacité et la sécurité du système dans des conditions réelles de vol.

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