Comment les structures cohérentes à grande échelle influencent-elles le comportement aérodynamique dans les flux contaminés par de la glace ?

La variation du nombre de Mach à un angle d'attaque de 3 degrés a un effet négligeable sur la séparation et la réattache du flux. Il apparaît que le flux contaminé par la glace est peu sensible aux variations du nombre de Mach. En revanche, un changement des conditions de Reynolds pourrait entraîner des modifications notables dans les caractéristiques du champ de flux et dans l'évolution du schéma local du flux. Une augmentation du nombre de Reynolds favorise le transport du flux séparé, forçant le vortex détaché à se développer en structures cohérentes de grande échelle. Si la réattache n'a pas lieu, cela entraîne une perte du coefficient de portance et peut même provoquer des oscillations de large bande.

Pour étudier les relations entre l'oscillation de pression et les structures cohérentes à grande échelle dans le flux, des techniques comme la décomposition orthogonale propre (POD) et la décomposition modale dynamique (DMD) ont été appliquées. Ces méthodes permettent de clarifier l'impact des instabilités à basse fréquence sur le comportement du flux. La méthode POD, également connue sous le nom de décomposition de Karhunen-Loeve, permet de décomposer un ensemble de données en un petit nombre de modes de base avec des coefficients temporels et des valeurs propres associés. Dans ce cas, le système complexe du flux contaminé par la glace, qui présente une grande variabilité, est traité comme un processus multidimensionnel, constitué de différents modes et fréquences instables.

En considérant cette hypothèse, on peut retrouver la structure du flux et identifier le mode instable critique en fonction d'un nombre suffisant d'échantillons de flux. Ainsi, l'instabilité du champ de flux à un moment donné peut être représentée comme une combinaison linéaire de plusieurs modes, chacun correspondant à des caractéristiques fréquentielles spécifiques. La méthode DMD, similaire à la POD, fournit un algorithme permettant de décomposer les données de flux instables en modes à fréquence unique, permettant ainsi d'extraire les signaux spatiaux et temporels suivant une fréquence particulière.

L'analyse avec les méthodes POD et DMD nécessite de tenir compte de certains éléments pour garantir la fiabilité des résultats obtenus. Il est essentiel de définir un espace d'échantillonnage adapté qui puisse décrire les caractéristiques du coefficient global, et d’obtenir des données analytiques sans erreur, de préférence par interpolation des données originales. Dans cette étude, les principales caractéristiques instables sont évaluées par l'oscillation du coefficient de portance, avec une sélection de plus de dix intervalles temporels entre les pics les plus élevés et les points les plus bas comme référence pour un échantillon.

Concernant le nombre d'échantillons, selon le théorème de Nyquist, un nombre élevé d’échantillons est nécessaire pour résoudre les modes instables. Cependant, dans la pratique, il faut un nombre d'échantillons calculable, suffisant pour résoudre le mode critique. Il est courant de sélectionner différentes densités d'échantillonnage et de comparer les différences afin de garantir que la résolution est adéquate. Les informations instantanées du flux sont extraites comme un échantillon à haute résolution pour l'analyse. Le nombre d'échantillons est sélectionné en fonction de l'examen du spectre caractéristique du coefficient de portance, et trois densités d'échantillonnage différentes sont utilisées pour tester les effets numériques : 200, 400 et 800 échantillons.

Les résultats montrent que lorsque le nombre d'échantillons est de 200, la contribution du mode dominant est plus importante. À mesure que la densité d'échantillonnage augmente à 400 et 800, la proportion d'énergie tend à se stabiliser, indiquant que le nombre d'échantillons n'a qu'un faible impact sur la décomposition et la valeur propre du mode dominant. En mesurant l'énergie cumulative, on constate que les 20 premiers modes représentent plus de 90 % de l'énergie totale. Par conséquent, l'analyse des 20 premiers modes suffit pour refléter les principales instabilités du champ de flux, et la contribution des modes ultérieurs peut être négligée. Pour être prudent, 800 points d'échantillonnage sont utilisés dans cette étude.

Les modes typiques du flux contaminé par la glace ont été décomposés avec la méthode POD sous des conditions d’angle d’attaque de 5°, Mach 0,21 et Reynolds 2,1×10^6. Les modes dominants, observés près des conditions de décrochage, montrent que les premières et deuxièmes modes représentent respectivement 18,18 % et 13,28 % de l'énergie, leur structure spatiale ressemblant à une paire d'oscillations de pression avec des valeurs négatives et positives. Ces modes se situent principalement au bord de fuite de l'aile. Les troisième et quatrième modes représentent respectivement 7,76 % et 6,41 % de l'énergie, avec des structures spatiales similaires aux deux premiers modes, mais une intensité de fluctuation légèrement plus faible. Les modes 19 et 20 ont des contributions énergétiques réduites (0,69 % et 0,64 % respectivement), ce qui indique que la dissipation du vortex détaché de la couche de cisaillement a peu d’effet sur l’instabilité dans le schéma de flux. Les modes 199 et 200 ne représentent que 0,03 % de l'énergie instable, ce qui implique que le transport de structures à petite échelle n'a presque aucun effet sur les instabilités globales du flux.

Comment les cristaux de glace affectent-ils les moteurs d'avion et comment la simulation peut-elle aider à prévenir les risques ?

Les cristaux de glace représentent un défi particulier pour les moteurs d'avion, en raison de leur impact potentiel sur les performances du moteur et la sécurité des vols. Contrairement aux gouttes d'eau supergelées, qui peuvent être détectées par radar et facilement gérées grâce aux systèmes de protection contre le givre, les cristaux de glace sont invisibles aux radars modernes en raison de leur faible réflectivité. Cela rend leur détection difficile, en particulier dans des zones de turbulence ou au-dessus des nuages convectifs tropicaux où ces cristaux se forment. Les nuages associés aux systèmes tropicaux peuvent atteindre des altitudes allant jusqu’à 50 000 pieds, transportant d’importantes quantités d'humidité qui, sous forme de cristaux de glace, peuvent représenter un risque majeur pour les moteurs d'avion.

Le danger des cristaux de glace réside dans leur capacité à fondre au contact de l’air chaud du moteur, ce qui transforme leur forme solide en un mélange de glace et d’eau liquide. Ce processus peut se produire facilement lorsque la température dans le flux de l’air du moteur permet cette transition de phase. Les cristaux de glace, bien qu'initialement inoffensifs pour la structure extérieure de l’avion, deviennent dangereux lorsqu'ils interagissent avec les composants internes du moteur. Une fois ingérés, ces cristaux peuvent perturber le flux d’air dans les compresseurs du moteur, en particulier dans les premières étapes du compresseur à basse pression.

Lorsqu'ils fondent, les cristaux de glace peuvent se fixer sur les composants tournants ou stationnaires du moteur, créant un film d'eau glacée qui facilite la croissance du givre. La formation rapide de glace peut, à son tour, entraîner des pannes de moteur, car elle peut obstruer le passage de l’air ou même provoquer un encrassement du système de combustion, entraînant des baisses soudaines de puissance et des coupures moteur. Ce phénomène est particulièrement préoccupant lors des périodes de vol en descente, où la concentration de cristaux de glace est plus élevée, et la détection de ces cristaux est presque impossible.

Les recherches ont révélé que les cristaux de glace de taille plus grande, ayant une inertie plus importante, ont tendance à pénétrer dans le moteur de manière plus directe, suivant des trajectoires plus rectilignes. En revanche, les cristaux plus petits, plus légers, sont plus susceptibles d’être expulsés par la voie de dérivation extérieure, étant moins influencés par les forces de rotation des composants du moteur. Cependant, les cristaux ingérés par le moteur peuvent, au fur et à mesure de leur progression dans le compresseur, fondre et se déposer sur les pièces mobiles ou fixes, causant des perturbations thermiques et des accumulations de givre.

L'impact de ce phénomène sur la performance du moteur est multiple. Tout d'abord, la croissance du givre dans le compresseur peut créer une diminution de la température locale, favorisant ainsi l'accumulation de glace. Ce processus peut réduire l'efficacité globale du moteur, perturber le flux d’air, et même endommager les composants en aval du moteur. L’accumulation d’eau et de glace dans la chambre de combustion peut diminuer l'efficacité du brûleur, entraînant des risques de perte de puissance, voire d’extinction du moteur.

Pour modéliser ces phénomènes complexes, des outils de simulation avancés sont nécessaires. Le logiciel ANSYS FENSAP-ICE, par exemple, permet d'effectuer des analyses détaillées de l'impact des cristaux de glace sur les moteurs à réaction. Ces simulations, qui prennent en compte les effets thermodynamiques de la fonte des cristaux, leur évaporation et leur interaction avec les surfaces du moteur, permettent de prédire les zones où l’accumulation de glace est la plus probable. Les simulations peuvent également modéliser l’effet de la ré-entrainée après un impact initial des cristaux, ce qui améliore la précision de l’analyse.

Les études de validation de ces modèles de simulation reposent sur des expériences réelles et des tests effectués sur des géométries simples, comme des cylindres non chauffés ou des profils aérodynamiques NACA0012. Ces premières validations permettent de vérifier les hypothèses de base avant de passer à des géométries plus complexes, telles que celles des moteurs de turbomachinerie en trois dimensions. Des essais sur des bancs d’essai expérimentaux à rotation permettent de mieux comprendre les phénomènes de givrage dans des conditions réalistes de fonctionnement moteur.

Une analyse multicoup est souvent utilisée dans ces simulations pour améliorer la précision de l'accumulation de glace, notamment en simulant les différents impacts successifs des cristaux sur le moteur. Cette méthode permet également de mieux modéliser le blocage de la glace entre les ailettes des compresseurs, un problème récurrent dans les moteurs modernes. En calculant les variations des paramètres de performance du moteur, tels que le rapport de pression totale du noyau, le débit massique, le rapport de dérivation et l'efficacité de l'étage, il est possible d'évaluer le risque lié à l'accumulation de glace dans les moteurs.

L'impact global des cristaux de glace sur la performance des moteurs ne peut être sous-estimé. Bien que des systèmes de protection contre le givre existent, leur capacité à protéger l'intégralité du moteur est limitée. Les chercheurs et ingénieurs poursuivent donc leurs efforts pour comprendre plus profondément les mécanismes de formation et d'accumulation des cristaux de glace, et ainsi développer des solutions de protection plus efficaces. La simulation numérique joue ici un rôle clé, en permettant une analyse fine des risques et une anticipation des problèmes potentiels dans des conditions difficiles.

Comment la méthode Gappy POD améliore la reconstruction des données de pression de surface en conditions de givrage

La méthode de réduction de dimension ROM (Reduced Order Modeling) devient un outil précieux lorsqu'il s'agit d'analyser des données complexes provenant de simulations numériques et d'expériences réelles. Une fois la confiance dans les prédictions du ROM établie, il est possible d'utiliser cette méthode pour explorer l'ensemble des données et repérer d’éventuels problèmes liés à des points de données manquants. Cette approche permet de simplifier et de raccourcir les méthodes de calcul expérimentales (EFD) et les méthodes de calcul de flux (FFD), tout en les combinant avec des simulations numériques (CFD) pour obtenir une image complète du comportement d’un aéronef en conditions de givrage.

L'une des principales difficultés dans ce domaine réside dans la gestion de données incomplètes ou "gappy". Les données expérimentales et les simulations CFD sont souvent traitées séparément, voire considérées comme concurrentes, chaque approche étant susceptible de remplacer l'autre. Cependant, une méthode plus puissante consiste à combiner ces deux types de données, permettant ainsi de les "fusionner" pour aborder de manière plus globale les problèmes liés au givrage. C'est ici qu'intervient le Gappy POD (Proper Orthogonal Decomposition), une extension de la méthode POD, qui permet d'enrichir les jeux de données expérimentales et FFD, généralement moins denses, pour les rendre comparables en taille aux données CFD. Cette fusion des données via le Gappy POD offre une approche plus intégrée pour comprendre les phénomènes complexes liés au givrage.

Le Gappy POD peut être appliqué de deux manières différentes dans le cadre du ROM. Dans la première méthode, les mesures expérimentales incomplètes sont utilisées comme cible et sont enrichies en remplissant les données manquantes à l'aide d'une combinaison linéaire des modes POD extraits des instantanés disponibles. Ce processus consiste à résoudre un système d'équations linéaires, permettant de reconstruire les données manquantes à partir des éléments existants. La deuxième méthode, qui est la plus couramment utilisée, consiste à traiter les mesures expérimentales comme des instantanés et à les combiner avec les solutions CFD pour extraire les modes POD. À chaque itération, une estimation des valeurs manquantes est générée à partir des résultats précédents, et le processus continue jusqu'à ce que les données manquantes soient suffisamment reconstruites.

La méthode Gappy POD a été appliquée avec succès dans des études de cas, comme la reconstruction des mesures de pression de surface d'une aile NACA 0012 à partir de données expérimentales incomplètes. Dans ce cas, une grille 2D de 114 700 nœuds et 56 860 éléments de type hexaèdre extrudé a été utilisée pour simuler les conditions de vol. En raison de l'absence de données expérimentales complètes, des données manquantes ont été créées artificiellement, en ne maintenant les valeurs de pression que sur quelques points de mesure spécifiques. L’objectif était de reconstruire ces données de pression partielles jusqu'à la taille de la solution CFD complète. Après l’application du Gappy POD, les résultats ont montré que les données reconstruites correspondaient presque parfaitement aux solutions CFD, avec une erreur relative extrêmement faible. Cela démontre que le Gappy POD est une méthode prometteuse pour l'intégration de données expérimentales et CFD en conditions complexes.

Un autre exemple de l'utilisation du Gappy POD a été réalisé sur un avion, le DLR-F6, où la pression de surface a été reconstruite à partir d'un nombre limité de sondes de pression. Une maillage hybride avec plus de sept millions de nœuds a été généré pour cette analyse, et des données de pression ont été collectées à partir de 192 sondes sur l’avion. Dans cet exemple, 99,92 % des données étaient manquantes, simulant ainsi un environnement expérimental réaliste. La reconstruction a montré que, malgré cette absence de données, la méthode Gappy POD permettait d’obtenir une solution proche de celle obtenue par les simulations CFD, avec une erreur relative maximale de seulement 4,48 %.

Cette capacité à reconstruire des données manquantes dans des environnements complexes comme les simulations de givrage aérodynamique est cruciale. Elle permet de surmonter les limitations inhérentes à l'expérimentation physique, où la collecte de données est souvent restreinte par les conditions expérimentales ou les coûts, tout en fournissant un aperçu détaillé du comportement des aéronefs.

L'une des grandes forces du Gappy POD réside dans sa capacité à enrichir et à combiner différentes sources de données pour offrir une vue d'ensemble plus précise. Lors de l'application de cette méthode, il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs influençant la précision de la reconstruction, tels que le nombre de modes utilisés et le pourcentage de données manquantes. L'énergie relative du modèle, qui doit être suffisamment élevée pour garantir une reconstruction précise, est un autre élément clé.

La combinaison des données CFD, EFD et FFD grâce à la méthode Gappy POD constitue ainsi un levier important pour la modélisation et la compréhension des phénomènes de givrage, offrant des perspectives nouvelles pour la simulation et l’analyse du comportement des aéronefs dans des conditions climatiques extrêmes. En appliquant ces techniques avancées, il est possible de surmonter de nombreuses limitations expérimentales et d’atteindre des niveaux de précision plus élevés dans les simulations et les prédictions du comportement en vol.

Quelle est l'importance des systèmes de protection contre le givrage pour les aéronefs à rotors ?

Les systèmes de protection contre le givrage et de dégivrage des aéronefs à rotors, tels que les hélicoptères, jouent un rôle crucial dans la sécurité et l'efficacité des missions en conditions hivernales ou en haute altitude. Leur objectif principal est de prévenir la dégradation des moteurs et d'éviter le risque d'échec moteur, ce qui pourrait entraîner des conséquences catastrophiques. À cet égard, ces systèmes peuvent être classés en deux catégories principales : le dégivrage et l'anti-givrage.

Le dégivrage consiste en l'élimination périodique de l'accumulation de glace, généralement par des moyens mécaniques ou thermiques. Il s'agit de briser la liaison entre la glace et la surface protégée, permettant ainsi à l'accumulation de glace de se détacher. D'autre part, l'anti-givrage prévient la formation de glace sur la surface en évaporant l'eau qui frappe la surface ou en permettant à cette eau de s'écouler vers une zone non critique, où elle peut geler sans compromettre les performances de l'aéronef. Cette approche repose sur des systèmes qui évaporent les gouttes d'eau supercoolées ou pulvérisent un fluide anti-givrage sur le bord d'attaque poreux de la surface.

Les systèmes de protection contre le givrage sont indispensables pour garantir la capacité opérationnelle de l'hélicoptère par tous les temps, notamment lors de missions de recherche et de sauvetage, ainsi que pour les opérations navales. Par exemple, l'Eurocopter AS332 Super Puma est l'un des premiers hélicoptères à avoir été certifié pour voler dans des conditions de givrage connues. Cependant, obtenir une telle certification exige une quantité considérable de ressources et de temps. Les tests de vol en conditions naturelles de givrage nécessitent généralement plus de trois saisons hivernales, comme ce fut le cas pour le Sikorsky UH-60 Black Hawk et l'AgustaWestland EH101 Merlin.

Afin de réduire cette période de test, des efforts considérables ont été déployés pour accélérer les essais de givrage en utilisant des méthodes d'analyse de fidélité qui permettent d'évaluer précisément la performance des systèmes de protection contre le givrage. Ces méthodes s'appuient principalement sur des simulations numériques basées sur la dynamique des fluides et des modèles mathématiques avancés. L'utilisation d'outils de simulation avancés comme la méthode de décomposition orthogonale propre (POD) permet de représenter efficacement les caractéristiques dominantes du système tout en réduisant le coût computationnel associé aux simulations complexes de givrage.

Malgré les progrès réalisés, la simulation des systèmes anti-givrage reste un défi technique, notamment pour ce qui est de la couverture de l'ensemble de l'enveloppe de givrage, qui comprend des paramètres tels que l'altitude, la température, le contenu en eau liquide (LWC) et le diamètre moyen des gouttes d'eau. La modélisation de ces conditions exige des calculs haute fidélité pour le flux d'air, l'écoulement des gouttes et l'accrétion de glace, tout en intégrant les transferts de chaleur. À cet égard, les techniques de réduction d'ordre, comme les modèles réduits (ROM), jouent un rôle essentiel pour rendre ces simulations plus efficaces et applicables à la certification des aéronefs.

La nécessité de réduire le temps et les coûts associés aux essais de givrage a conduit à l'émergence de modèles de simulation simplifiés qui permettent d'analyser les systèmes de protection contre le givrage en se basant sur des approximations de bas ordre tout en préservant la précision nécessaire. Ces modèles peuvent inclure des techniques d'interpolation, des réseaux neuronaux et des fonctions de base radiales, qui offrent une manière plus efficace d'obtenir des résultats fiables tout en réduisant la complexité du calcul.

Il est important de noter que, bien que les simulations numériques de systèmes anti-givrage aient montré une capacité à gérer divers types de conditions de givrage, la simulation de systèmes anti-givrage en trois dimensions pour des aéronefs reste un domaine de recherche actif et complexe. La tragédie du vol AF447 en 2009, où des cristaux de glace ont perturbé le fonctionnement du tube Pitot et causé une perte de données cruciales pour le système de contrôle de vol, souligne l'importance capitale d'une évaluation correcte des performances des systèmes de protection contre le givrage.

Les chercheurs, tels que ceux ayant travaillé sur les systèmes électrothermiques ou à air chaud, ont utilisé des modèles de simulation pour prédire les effets de la chaleur appliquée sur les surfaces des ailes et des entrées d'air. Ces recherches permettent d'améliorer la conception des systèmes de protection contre le givrage en modélisant avec précision la distribution de température et l'écoulement de l'eau de ruissellement sur les surfaces.

Un autre aspect essentiel dans la conception des systèmes anti-givrage est l'intégration de nouveaux matériaux. Les revêtements superhydrophobes et les matériaux ice-phobes, par exemple, ont été étudiés pour leurs capacités à prévenir l'accumulation de glace. Ces solutions innovantes, bien qu'encore en phase de développement, pourraient potentiellement compléter les systèmes traditionnels et offrir des alternatives plus légères et plus efficaces pour la protection contre le givrage.

En résumé, les systèmes de protection contre le givrage et de dégivrage sont des éléments essentiels dans le maintien de la sécurité et de l'efficacité des aéronefs en conditions de givrage. L'utilisation de modèles numériques avancés et d'approches de réduction d'ordre a permis de faire des progrès significatifs dans ce domaine, mais des défis demeurent, notamment dans l'amélioration de la fidélité des simulations et la réduction des coûts de certification. La recherche continue dans ce domaine est essentielle pour garantir que les aéronefs à rotors puissent opérer de manière fiable et sûre dans les environnements les plus extrêmes.