Como a Modelagem de Transferência de Calor Convectivo Afeta o Estudo de Acúmulo de Gelo em Aeronaves

A modelagem numérica da transferência de calor convectivo tem se mostrado uma ferramenta crucial para o entendimento dos fenômenos de acúmulo de gelo em superfícies de aeronaves. Em diversas simulações envolvendo cilindros rugosos, foi observado que modelos existentes tendem a superestimar o coeficiente de transferência de calor turbulento, em comparação aos dados experimentais. Esta discrepância surge devido à complexidade das interações entre as propriedades do fluxo e as características da superfície, especialmente quando o modelo de rugosidade da superfície não captura todas as variações do ambiente físico real, como o formato e a distribuição das irregularidades.

O efeito da altura equivalente da rugosidade de areia na transferência de calor foi avaliado para um cilindro rugoso. A análise revelou que, embora este parâmetro tenha certa relevância, ele não consegue representar completamente a totalidade das características de uma superfície totalmente rugosa, que inclui a geometria e distribuição dos elementos rugosos. Para aprimorar a precisão da modelagem, as expressões do número de Stanton de rugosidade foram modificadas, e os resultados dessa abordagem modificada mostraram uma maior semelhança com os dados experimentais.

A transição entre os regimes laminar e turbulento também é um fator de grande relevância para a previsão da transferência de calor. Pesquisas indicam que para uma modelagem adequada do calor local em um cilindro com gelo, é necessário representar de forma precisa a região de transição entre esses dois regimes. Isso implica em uma calibração mais cuidadosa das equações que regem as propriedades de superfície, como o número de Stanton de rugosidade e a altura equivalente da rugosidade de areia, que devem ser determinados experimentalmente para superfícies cobertas de gelo.

Modelos como o de Stefanini et al. (2010) destacam a importância de um cálculo adequado para a transição laminar-turbulenta. Rafael et al. (2015) propuseram uma abordagem mais integrativa ao utilizar funções de parede de momento e modelos térmicos para converter o fator de fricção (Cf) em números de Stanton (St) no regime turbulento. As correlações usadas para prever a posição da separação e o comprimento da transição também se mostraram úteis para um entendimento mais realista dos fenômenos, sendo as previsões encorajadoras para o avanço da pesquisa.

Em relação à modelagem da parede, Silva et al. (2011) desenvolveram e implementaram um novo modelo de função térmica de parede usando o código OF1.6-ext, que mostrou bons resultados para a parte frontal do cilindro. A comparação dos resultados numéricos com dados experimentais revelou que, embora o código fosse eficiente para modelar as regiões de fluxo, houve pequenas discrepâncias devido ao desconhecimento da temperatura da superfície do cilindro nos experimentos. Uma conclusão importante desse estudo é a necessidade de uma validação rigorosa das simulações numéricas para superfícies rugosas, como aquelas que experimentam acúmulo de gelo, uma vez que estas são fundamentais para simulações de descongelamento ou proteção contra o gelo em aeronaves.

Além disso, os modelos de transição suave, como o proposto por Stefanini et al. (2007), demonstram que o uso de funções de intermitência no estudo do fluxo pode melhorar significativamente a precisão das simulações de acúmulo de gelo. A introdução de um modelo de transição suave pode corrigir falhas observadas nos modelos abruptos, que produzem geometrias de gelo com formas de "chifres" que não são observadas experimentalmente. Isso é particularmente relevante para a modelagem do acúmulo de gelo na região traseira de superfícies, onde a recirculação e o gradiente de pressão adverso influenciam significativamente a forma e distribuição do gelo.

Para uma previsão precisa do acúmulo de gelo, é essencial que a transição entre os regimes laminar e turbulento seja modelada corretamente, incluindo variações nas propriedades de superfície e o impacto de características como a curvatura das superfícies e zonas de recirculação. As simulações mostram que mudanças pequenas na extensão da transição podem alterar consideravelmente o coeficiente de transferência de calor e, consequentemente, a taxa de crescimento do gelo.

O impacto da rugosidade na transferência de calor e na formação do gelo é, portanto, um aspecto crítico que deve ser abordado com modelos numéricos cada vez mais refinados. O uso de modelos de intermitência e ajustes no comprimento da transição pode melhorar a precisão das previsões, especialmente para superfícies sujeitas a acúmulo de gelo, como as encontradas em aeronaves.

Aplicação do ROM no Impingimento de Gotas Grandes Superresfriadas (SLD) e Acretamento de Gelo em Aeronaves

Na simulação de descongelamento de aeronaves sob condições de gelo, uma das partes mais demoradas do processo é a obtenção dos padrões de impacto de gotas. A prática comum envolve assumir uma distribuição de diâmetros discretos de gotas, calcular o impacto de cada classe de diâmetro e, em seguida, calcular uma média ponderada dessas soluções monodispersas. No caso das gotas de tamanhos mencionados no Apêndice C, são utilizadas 7 distintas classes de gotas monodispersas (distribuição de Langmuir-D) para calcular o impacto total. Contudo, no regime de gotas grandes superresfriadas (SLD), devido aos complexos fenômenos de quebra, respingos e ricochete das gotas, distribuições contendo dezenas ou até centenas de diâmetros monodispersos são necessárias para determinar com precisão os padrões de impacto. O custo computacional de uma simulação SLD é, portanto, várias vezes maior do que o de simulações com gotas pequenas.

É nesse contexto que a aplicação de Modelos Reduzidos (ROM, na sigla em inglês) se destaca, oferecendo uma redução significativa do custo computacional sem comprometer a precisão geral da simulação. Em um estudo de caso usando o modelo de aeronave DLR-F6, com uma malha não estruturada contendo mais de 2 milhões de nós e aproximadamente 1,8 milhão de tetraedros, a comparação entre soluções tradicionais de CFD-Icing e ROM revela resultados notavelmente semelhantes, com uma economia de tempo impressionante. Enquanto a solução CFD-Icing leva 68 horas para ser concluída em 64 núcleos, o modelo ROM consegue fornecer uma solução em questão de segundos, utilizando um único núcleo de CPU. Esse desempenho permite que múltiplas simulações ROM sejam feitas em um intervalo de tempo quase desprezível, enquanto o custo computacional de uma simulação CFD-Icing permanece alto.

A utilização do ROM é particularmente vantajosa em configurações de aeronaves sujeitas a condições de formação de gelo, como as que envolvem voo em padrão de espera, onde a velocidade e altitude baixas aumentam as chances de encontro com condições de gelo. Considerando um tempo de acúmulo de gelo de 8 minutos, a comparação entre as formas de gelo calculadas com ROM e CFD-Icing demonstrou uma diferença de precisão inferior a 0,01%, ou seja, praticamente imperceptível. A redução do tempo de cálculo de 9 horas para poucos segundos com o uso do ROM oferece uma solução viável para simulações em tempo real.

Além disso, a aplicação do ROM não se limita a simulações de impacto de gotas, mas também é útil na análise do acúmulo de gelo em superfícies de aeronaves, como no caso do estudo da formação de gelo no modelo DLR-F6. Ao empregar uma distribuição de snapshots representando diferentes condições de operação, a solução ROM consegue capturar a evolução do acúmulo de gelo, mantendo um alto grau de precisão nas simulações de formas de gelo. A eficiência do ROM permite que as condições de operação variáveis sejam analisadas rapidamente, sem a necessidade de longas simulações CFD-Icing para cada conjunto de parâmetros.

É importante notar que o uso de ROM não se limita ao cálculo do impacto de gotas ou acúmulo de gelo em aerofólios e aeronaves em geral. Em simulações de envelope de formação de gelo, como as abordadas no Apêndice C, a capacidade de explorar toda a gama de formas de gelo e desempenho aerodinâmico em diferentes condições de temperatura e carga de água é crucial para um estudo completo. No caso específico de aerofólios, as mudanças na forma do gelo afetam diretamente o desempenho aerodinâmico, tornando a escolha do tipo de modelo crucial para a precisão das previsões. A utilização de ROM permite que o envelope de formação de gelo seja mapeado de forma mais eficiente, fornecendo uma visão completa do impacto do gelo nas características aerodinâmicas de uma aeronave.

Além disso, o ROM deve ser aplicado de maneira local, dividindo o envelope de formação de gelo em sub-regiões, uma vez que diferentes formas de gelo podem ter um impacto distinto no desempenho da aeronave. Um modelo global de ROM pode não ser adequado para capturar as nuances das transições de gelo, como entre gelo limpo e gelo misto ou de rime, que possuem características aerodinâmicas substancialmente diferentes. Portanto, um ROM localizado e bem ajustado para cada tipo de formação de gelo é essencial para obter previsões precisas.

Com esses avanços, o ROM não apenas melhora a eficiência das simulações, mas também oferece uma ferramenta poderosa para otimizar o desempenho de aeronaves em condições de gelo, com uma redução significativa nos custos computacionais. O uso dessas técnicas permite que engenheiros e projetistas de aeronaves avaliem rapidamente os efeitos do gelo sem a necessidade de simulações demoradas e dispendiosas, tornando o processo de desenvolvimento mais ágil e acessível.