Data assimilation of turbulent separated flows using single synthetic and experimental wall-pressure data
Assimilation de données pour des écoulements turbulents décollés basée sur des mesures uniques de pression pariétales numériques et expérimentales
Résumé
This paper investigates the reconstruction of turbulent mean flows around an airfoil near stalling conditions based on numerical or experimental wall observations at a very few (one or two) locations on the suction and pressure sides of the airfoil. The reconstruction procedure consists in using the considered wall data to determine a correction to the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations through a variational data assimilation technique. Mean11 flow fields obtained from Direct Numerical Simulations (DNS) around a NACA4412 airfoil at chord-based Reynolds number Re c = 3.5 · 10^5 and various angles of attack (8◦, 10◦ and 11◦) are first used both to generate synthetic observations and to assess the quality of the full mean flows that are recovered through data assimilation. While the assimilation of wall skin-friction observations leads to poor reconstructions, relying on wall-pressure data at a single location allows to recover the turbulent flow separation at the trailing edge that is not captured by the baseline RANS model. A remarkable accuracy is achieved for most observation locations, on both suction and pressure sides of the airfoil. At locations where the pressure predicted by the baseline model is similar to the pressure data, the flow reconstruction is poor. The addition of a second wall-pressure observation then allows to retrieve a mean flow whose quality is similar to that in successful single-data cases, suggesting that multiple wall-pressure sensors are of interest for robustness rather than accuracy of the flow reconstruction. Finally, it is shown that the turbulent flow separation can also be successfully recovered through the assimilation of a single experimental wall-pressure measurement.
Cet article étudie la reconstruction d'écoulements moyens turbulents autour d'un profil aérodynamique dans des conditions prohes du décrochage, sur la base d'observations numériques ou expérimentales à la paroi à très peu d'emplacements (un ou deux) sur l'extrados ou l'intrados. La procédure de reconstruction consiste à utiliser les données pariétales considérées pour déterminer une correction aux équations Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) grâce à une technique d'assimilation de données variationnelle. Les champs d'écoulements moyens obtenus à partir de simulations numériques directes (DNS) autour d'un profil NACA4412 avec un nombre de Reynolds basé sur la corde Re c = 3,5 ・ 10^5 et divers angles d'attaque (8◦, 10◦ et 11◦) sont d'abord utilisés à la fois pour générer des observations synthétiques et pour évaluer la qualité des écoulements moyens complets qui sont récupérés grâce à l'assimilation des données. Bien que l'assimilation d'observations de frottement pariétal conduise à de mauvaises reconstructions, l'utilisation d'une donnée unique de pression pariétale à une seule position permet de bien estimer la séparation de l'écoulement au bord de fuite, qui est pas présente dans la prédiction avec le modèle RANS de référence. Une précision remarquable est obtenue pour la plupart des emplacements de la donnée de pression pariétale, qu'elle soit disponible à l'extrados ou à l'intrados. Aux rares endroits où la pression prédite par le modèle de base est similaire aux données de pression, la reconstruction de l'écoulement est médiocre. L'ajout d'une deuxième observation de pression pariétale permet alors de récupérer un écoulement moyen dont la qualité est similaire à celle des cas réussis avec une donnée unique, suggérant que plusieurs capteurs de pression pariétale sont intéressants pour la robustesse plutôt que pour la précision de la reconstruction de l'écoulement. Enfin, il est montré que la séparation de l'écoulement turbulent peut également être capturée avec succès grâce à l'assimilation d'une seule mesure expérimentale de pression pariétale.
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