Laminar-to-turbulent transition modeling of a dettached boundary layer
Modélisation de la transition vers la turbulence d'une couche limite décollée
Résumé
The common point between the wing of a small-sized drone, the blades of a wind turbine, the blades of a turbojet engine, the retreating blade of a helicopter, or even the blades of the propeller of a stratospheric aircraft, is the following one : the characteristic Reynolds number is quite low, such that laminar-to-turbulent transition has a major role. In this condition, usually the laminar boundary layer separates from the wall, transitions into turbulence, and then reattaches the surface creating a laminar separation bubble (LSB). Under specific circumstances that are difficult to predict, the LSB may burst provoking the stall of the airfoil. The bursting is not desirable, as not only it limits the minimum flight speed of drones, but it also leads to efficiency losses of wind turbines, turbojet engines and propellers. In order to minimize the undesirable effects associated with the presence of the LSB, it is necessary to be able to accurately predict, from the design step, under which circumstances the LSB appears and the influence of the latter on the overall flow. The most widespread approach for predicting flows in aeronautical applications is the use of computational fluid dynamics (CFD) based on solving the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations (RANS). This approach requires the use of turbulence and transition models that, nowadays, are unable to predict accurately enough the raise of LSB.
The objective of this thesis was to propose new models that improve the precision of RANS predictions of LSB. Firstly, high-fidelity numerical data was analyzed in order to understand the precision defects of existing models. From this analysis, two main defects were identified : existing models do not produce turbulence at a sufficient rate in the transitional region, and they generally lack diffusion right downstream of the LSB. Secondly, a set of models were proposed that correct the defects. The new approach, named laminar separation transition triggering (LSTT), allow several existing RANS models for enhanced production of turbulence in the transitional region, which improves the precision of the prediction of the LSB topology and the overall flowfield. Lastly, a large assessment of LSTT models was undertaken using different airfoils of drones, wind turbines, tubojet engines and helicopters. In general, it was found that LSTT models improve the precision of the RANS predictions of LSB and can be used to predict the influence on angle-of-attack, Reynolds number and turbulence intensity.
Le point commun entre la voilure d’un petit drone, les pales d’une éolienne, les aubes de turbine d’un turboréacteur, la pale reculante d’un hélicoptère, ou encore les pales d’une hélice propulsant un aéronef dans la stratosphère, est le suivant : le nombre de Reynolds caractéristique de ces écoulements est faible, de sorte que la transition laminaire-turbulent joue un rôle déterminant. Dans ces conditions, il est habituel que la couche limite laminaire décolle de la surface, transitionne vers la turbulence, et recolle sur la surface en créant un bulbe de décollement laminaire. Dans de circonstances difficiles à prévoir avec précision, le bulbe peut éclater en provoquant le décrochage du profil portant. Cet éclatement n’est pas souhaitable, car il se traduit par une limitation de la vitesse minimale des drones et des pertes de rendement des éoliennes, des turboréacteurs et des hélices. Afin de limiter les effets négatifs dus à la présence du bulbe, il est nécessaire d’être en mesure de prévoir avec précision, dès la phase de conception, sous quelles circonstances le bulbe apparaît et l’influence qu’exerce ce dernier sur l’ensemble de l’écoulement. L’approche communément employée pour la prévision d’écoulements dans les applications aéronautiques est la simulation numérique (CFD) basée sur la résolution des équations de Navier-Stokes moyennées (RANS). Cette approche nécessite l’emploi de modèles de turbulence et de transition qui, à l’heure actuelle, ne prévoient pas assez précisément l’apparition des bulbes de décollement laminaire.
Le but de cette thèse est de proposer des modèles qui améliorent la précision des prévisions RANS des bulbes de décollement laminaire. Dans un premier temps, des données de simulations numériques “haute-fidélité” sur une configuration de référence ont été exploitées afin de comprendre les défauts des modèles existants. À partir de cette analyse, deux problèmes majeurs ont été mis en évidence : les modèles existants ne produisent pas de turbulence à un rythme suffisamment élevé dans la région transitionnelle décollée, et en général ils manquent de diffusivité dans la région située juste en aval du bulbe. Dans un deuxième temps, un ensemble de modèles ont été proposés qui corrigent les défauts observés. Ces modèles, nommés LSTT (Laminar Separation Transition Triggering), permettent à plusieurs modèles RANS existants de produire de la turbulence à un taux adéquat dans la région transitionnelle, améliorant ainsi notablement la précision de la prévision du bulbe de décollement et de la couche limite en aval de ce dernier. Enfin, une évaluation complète des modèles LSTT a été effectuée en les appliquant à différentes géométries de profils aérodynamiques de type drone, éolienne, turbine et hélicoptère. En général, on observe que les modèles LSTT améliorent la précision des prévisions RANS des bulbes de décollement laminaire et servent à capturer l’influence de l’angle d’incidence, du nombre de Reynolds et du taux de turbulence en amont.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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