L'aérodynamique est définie comme la science de la manipulation d'un fluide qui est souvent l'air en interaction avec une structure. Lors de la simulation de l'écoulement au-dessus des pales aérodynamiques, la transition d'un écoulement laminaire à un écoulement turbulent joue un rôle important dans la détermination des caractéristiques d'écoulement et dans la quantification des performances de la surface portante telles que la portance et la traînée. Ces flux fluidiques sont soumis à des contraintes visqueuses et à une inertie qui produit des fluctuations désordonnées. La turbulence affecte donc le comportement du flux aérodynamique ainsi que la structure en interaction avec un fluide pour des nombres de Reynolds élevés. En effet, il est nécessaire de contrôler ces flux turbulents dans ce domaine afin de donner une bonne conception de la structure. Plusieurs modèles de turbulence ont été développés pour faciliter le calcul des grandeurs caractéristiques afin d'optimiser la simulation des écoulements turbulents en aérodynamique. Dans cet article, nous avons présenté une validation d'une simulation numérique d'un écoulement transsonique 3D sur l'aile ONERA M6 pour laquelle les résultats numériques, réalisés avec ANSYS/FLUENT ©, seront comparés à des données expérimentales et à des résultats numériques de la NASA portant sur le coefficient de pression (Cp) le long des surfaces des ailes supérieures et inférieures. Le flux a été obtenu en résolvant les équations de conservation de la masse et de la quantité de mouvement en régime permanent, combinées à l'un des cinq modèles de turbulence (Spalart-Allmaras (S-A), k-ε standard, k-ε RNG, k-ω standard et k-ω SST) visant à la validation de ces modèles par la comparaison des prévisions et des mesures expérimentales en champ libre pour l'aile sélectionnée.
The actual use of computational fluid dynamics (CFD) by aerospace companies is the trade-off result between the perceived costs and benefits. Computational costs are restricted to swamp the design process even if the benefits are widely recognized. The need for fast turnaround, counting the setup time, is also crucial. CFD integrates mathematical relations and algorithms to analyze and solve fluid flow problems. CFD analysis of an airfoil produces results such as the lift and drag forces that determine the performance of an airfoil. Thus, optimizing these aerodynamic performances has proved extremely valuable in practice. The aim of this paper is to model a transonic, compressible and turbulent flow over a NACA 0012 airfoil, using a density based implicit solver, for which a comparison and a validation will be made throught the published experimental data. The numerical results show that the predicted aerodynamic coefficients are in a satisfying agreement with experimental data. Then an aerodynamic shape optimization algorithm, based on a multiobjective algorithm that is an extension of the Backtracking Search Algorithm which was initially developed for single-objective optimization problems only, was used in order to obtain an improved performance control of the aerodynamic coefficients of the optimized airfoil.
Aerodynamics can be defined as the science that deals with the manipulation of interactions between air and a structure. During this manipulation and control, numerical simulation is used as a tool for predicting the phenomena encountered in these interactions. Although dispersion and uncertainty occur naturally in all aspects of an analysis and deterministic analyses do not take it into account. Probabilistic characterization quantifies the reliability or quality of the product by means of a statistical analysis. In this paper, we present the validation of a numerical simulation of a 3D transonic flow on the ONERA M6 wing for which the numerical results, realized with ANSYS/FLUENT c , will be compared with the experimental data and the NASA CFD results. Then statistical distribution functions are evaluated to describe the uncertain parameters relative to the fluid around the wing and determine the influence of the choosen random quantities on the results of the aerodynamic analysis.
Les techniques d'optimisation multidisciplinaires sont de plus en plus appliquées dans le domaine de l'aérodynamique en raison du développement rapide des ordinateurs à haute performance, des méthodes numériques et des algorithmes d'optimisation. Ces techniques, associées à la dynamique numérique des fluides (CFD), qui vise à intégrer des relations et des algorithmes mathématiques pour analyser et résoudre les problèmes d'écoulement des fluides, impliquent l'utilisation de ces méthodes et algorithmes numériques pour améliorer les solutions d'écoulement des fluides. L'analyse CFD d'un profil aérodynamique détermine sa capacité en produisant des résultats tels que les forces de portance et de traînée, et l'application d'un algorithme d'optimisation implique la manipulation de ces performances aérodynamiques en fonction des exigences. Dans ce travail, une étude numérique, en utilisant le logiciel ANSYS/FLUENT, de l'écoulement transsonique bidimensionnel sur un profil d'aile NACA0012 a été menée et comparée aux données expérimentales fournies. Ensuite, un algorithme d'optimisation multiobjectif, basé sur l'algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm), a été couplé à ANSYS/FLUENT afin d'obtenir un meilleur contrôle des performances des coefficients aérodynamiques du profil. ABSTRACT. Multidisciplinary optimization techniques become more and more applied in the field of aerodynamics due to the rapid development of computers high-performance, numerical methods and optimization algorithms. These techniques coupled with Computational Fluid Dynamics (CFD), which aims to incorporate mathematical relations and algorithms to analyze and solve fluid flow problems, involve the use of those numerical methods and algorithms to improve the fluid flow solutions. CFD analysis of an airfoil determines its ability by producing results such as lift and drag forces, and the application of an optimization algorithm involves manipulating these aerodynamic performances according to the requirements. In this work, a numerical investigation, using ANSYS/FLUENT software, of two-dimensional transonic flow over a NACA0012 airfoil was conducted and compared with the provided experimental data. Then a multiobjective optimization algorithm, based on a Non-dominated Sorting genetic algorithm (NSGA-II), was coupled with FLUENT in order to obtain an improved performance control of the aerodynamic coefficients of the airfoil.
Une analyse comparative entre les capacités des modèles RANS et DES à prédire la distribution des écoulements et des turbulences a été menée afin d'élaborer des lignes directrices pour la simulation transitoire de profil aérodynamique NACA 0012. L'objectif de la présente revue est de mettre en évidence les différences fondamentales entre les modèles de turbulence basées sur l'approche Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) et DES autour d'une aile d'avion 2D de type NACA 0012, afin de comparer ces deux approches et de fournir des perspectives d'avenir. Après la comparaison du temps de calcul relatif, le modèle DES s'est avéré être une méthode réalisable pour simuler efficacement et avec précision l'écoulement turbulent instable en 2D du profil aérodynamique NACA 0012. L'accord encourageant obtenu suggère que le statut largement reconnu du DES en tant qu'approche d'avenir proche pour une application aérodynamique est justifié. ABSTRACT. A comparative analysis between the capacities of the RANS and DES models to predict the distribution of flows and turbulence was carried out in order to develop guidelines for the transient simulation of NACA 0012 airfoil. The objective of this review is to highlight the fundamental differences between the turbulence models based on the Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) and DES approach around a 2D aircraft wing of the NACA 0012 type, in order to compare these two approaches and to provide future prospects. After the comparison of the relative computation time, the DES model proved to be a feasible method to efficiently and accurately simulate the unstable 2D turbulent flow of the NACA 0012 airfoil. The encouraging agreement obtained suggests that the widely-acknowledged status of DES as a near-future approach for aerodynamic application is justified.
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