Optimisation aéroacoustique à l'aide de simulations de grande turbulence

 

Brian Vermeire

Université Concordia

 

Domaine : structures abstraites

Programme : établissement de nouveaux chercheurs universitaires

Concours 2018-2019

Les aéronefs et les moteurs à réaction canadiens de nouvelle génération doivent être conçus nettement plus silencieux s'ils sont pour rester commercialement viables dans un contexte de réglementation changeant sur le bruit. Leur conception dépendra alors fortement des technologies perturbatrices de la dynamique des fluides computationnelle, en particulier celles de simulations de grande turbulence (SGT), pour atteindre les objectifs réglementaires de réduction du bruit. Auparavant, les besoins en coûts de calcul des SGT ont limité leur application à des géométries relativement simples et à des flux de faibles nombres de Reynolds. Cependant, des travaux récents sur une nouvelle classe de méthodes numériques non structurées de haut niveau adaptées aux architectures matérielles modernes, connue sous le nom de l'approche de reconstruction de flux, ont démontré que les SGT peuvent être utilisées à l'échelle industrielle. Ces méthodes se sont avérées de loin plus précises et moins coûteuses que les outils standards de l'industrie. Compte tenu de l'utilité démontrée des SGT pour la prévision du bruit, il serait intéressant de les intégrer dans un cadre d'optimisation aéroacoustique. Cependant, un tel cadre n'a pas encore été développé.
 
Nous proposons donc de développer dans ce projet un cadre d'optimisation aéroacoustique à l'aide des SGT. Nous allons d'abord démontrer l'utilité de l'approche de reconstruction de flux pour la prédiction du bruit aéroacoustique à proximité de géométries complexes. Cela nécessitera la vérification et la validation de cette approche sur une gamme de problèmes d'aéroacoustique de référence en vue de démontrer qu'elle peut être utilisée pour la prédiction de bruit basée sur les SGT. Parallèlement, nous développerons un cadre d'optimisation de forme en utilisant l'algorithme MADS (Mesh Adaptive Direct Search), adapté aux flux instables, sans gradient, robuste et parallèle. Ces propriétés font de MADS un cadre d'optimisation approprié pour les architectures matérielles modernes massivement parallèles. Enfin, nous démontrerons l'utilité d'un cadre d'optimisation aéroacoustique MADS + SGT pour concevoir une famille optimale de buses dentées, telles que celles actuellement utilisées pour la réduction du bruit des moteurs à réaction.
 
On s'attend à ce que ce projet de recherche mène à un changement important dans les méthodes utilisées pour la réduction du bruit des aéronefs au Québec. Ce projet permettra également d'assurer que les technologies SGT de pointe soient mises à la disposition des entreprises québécoises grâce à la recherche et au développement de nouvelles techniques d'optimisation qui fournissent une précision accrue à des coûts de calcul réduits. Ce cadre permettra une précision sans précédent dans le cycle de conception d'aéronefs et de moteurs à réaction en facilitant par exemple l'optimisation des lamelles, des volets et des nacelles de moteurs afin de réduire la pollution sonore et ses impacts environnementaux et sanitaires associés.