Modélisation de la transition laminaire-turbulent par rugosité et bulbe de décollement laminaire sur les aubes de turbomachines

par Alexandre Minot

Thèse de doctorat en Dynamique des fluides

Sous la direction de Grégoire Casalis et de Julien Marty.

Le président du jury était Pascal Ferrand.

Le jury était composé de Jean Perraud, Eric Lippinois.

Les rapporteurs étaient Eric Goncalves, Tony Arts.


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est de faire progresser la modélisation de la transition de couche limite sur des aubes de turbines basse-pression fortement chargées. Cette modélisation repose sur l’utilisation du modèle de transition de Menter et Langtry utilisé pour des calculs RANS dans le code elsA. Une fois les limitations du modèle de transition clairement identifiées par une étude sur la mise en données des calculs, nous avons entrepris de modifier ce dernier. Pour cela, un processus d’optimisation a été développé afin de permettre la recalibration des fonctions de corrélation internes au modèle de transition. Cette nouvelle version du modèle nous permet d’obtenir des gains sur la modélisation d’environ 20 % sur les cas T106C du VKI en capturant mieux la transition au sein du bulbe de décollement. Ces précédents calculs correspondent à des cas idéaux, où l’on peut considérer les surfaces comme étant lisses. Cependant, nous avons aussi un besoin de se rapprocher de surfaces plus réalistes pour lesquelles les rugosités peuvent avoir un impact sur l’écoule- ment. En effet, les rugosités de surface peuvent notamment avoir un effet sur la transition. En particulier, si les rugosités entraînent le déclenchement de la transition en amont du point de décollement laminaire théorique en surface lisse, ce décollement sera supprimé. Vu nos efforts pour améliorer la prévision de la transition par bulbe de décollement par le modèle γ-Rθt, il parait intéressant que celui-ci puisse prendre en compte l’état des surfaces. Pour cela, nous avons implanté une méthode de prévision de la transition sur surfaces rugueuses développée par Stripf et al. au sein du modèle γ-Rθt. Enfin, l’utilisation du modèle de transition γ-Rθt a été étendue au modèle de turbulence k-l de Smith.

  • Titre traduit

    Modeling of roughness-indused and separation-indused laminar-turbulent transition of boundary layer on turbomachinery blades


  • Résumé

    The goal of this thesis is to enhance laminar-turbulent transition modeling on high-lift low- pressure turbine blades. The presented transition modeling method relies on the Menter and Langtry transition model used in a RANS framework in the elsA solver. Once the model’s limits were clearly identified through a parametric study, we moved on to modification of the model. To do so, an optimization method was developed that allows recalibration of the model’s inner correlation functions. This new version of the model allows us to obtain modeling gains of about 20% on the VKI T106C cases through better capture of the separation-induced transition process. These previous computations correspond to ideal cases, for which surfaces may be considered as being smooth. However, we also have the need to consider more realistic surfaces for which roughness may influence the flow. Indeed, among those effects, is the potential influence of surface roughness on transition. In particular, if surface roughness induces transition up-stream of the smooth separation point, the separation bubble will be suppressed. Considering our efforts on modeling separation-induced transition with the γ-Rθt model, it seemed natural to add roughness-induced transition modeling capacities to it. To do so, we implemented in the γ-Rθt model a method developed by Stripf et al. to take into account surface roughness. Finally, the use of the γ-Rθt transition model was extended to the k-l of Smith tur- bulence model. Indeed, this turbulence model is widely used in turbomachinery. In order that our works on transition modeling over turbine blades be more widely usable, we have completed this thesis by proposing an evolution of the transition model so that it may be used alongside the k-l model.


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