Manipulation de la turbulence en utilisant le contrôle par mode glissant et le contrôle par apprentissage : de l'écoulement sur une marche descendante à une voiture réelle

Turbulent flow manipulation using sliding mode and machine learning control : from the flow over a backward-facing step to a real-world car

• Auteur / Autrice : Camila Chovet
• Direction : Laurent Keirsbulck, Jean-Marc Foucaut, Bernd R. Noack
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 06/07/2018
• Etablissement(s) : Valenciennes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines (Valenciennes, Nord ; 1994-...)
• Partenaire(s) de recherche : Communauté d'Universités et Etablissements (ComUE) : Communauté d'universités et d'établissements Lille Nord de France (2009-2013)
• Jury : Président / Présidente : Sandrine Aubrun-Sanches
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Keirsbulck, Jean-Marc Foucaut, Bernd R. Noack, Jacques Borée, Louis N. Cattafesta, Quentin Gallas, Bérengère Podvin, Fabien Harambat, Sébastien Delprat
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Jacques Borée, Louis N. Cattafesta

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traînée (aérodynamique)

Couche limite -- Contrôle

Turbulence

Mots clés libres

Ecoulement turbulent

Contrôle de flux actif

Micro-Blower

Couteau d’air

Contrôle du mode coulissant

Contrôle par apprentissage

Turbulent flow

Active flow control

Micro-Blower

Air-Knife

Sliding mode control

Machine learning control

Résumé

Ce travail vise à faire une pré-évaluation des paramètres de contrôle en vue de réduire la traînée sur véhicule réel. Deux mécanismes d’actionnement différents (Murata micro-blower et couteau d’air) ont été caractérisés et comparés en vue de déterminer leurs qualités ainsi que leurs limites. Les micro-blowers ont pour but d’exciter la couche limite en vue de perturber directement les structures tourbillonnaires formées dans la couche de cisaillement. Le couteau d’air étudié, à surface arrondie, pourrait être considéré comme un dispositif actif de réduction de la traînée à effet Coanda équivalent au dispositif passif de type boat-tail. Différentes stratégies de contrôle en boucles ouverte et fermée sont examinées, telles que le soufflage continu, le forçage périodique, le contrôle du mode glissant (SMC) et le contrôle par apprentissage (MLC). La SMC est un algorithme robuste en boucle fermée permettant de suivre, d’atteindre et de maintenir une consigne prédéfinie; cette approche présente l’intérêt d’avoir une capacité d’adaptation prenant en compte les perturbations extérieures inconnues. Le contrôle par apprentissage est un contrôle sans modèle qui permet de définir des lois de contrôle efficaces qualifiées et optimisées via une fonction coût/objectif spécifique au problème donné. Une solution hybride entre MLC et SMC peut également fournir un contrôle adaptatif exploitant les mécanismes d’actionnement non linéaires les plus adaptés au problème. L’ensemble de ces techniques de contrôle ont été testées sur diverses applications expérimentales allant d’une simple configuration académique de marche descendante jusqu’à des géométries présentant une structure d’écoulement représentatives de véhicules réels. Pour la configuration de marche descendante, l’objectif était de réduire expérimentalement la zone de recirculation via une rangée de micro-jets et de l’estimer par des capteurs de pression. Les contrôles d’écoulement ont été réalisés par forçage périodique ainsi que par MLC. On démontre dans ce cas que la MLC peut surpasser le contrôle par forçage périodique. Pour la configuration sur corps épais (corps d’Ahmed), l’objectif était de réduire et/ou de maintenir la traînée aérodynamique via un couteau d’air placé sur la partie supérieure du hayon arrière et évalué par le biais d’une balance aérodynamique. Le soufflage continu et le forçage périodique ont été utilisés dans ce cas comme stratégies de contrôle en boucle ouverte permettant ainsi de faire une comparaison avec les algorithmes SMC et MLC. La pré-évaluation des paramètres de contrôle a permis d’obtenir des informations importantes en vue d’une réduction de la traînée sur un véhicule réel. Dans ce cadre, les premiers essais de caractérisation sur véhicules réels ont été réalisés sur piste et un dispositif d’actionnement ainsi qu’un protocole expérimental sont également présentés en perspective à ce travail.

The present work aims to pre-evaluate flow control parameters to reduce the drag in a real vehicle. Two different actuation mechanisms (Murata’s micro-blower, and air-knives) are characterized and compared to define their advantages and limitations. Murata micro-blowers energized the boundary layer to directly perturb the vortex structures formed in the shear layer region. The air-knife has a rounded surface, adjacent to the slit exit, that could be considered as an active boat-tail (Coanda effect) for drag reduction. Different open-loop and closed-loop control strategies are examined, such as continuous blowing, periodic forcing, sliding mode control (SMC) and machine learning control (MLC). SMC is a robust closed-loop algorithm to track, reach and maintain a predefined set-point; this approach has on-line adaptivity in changing conditions. Machine learning control is a model-free control that learns an effective control law that is judged and optimized with respect to a problem-specific cost/objective function. A hybrid between MLC and SMC may provide adaptive control exploiting the best non-linear actuation mechanisms. Finally, all these parameters are brought together and tested in real experimental applications representative of the mean wake and shear-layer structures related to control of real cars. For the backward-facing step, the goal is to experimentally reduce the recirculation zone. The flow is manipulated by a row of micro-blowers and sensed by pressure sensors. Initial measurements were carried out varying the periodic forcing. MLC is used to improve performance optimizing a control law with respect to a cost function. MLC is shown to outperform periodic forcing. For the Ahmed body, the goal is to reduce the aerodynamic drag of the square-back Ahmed body. The flow is manipulated by an air-knife placed on the top trailing edge and sensed by a force balance. Continuous blowing and periodic forcing are used as open-loop strategies. SMC and MLC algorithms are applied and compared to the open-loop cases. The pre-evaluation of the flow control parameters yielded important information to reduce the drag of a car. The first real vehicle experiments were performed on a race track. The first actuator device concept and sensor mechanism are presented.