Le rôle critique du CFD dans la compréhension de l'accumulation de glace

L'accrétion de glace sur les surfaces des aéronefs demeure l'un des dangers les plus persistants de l'aviation. Même les couches minces de glace peuvent dégrader sévèrement les performances aérodynamiques, augmenter la traînée, réduire l'ascenseur et modifier l'efficacité de la surface de contrôle, ce qui peut entraîner une perte de contrôle. Depuis des décennies, les tunnels de givrage physique ont été utilisés pour étudier ce phénomène, mais ils sont coûteux, longs et limités dans l'éventail des conditions qu'ils peuvent reproduire. La simulation de la dynamique des fluides computationnels (CFD) est apparue comme un outil indispensable pour compléter et, dans certains cas, remplacer les essais expérimentaux.

Les simulations modernes de givrage CFD ne sont pas une seule étape, mais un flux de travail étroitement couplé comprenant un débit fluide, une dynamique des gouttelettes, un transfert de chaleur et de masse et un changement de phase. L'objectif est de prédire avec précision où, à quelle vitesse et sous quelle forme la glace se développe dans des conditions de vol données (température, teneur en eau liquide, distribution de la taille des gouttelettes, vitesse d'air, angle d'attaque).

La physique de l'accrétion de glace

La compréhension des mécanismes physiques derrière la formation de glace est essentielle pour construire des modèles précis de CFD. Le facteur principal est la présence de gouttelettes d'eau liquide surrefroidies dans les nuages. Ces gouttelettes restent liquides même à des températures bien inférieures au gel (jusqu'à environ -40 °C). Lorsqu'elles frappent la surface d'un aéronef, elles gèlent rapidement, libérant de la chaleur latente dans le processus.

Glace de la cime

La glace de Rime se forme lorsque les gouttelettes surfroides gèlent instantanément à l'impact, captant des bulles d'air et créant une texture blanche, opaque et rugueuse. Cela se produit à des températures froides (généralement inférieures à -10 °C) ou à une faible teneur en eau liquide, où la chaleur latente libérée se dissipe rapidement.

Glace

La glace glacée (également appelée glace claire) se forme lorsque toutes les gouttelettes ne gèlent pas immédiatement à l'impact. Au lieu de cela, une mince pellicule d'eau liquide s'étend sur la surface avant de geler. Cela se produit à des températures plus chaudes (près de la congélation) ou à une teneur élevée en eau liquide, où la libération de chaleur latente n'est pas suffisamment rapide.

Glace mixte et dure

En pratique, l'accrétion de glace est rarement pure, ou glaçure. Les conditions mixtes produisent une combinaison des deux, souvent avec une rugosité accrue de la surface. Cette rugosité influence de façon significative le transfert de chaleur et la collecte des gouttelettes, créant une boucle de rétroaction qui doit être saisie dans les simulations CFD. La rugosité de surface elle-même est un paramètre critique – elle affecte le coefficient convectif de transfert de chaleur et les caractéristiques d'impingement des gouttelettes.

Transfert de chaleur et de masse

Le processus de congélation est régi par le bilan énergétique à la surface. Les principaux contributeurs sont :

  • Chaleur de fusion latente libérée lorsque l'eau gèle.
  • Transfert de chaleur convectif de la surface au cours d'air environnant.
  • Évaporation ou sublimation refroidissement à l'interface glace/air.
  • Chauffage kinétique du courant d'air (compression adiabatique aux points de stagnation).
  • Conduction dans la peau de l'aéronef.

Les modèles CFD doivent résoudre ce bilan énergétique localement à chaque point de la surface pour déterminer la fraction de congélation, soit la proportion d'eau qui se transforme en glace par rapport à celle qui reste comme eau de ruissellement. L'eau de ruissellement peut ensuite s'écouler en aval, geler plus tard ou être ébouillée.

Approches de modélisation du CFD pour l'accumulation de glace

La simulation computationnelle de l'accumulation de glace comporte généralement deux étapes principales : 1) calculer les trajectoires de débit d'air et de gouttelettes, et 2) calculer la croissance de la glace à la surface. Ces étapes sont souvent effectuées par itératif, car la glace croissante modifie la géométrie et donc l'impingement du débit d'air et de gouttelettes.

Suivi des champs de débit et des gouttelettes

La première étape consiste à résoudre les équations de débit de fluide (RANS, URANS ou ERP selon la fidélité et le coût) autour de la géométrie propre. La solution de débit fournit les champs de vitesse, de pression et de température nécessaires pour les calculs de trajectoire de gouttelettes. Le mouvement de gouttelettes est ensuite modélisé en utilisant une approche eulérienne ou lagrange.

  • Approche lagrangique : Les gouttelettes individuelles sont suivies dans le champ de flux en résolvant une équation de mouvement de particules qui comprend la traînée, la flottabilité et l'inertie. Cette méthode fournit des informations détaillées sur l'endroit où les gouttelettes touchent la surface, mais peut être calculablement coûteuse pour de grands domaines ou un grand nombre de gouttelettes.
  • Approche eulérienne: La phase goutte à goutte est traitée comme un champ continu régi par des équations de conservation de la masse, de l'élan et de l'énergie.Cette approche est calculablement plus efficace pour les géométries complexes et est préférée dans les codes industriels comme FENSAP-ICE[ (Ansys) et LEWICE (NASA). La méthode eulérienne donne directement l'efficacité locale de la collecte d'eau (β) à chaque point de surface, ce qui est une entrée critique pour les modèles de croissance de glace.

Modèles de croissance de glace

Une fois connu le modèle d'impingement des gouttelettes (efficacité de collecte β) et les coefficients convectifs de transfert de chaleur, le module d'accrétion de glace calcule l'épaisseur et le type de glace locale. Le cadre le plus commun est le Modèle Messinger, qui résout une énergie unidimensionnelle et un bilan massique à chaque volume de contrôle de surface. Le modèle détermine la fraction de congélation et tient compte du roulage liquide.

  • Amélioration des modèles de rugosité pour saisir l'effet de la texture de surface sur le transfert de chaleur.
  • Modèles de films d'eau en trois dimensions qui simulent l'écoulement le long de surfaces courbes.
  • Critères de transition entre les régimes de jante et de glaçure.

L'épaisseur de la glace est ensuite utilisée pour déformer le maillage calculateur, et l'ensemble du processus est répété pour des étapes successives. Ce couplage itératif entre le débit d'air, l'impingement des gouttelettes et la croissance de la glace est essentiel pour une prédiction précise de la forme, en particulier pour la glace glacée où les patrons de croissance peuvent changer de façon spectaculaire.

Outils logiciels communs

Plusieurs outils de simulation de givrage sont largement utilisés dans l'industrie et les universités :

  • LEWICE (NASA Glenn Research Center) : Un des codes les plus anciens et les plus validés. Utilise une approche de suivi des gouttelettes lagrangiennes et un modèle de croissance de glace basé sur Messinger. Souvent couplé avec des résolveurs CFD externes pour le champ de débit.
  • FENSAP-ICE (Ansys / NTI): Une suite complète qui comprend FENSAP (solveur de débit), DROP3D (gouttelette eulérienne), ICE3D (croissance de glace avec roulage) et CHT3D (transfert de chaleur conjugué). Largement utilisé pour la certification et la conception.
  • SU2 (source ouverte): Il possède un module de givrage capable de simuler les gouttelettes eulériennes et de développer la glace.
  • CIRA ICE (Centre italien de recherche aérospatiale): Intégré dans le cadre du CIRA pour le givrage des giravions et des aéronefs.

Lien externe: NASA LEWICE aperçu[

Étapes clés de la simulation dans la pratique

Un flux de travail typique de simulation de l'accrétion de glace CFD comporte plusieurs étapes, chacune nécessitant une attention particulière à la qualité du maillage, aux conditions limites et aux paramètres du modèle.

Préparation à la géométrie et génération de mesh

En commençant par un modèle propre de CAO de l'aéronef ou de son composant (p. ex. aile, queue, entrée du moteur, pale du rotor), la surface est discrétée en mailles calculatrices. Pour les simulations de givrage, des mailles structurées ou non structurées de haute qualité avec des couches de prisme près du mur sont essentielles pour saisir avec précision les profils de couches limites et le transfert de chaleur.

Solution de champ de flux

Une solution RANS stable ou instable est calculée à l'aide d'un modèle de turbulence approprié (p. ex. Spalart-Allmaras, k----SST) qui peut gérer les débits séparés sur des surfaces rugueuses. La solution d'écoulement fournit les coefficients convectifs de transfert de chaleur, qui sont extrêmement sensibles à la résolution de la couche limite.

Trajectoire à gouttes et efficacité de la collecte

Les paramètres clés d'entrée sont le diamètre volumétrique médian (MVD) et la teneur en eau liquide (LWC) du nuage. La sortie est l'efficacité de la collecte locale β (fraction de l'eau entrante qui impinge sur la surface). Les régions de haute β sont généralement proches de la ligne de stagnation sur les bords d'attaque.

Calcul de la croissance de la glace

En utilisant les coefficients d'efficacité de collecte et de transfert de chaleur, le module d'accrétion de glace calcule la masse de glace formée au cours d'une étape de temps. La fraction de congélation est déterminée à partir du bilan énergétique local. Pour la glace glaçure, l'eau de ruissellement est suivie le long de la surface et son emplacement de congélation est calculé.

Loop itératif et pas de temps

La croissance de la glace change la géométrie, le processus doit être répété. Les simulations typiques utilisent 10 à 20 étapes de temps, chacune représentant une fraction du temps d'exposition total (p. ex., 6 minutes par étape pour une rencontre de givrage de 45 minutes). À chaque itération, le maillage est mis à jour, le champ d'écoulement peut être recalculé (ou approximatif avec des méthodes plus simples pour économiser le coût) et de nouvelles trajectoires de gouttelettes sont calculées. La forme finale de la glace est le résultat cumulatif de toutes les étapes.

Évaluation aérodynamique et post-traitement

Une fois la forme de la glace obtenue, elle peut être utilisée pour l'évaluation de la performance aérodynamique, ce qui implique souvent une simulation séparée de la DFC stable ou instable sur la géométrie glacée pour calculer les pénalités en termes de coefficient de levage, de traînée et de moment.

Applications dans la certification et la conception des aéronefs

La simulation de l'accrétion de glace basée sur le CFD fait maintenant partie intégrante du processus de conception et de certification de l'aéronef en vertu de règlements comme FAR Partie 25 Appendice C pour les aéronefs de transport et Partie 27/29 pour les giravions. La capacité de simuler numériquement une large gamme de conditions de givrage, y compris des enveloppes de givrage maximales continues (CMax) et intermittentes (IMax), réduit la nécessité de procéder à des essais de givrage dans des tunnels éoliens coûteux et à des essais en vol dans des conditions naturelles de givrage.

Conception du système de protection contre les glaces

Les systèmes d'antigivrage (prévention de la formation de glace) et de dégivrage (déplacement de glace après qu'il se forme) bénéficient de la simulation CFD. Pour les systèmes d'antigivrage thermique (air sauvaginé ou électrothermique), les ingénieurs utilisent CFD pour optimiser le mode de chauffage, s'assurer que la chaleur est fournie pour évaporer toute l'eau qui imprègne ou maintenir la surface au-dessus du gel. CFD aide à prédire le gel de l'eau de ruissellement en aval, un mode de défaillance commun.

Certification par analyse

Bien que les essais physiques demeurent obligatoires pour la certification finale, le CFD est de plus en plus utilisé pour réduire la matrice d'essai et explorer les conditions hors de la conception.La FAA et l'AESA acceptent les résultats de calcul lorsqu'ils sont validés par des expériences.Cette approche « certification par analyse » exige une validation rigoureuse des méthodes, des études de sensibilité et une quantification d'incertitude.

Lien externe : Circulaire consultative 20-73A de l'AAF sur la protection des glaces

Dégradation des performances aérodynamiques

L'accrétion de glace CFD se nourrit directement dans les bases de données aérodynamiques utilisées pour les simulateurs de vol et l'analyse des qualités de manutention. Les compagnies aériennes et les fabricants utilisent ces données pour définir les limites opérationnelles, comme le temps d'exposition maximal au givrage avant la sortie requise des conditions de givrage.

  • Augmentation de la traînée (jusqu'à 30 à 50 % pour la glace sévère).
  • Réduction du coefficient de levage maximal (CLmax) et augmentation de la vitesse de décrochage.
  • Des moments de charnière modifiés sur les surfaces de contrôle, pouvant causer des anomalies de contrôle.
  • Performance moteur dégradée en raison de l'ingestion de glace ou de glace sur les nacelles.

En simulant une gamme de formes de glace (du bord à la glaçure), les ingénieurs peuvent déterminer les scénarios les plus critiques pour chaque composant.

Défis et limites

Malgré sa puissance, la simulation de l'accrétion de glace CFD fait face à des obstacles techniques importants. La prédiction précise des formes de glace dans des conditions réelles demeure un défi et il faut prendre soin d'interpréter les résultats.

Coûts de calcul:[ Les simulations couplées à haute fidélité peuvent prendre des jours ou des semaines pour effectuer des grappes importantes, surtout pour les débits instables ou les géométries complexes comme les lames tournantes.De nombreuses applications industrielles ont recours à des modèles simplifiés (p. ex., un débit constant par étape dans le temps, une résolution réduite du maillage) pour gérer les coûts, mais cette précision de sacrifices est souvent nécessaire.

Physique complexe: La physique des grosses gouttelettes surfroides (SLD) de plus de 50 μm est particulièrement difficile parce que ces gouttelettes se déforment, se brisent, rebondissent ou s'éclaboussent à l'impact. La réglementation actuelle (annexe O pour SLD) exige la modélisation de ces phénomènes, mais des modèles précis de CFD sont encore en cours d'élaboration.

Données de validation: Bien que des données expérimentales exhaustives existent dans le tunnel de recherche sur les icencings de la NASA (TIR) et dans d'autres installations, de nombreux cas de validation se limitent à des géométries simples (p. ex., des hélices 2D, des cylindres) et à des conditions particulières.

Modélisation de la turbulence et de la dureté: Le comportement de la rugosité de la glace et son effet sur le transfert de chaleur et la collecte des gouttelettes est extrêmement difficile à modéliser à partir des premiers principes. Les corrélations techniques pour la hauteur équivalente de rugosité sable-grain sont souvent utilisées, mais elles ne peuvent pas capturer la physique véritable.

Déformation de Mesh: Au fur et à mesure que la glace grandit, le maillage computationnel doit se déformer pour suivre la surface changeante. La qualité des meshs peut se détériorer, entraînant des solutions de débit inexactes ou une défaillance de convergence.

Lien externe: NASA TP-2016-218102 sur les défis de la modélisation du givrage SLD

Tendances et orientations futures

Le domaine de la simulation de l'accrétion de glace CFD évolue rapidement, en raison des progrès de la puissance de calcul, des techniques de modélisation et des besoins de l'industrie.

Apprentissage automatique et modèles de commande réduite

Les réseaux neuronaux peuvent être formés sur les résultats de CFD à haute fidélité pour produire des modèles de substitution qui prédisent presque instantanément les formes de glace. Ces substituts peuvent ensuite être utilisés pour la simulation en temps réel dans les simulateurs de vol ou pour l'optimisation de la conception.

Approches à haute fidélité

Avec l'informatique exascale à l'horizon, la simulation de gros écoulements (LES) et la simulation numérique directe (DNS) deviennent possibles pour la recherche sur le givrage. Ces méthodes résolvent la dynamique turbulente du débit et des gouttelettes plus précisément, ce qui peut mener à des percées dans la compréhension de la croissance du givre et du comportement de l'eau de ruissellement.

Jumelles numériques et simulation en temps réel

Le concept d'un jumeau numérique, une réplique virtuelle de l'aéronef qui reflète les données des capteurs en temps réel, devient de plus en plus efficace pour la surveillance du givrage en vol. Les modèles à ordre réduit basés sur le CFD pourraient être intégrés au jumeau numérique pour prédire la croissance de la glace en fonction de l'état de l'aéronef et des paramètres environnementaux, ce qui permettrait de contrôler le vol de façon adaptative, d'optimiser le cycle du système de protection de la glace et d'améliorer la sensibilisation des pilotes à la situation.

Intégration avec Multi-Physics

Par exemple, la prédiction de la réponse aux vibrations d'une pale de rotor sous charge de glace, ou du bruit généré par une aile glacée, nécessite un couplage étroit entre CFD, CSD (dynamique structurelle compputationnelle) et CAA (aéroacoustique compputationnelle).Ces simulations multiphysiques sont déjà en cours d'étude pour le givrage des éoliennes, mais vont migrer vers l'aviation.

Outils de source ouverte et communautaires

La croissance des plateformes de CFD open source comme OpenFOAM et [SU2 a démocratisé la recherche sur l'accrétion des glaces.Ces outils permettent aux chercheurs de mettre en œuvre des modèles personnalisés et de partager les résultats plus facilement, accélérant la validation et la diffusion des meilleures pratiques.

Lien externe: AIAA Icing Symposium 2023

Conclusion

La simulation de l'accrétion de glace par le CFD sur les surfaces des aéronefs est devenue une discipline d'ingénierie critique qui combine la dynamique des fluides, les méthodes de particules, la thermodynamique et la géométrie numérique. Des codes classiques comme LEWICE aux suites commerciales modernes comme FENSAP-ICE, ces outils permettent aux ingénieurs de prédire les formes de glace dans une vaste gamme de conditions de vol, de concevoir des systèmes efficaces de protection des glaces et de soutenir les efforts de certification.