Anisotropic mesh adaptation for high-fidelity RANS simulations in aeronautics
Adaptation de maillage anisotrope pour des simulations RANS à haute fidélité : applications à l'aéronautique
Résumé
In the context of fluid simulations, anisotropic mesh adaptation is a promising tool to capture automatically the main features of a flow on complex geometries without the requirement of prohibitive computational resources. In particular, such technique aims at finding the mesh which minimizes the discretization error committed on a certain quantity, in general the solution itself, or a functional, such as the lift or the drag coefficients. The objective of the present work is to improve the current RANS solver and to enrich the anisotropic error estimation with additional information coming from the turbulence model. For this reason, this work is divided into three main contributions. The first concerns the improvement of the RANS flow solver, in particular by applying novel and automatic CFL and limiter tuning strategies to control the residual convergence, and, the introduction of the strongly coupled turbulence to improve Newton convergence of the nonlinear equations. The second contribution concerns the resolution of the adjoint problem, which turns out to be particularly stiff if compared to the primal flow counterpart resolution, and, at the same time, is of great importance when adapting meshes; here, several methods have been applied to the resolution, such as the flexible GMRES and the pseudo-transient continuation. In addition to that, we have studied the strongly coupled turbulence for the adjoint problem, and we found out that such introduction enriches the adjoint flow with more physics-related information. Eventually, the third contribution concerns the error estimate driving the mesh adaptation procedure, which here includes the turbulent contribution coming from the primal and the adjoint flow fields. These procedures have been applied to both classical benchmarks of aeronautics as well as to more complex geometries like the common research models of the 3rd and the 4th AIAA CFD High Lift Prediction Workshops.
Dans le contexte de la mécanique des fluides numérique, l'adaptation de maillage anisotrope est un outil prometteur pour capturer automatiquement les principales caractéristiques d'un écoulement sur des géométries complexes sans nécessiter de ressources de calcul prohibitives et d'intervention humaine.En particulier, une telle technique vise à trouver le maillage qui minimise l'erreur de discrétisation commise sur une certaine quantité, en général la solution elle-même, ou une fonctionnelle d'intérêt, telle que la portance ou le coefficient de traînée.L'objectif de ce travail était d'améliorer le solveur RANS, le solveur adjoint et d'enrichir l'estimation d'erreur anisotrope avec des informations supplémentaires provenant du modèle de turbulence. Pour ces raisons, ce travail est divisé en trois contributions principales.La première concerne l'amélioration du solveur RANS. Pour cela, on mis en place de nouvelles stratégies automatiques de contrôle de la CFL et un couplage fort entre les équations de Navier-Stokes et le modèle de turbulence. Ces développements permettent d'améliorer la convergence non linéaire de la méthode de Newton.La deuxième contribution concerne la résolution du problème adjoint, qui s'avère particulièrement raide si on la compare à la résolution du problème primal, et, en même temps, est d'une grande importance lors du processus d'adaptation de maillage. Plusieurs méthodes ont été développées pour la résolution du problème adjoint, telle que la méthode flexible GMRES et une méthode pseudo-transitoire similaire à celle du problème primal. De plus, nous avons étudié l'impact du couplage fort entre les équations de Navier-Stokes et le modèle de turbulence pour le problème adjoint, et nous avons découvert que ce couplage fort enrichit la solution adjointe. En effet, l'état adjoint contient plus d'informations liées à la physique.Enfin, la troisième contribution concerne l'estimation d'erreur pilotant la procédure d'adaptation du maillage, qui inclut ici la contribution turbulente provenant des champs primaux et adjoints. Ces procédures ont été appliquées aussi bien à des benchmarks classiques de l'aéronautique qu'à des géométries plus complexes comme les modèles d'avion complet des 3ème et 4ème AIAA CFD High Lift Prediction Workshops.
Domaines
Analyse numérique [cs.NA]
Origine : Version validée par le jury (STAR)