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Description

Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
Numéro d'ordre : 2544 THÈSE présentée pour obtenir le titre de DOCTEUR DE L'INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE Ecole doctorale : TYFEP Spécialité : Dynamique des Fluides Directeur de thèse : Thierry POINSOT Par M. Florent DUCHAINE Optimisation de Forme Multi-Objectif sur Machines Parallèles avec Méta-Modèles et Coupleurs. Application aux Chambres de Combustion Aéronautiques. Soutenue le Jeudi 15 Novembre 2007 devant le jury composé de : J.A. DÉSIDÉRI Directeur de Recherche à L'INRIA - Sophia Antipolis Rapporteur M. LACHI Maître de Conférences à la Faculté des Sciences de Reims Rapporteur L. GIRAUD Professeur à l'ENSEEIHT - Toulouse Examinateur B. MOHAMMADI Professeur à l'Université de Montpellier II Examinateur O. PIRONNEAU Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie Paris VI Président N. SAVARY Ingénieur à TURBOMECA - Bordes Examinateur T. POINSOT Directeur de Recherche à l'IMF de Toulouse Directeur de Thèse Réf. CERFACS : TH/CFD/07/96

  • conception des chambres de combustion

  • conception dans l'industrie

  • codes de calcul coûteux en ressources informatiques

  • chambre de combustion

  • géné- ration automatique de maillage

  • imf de toulouse directeur de thèse

  • mulation codes


Sujets

Informations

Publié par
Publié le 01 novembre 2007
Nombre de lectures 63
Langue Français
Poids de l'ouvrage 8 Mo

Extrait

Numéro d’ordre : 2544
THÈSE
présentée pour obtenir le titre de
DOCTEUR DE
L’INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE
DE TOULOUSE
Ecole doctorale : TYFEP
Spécialité : Dynamique des Fluides
Directeur de thèse : Thierry POINSOT
Par M. Florent DUCHAINE
Optimisation de Forme Multi-Objectif sur Machines Parallèles avec
Méta-Modèles et Coupleurs.
Application aux Chambres de Combustion Aéronautiques.
Soutenue le Jeudi 15 Novembre 2007 devant le jury composé de :
J.A. DÉSIDÉRI Directeur de Recherche à L’INRIA - Sophia Antipolis Rapporteur
M. LACHI Maître de Conférences à la Faculté des Sciences de Reims
L. GIRAUD Professeur à l’ENSEEIHT - Toulouse Examinateur
B. MOHAMMADI à l’Université de Montpellier II
O. PIRONNEAU Professeur à l’Université Pierre et Marie Curie Paris VI Président
N. SAVARY Ingénieur à TURBOMECA - Bordes Examinateur
T. POINSOT Directeur de Recherche à l’IMF de Toulouse Directeur de Thèse
Réf. CERFACS : TH/CFD/07/96Optimisation de Forme Multi-Objectif sur Machines Parallèles avec Méta-Modèles et Coupleurs.
Application aux Chambres de Combustion Aéronautiques.
Résumé
Les normes drastiques sur les émissions d’espèces polluantes et la volonté de réduire les délais
de mise sur le marché incitent les motoristes à repenser les concepts de la nouvelle génération de
chambre de combustion ainsi que leurs méthodes de conception. Les codes de simulation numérique
des écoulements turbulents réactifs, basés sur une approche de moyenne de Reynolds (RANS), sont
utilisés depuis quelques années par les ingénieurs dans les phases de conception des foyer aéronautiques.
Leur emploi a permis de réduire les temps et les coûts de conception en diminuant notamment le
nombre d’essais expérimentaux. La manière d’utiliser ces outils demeure un point clef pour élaborer des
environnements d’aide à la décision performants.
Le but de ces travaux de thèse est de fournir une méthodologie basée sur des considérations issues
de l’optimisation multi-objectif pour développer un outil de conception automatisé qui intègre des codes
de simulation numérique pour évaluer les configurations. En premier lieu, les études rapportées dans ce
manuscrit concernent l’automatisation des procédures de simulation en insistant sur les aspects de
génération automatique de maillage. Ensuite, le problème des temps de restitution liés à l’utilisation conjointe
de techniques d’optimisation et de codes de calcul coûteux en ressources informatiques est adressé en
proposant un algorithme basé sur des méta-modèles. L’outil final est construit à partir d’un coupleur de
codes parallèles, lui conférant ainsi des caractéristiques intéressantes de performance et de flexibilité.
Finalement, après divers tests de validation et d’évaluation, une application sur une chambre de combustion
industrielle montre les capacités de la méthode à identifier des configurations prometteuses.
Mots-clefs : Optimisation Multi-Objectif, Calcul Haute Performance, Méta-Modèles, Coupleur,
Génération Automatique de Maillage, Chambre de Combustion.Multiobjective Shape Optimization on Parallel Architectures with Metamodels and Couplers.
Application to Aeronautical Combustion Chambers.
Abstract
Drastic norms on pollutant emissions and the need to reduce times to market encourage
aeronautical engine manufacturers to reconsider the concepts of the next generation of combustion chamber
as well as their design methodologies. Reactive and turbulent simulation codes based on the RANS
approach have been used for a few years by engineers in the design cycle of aeronautical combustion
chambers. Their use has allowed to reduce development times and costs mostly by decreasing the
number of experimental tests. The way to integrate these tools is still a challenging point when the
development of an efficient design framework is considered.
The aim of this work is to provide a multiobjective optimization based methodology to develop a fully
automated tool that evaluates design with simulation codes. First, the studies presented in this report deal
with the automation of the simulation processes while insisting on the automatic mesh generation aspects.
Then, to reduce the overall response time caused by the use of optimization technics with expensive
simulation codes, a strategy based on metamodeling is proposed. The resulting tool is developed with a
parallel code coupler offering performance and flexibility to the application. Finally, after some
validations and evaluations on test cases, an application on an industrial combustor underlines the capacities of
the mehod to identify promising designs.
Keywords : Multiobjective Optimization, High Performance Computing, Metamodels, Coupler,
Automatic Mesh Generation, Combustion Chamber.
4Table des matières
Ronde de Remerciements 9
Liste des symboles 11
Introduction générale, objectifs et organisation 17
I Conception des chambres de combustion 21
1 Les principes de la conception des chambres de combustion 25
1.1 Généralités sur les turbines à gaz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.2 Description globale d’une chambre de combustion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.3 Les points importants de la conception des chambres de combustion . . . . . . . . . . . 28
1.4 Impacts des législations environnementales sur la conception des chambres de combustion 31
2 Evolution des méthodes de conception 33
2.1 La conception dans l’industrie : un processus complexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2 Les méthodes de conception du passé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.3 Les techniques de employées actuellement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.4 Ce que réserve le futur : de la recherche vers l’industrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.5 Cadre Européen de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
II Une chaîne de calcul automatique pour aider à la conception des chambres de
combustion : MIPTO 39
3 Introduction 43TABLE DES MATIÈRES
3.1 Éléments du formalisme d’optimisation utilisé dans le manuscrit . . . . . . . . . . . . . 43
3.2 Objectifs et contraintes de la réalisation de l’outil d’optimisation . . . . . . . . . . . . . 45
4 Le solveur CFD N3S-Natur 49
4.1 Origines et utilisateurs du code N3S-Natur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.2 Les équations de Navier-Stokes moyennées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.3 Les méthodes numériques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.4 Spécificités du solveur pour son intégration dans une chaîne d’optimisation automatique 70
5 Automatisation des calculs CFD 75
5.1 Etapes de pré-traitement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.2 Gestion des calculs de physique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3 Etapes de post-traitement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6 Gestion du maillage pour l’optimisation de forme 81
6.1 Importance du maillage en mécanique des fluides numérique . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2 Représentation et mise à jour des formes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.3 Adaptation des maillages aux formes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.4 Les méthodes intégrées dans MIPTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
7 Optimisation & CFD - Revue bibliographique 103
7.1 Une brève introduction aux méthodes d’optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.2 Le challenge du couplage entre l’optimisation et la CFD . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
7.3 L’optimisation assistée par méta-modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
8 Description de la méthode retenue 115
8.1 Présentation générale de la méthode d’optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
8.2 Les méta-modèles choisis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
8.3 Initialisation de la base de données d’apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
8.4 Procédures d’enrichissement de la base de données d’apprentissage . . . . . . . . . . . 129
8.5 Post-traitements de la base de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
6TABLE DES MATIÈRES
III Validations de la méthode d’optimisation et résultats 137
9 Optimisations mono-objectifs 141
9.1 Validations de MIPTO sur des cas analytiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
9.2 Validations et évaluations de MITPO sur un dispositif de dilution bidimensionnel . . . . 161
10 Optimisations multi-objectifs 171
10.1 Validations de MIPT

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