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Mod elisation Hybride RANS/LES d' ecoulements massivement d ecoll es en r egime turbulent. Etude des corr elations pression/vitesse et confrontation a l'exp erimentation.

Cette thèse, qui s'inscrit dans le contexte du projet ANR DIB, vise à la simulation par méthode hybride (DDES) de l'écoulement turbulent autour d'une plaque épaisse (Re = 80000), à une confrontation détaillée du mouvement instationnaire prédit avec une base de données expérimentale, et à l'étude des mécanismes à l'origine des fluctuations de pression à la paroi. L'écoulement présente successivement un fort décollement associé à l^acher tourbillonnaire en forte interaction avec la paroi, un recollement moyen puis un lent rétablissement vers une couche limite développée. L'attention est portée sur la région en aval du recollement. Les caractéristiques moyennes et instationnaires de l'écoulement sont étudiées au moyen d'outils statistiques classiques, ainsi que d'analyses de type moyenne conditionnelle, POD, LSE et Extended POD, dans leur version multi-temps. Un bon accord calcul/expérience est obtenu, et l'évolution des structures de grande échelle en aval du recollement est bien reproduite par la simulation. L'analyse est ensuite prolongée, notamment en ce qui concerne la tridimensionnalité de l'écoulement, ainsi que l'étude des différentes contributions à la pression pariétale fluctuante (termes source linéaire et non linéaire). Les analyses de type LSE basées sur la pression mettent en évidence des structures de type rouleaux portant une faible énergie, alors qu'on obtient des structures de type \hairpin" quand celles-ci sont basées sur la vitesse. Un résultat important de l'étude des termes contribuant à la pression est la dominance du terme non-linéaire, qui explique la faible énergie portée par les structures estimées à partir de la pression par des outils linéaires.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00671130
Date19 January 2012
CreatorsTran, Thanh Tung
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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