Description

La couche limite turbulente génère une friction pariétale importante, qui accroît la traînée des aéronefs. En régimes supersoniques et hypersoniques, elle s’accompagne également d’un échauffement intense, constituant un défi majeur pour la conception de nouveaux véhicules rapides. Réduire simultanément la friction et le flux thermique par des actions de contrôle est donc un enjeu essentiel.

Les stratégies historiques de réduction de friction en écoulement supersonique reposent principalement sur des techniques passives ou des actions actives prédéfinies. Ces approches restent cependant limitées en termes d’efficacité et de robustesse lorsque les conditions de vol évoluent. Les méthodes de contrôle réactif, reposant sur des mesures en temps réel, offrent un potentiel supérieur, mais les études existantes se sont majoritairement concentrées sur le retard à la transition vers la turbulence. Or, détecter les instabilités responsables de cette transition est difficile, car leurs amplitudes restent très faibles (moins de 1 % de l’écoulement amont), rendant leur identification délicate en laboratoire ou en vol.

Une alternative consiste à réduire la friction d’une couche limite déjà turbulente, dont les fluctuations sont beaucoup plus marquées. En écoulements incompressibles, plusieurs travaux ont montré qu’il est possible d’atténuer les structures turbulentes proches de la paroi – responsables de l’essentiel de la friction – grâce à des outils linéaires issus de la théorie du contrôle réactif. Ces approches exploitent le fait que les mécanismes d’auto-entretien des structures quasi-pariétales possèdent une forte composante linéaire. Toutefois, les études existantes reposent sur des stratégies de commande (inverse feedforward, contrôleur proportionnel-dérivé, LQG) loin d’être optimales sur le plan multicritère ou en termes de robustesse vis-à-vis des incertitudes.

Les méthodes modernes de synthèse multicritère et multi-objectifs, capables d’optimiser simultanément performance, robustesse et efficacité énergétique, apparaissent particulièrement prometteuses pour ce type d’écoulement complexe, mais n’ont pas encore été appliquées aux couches limites turbulentes supersoniques.

Cette thèse numérique vise à concevoir un contrôle en boucle fermée pour atténuer les structures turbulentes d’une couche limite turbulente supersonique, en vue de réduire la friction. L’approche repose sur un réseau de capteurs et d’actionneurs piloté par un contrôleur MIMO, conçu à l’aide de méthodes de synthèse avancées. La première étape consiste à identifier des capteurs pariétaux fournissant une information représentative des structures turbulentes ciblées. En parallèle, il s’agit de déterminer l’action la plus efficace pour les actionneurs, comme la génération de tourbillons longitudinaux capables de modifier la dynamique near-wall.

Une fois l’architecture capteur-actionneur établie, des modèles réduits de l’écoulement seront construits par des techniques data-driven afin d’élaborer les lois de commande. La thèse analysera ensuite l’efficacité énergétique, la robustesse aux variations de Re_τ et l’impact des actions de contrôle sur les structures turbulentes. Pour maintenir de bonnes performances lorsque Re_τ augmente – un régime où les grandes structures de la couche logarithmique influencent fortement la turbulence proche de la paroi – plusieurs boucles de contrôle ciblant différentes échelles (structures quasi-pariétales rapides et structures externes lentes de grande échelle) pourront être combinées.

Cette étude, à l’interface entre mécanique des fluides et théorie du contrôle, ambitionne ainsi de démontrer la faisabilité d’un contrôle réactif robuste pour réduire la friction en couche limite turbulente supersonique, ouvrant la voie à des applications sur les futurs véhicules à très grande vitesse.

Compétences requises

x Mécanique des fluides, turbulence x Les connaissances en simulation numérique (CFD) sont souhaitées x Les connaissances en réduction de modèles et en contrôle optimal sont un plus

Bibliographie

[1] L. Duan and M. Choudari. “Effetcs of riblets on skin friction and heat transfer in high-speed turbulent boundary layers.” AIAA, 2012.
[2] J. Yao and F. Hussain “Supersonic turbulent boundary layer drag control using spanwise wall oscillation.” J. Fluid Mech., 916, 2021. XI, 2, 27.
[3] P. Nibourel et al. “Reactive control of second mack mode in a supersonic boundary layer with free-stream velocity/density variations.” J. Fluid Mech., 954:A20, 2023.
[4] P. Nibourel et al.. “Extending closed-loop control of 2d supersonic boundary layer instabilities beyond a single operating point.” 2024, AIAA Journal.
[5] C. Wong et al. “Friction drag reduction based on a proportional-derivative control scheme.” Physics of fluids, 2000.
[6] Z.X. Qiao et al. “Turbulent boundary layer manipulation under a proportional-derivative closed-loop scheme.” Physics of Fluids, 2018.
[7] R. Rathnasingham et al. “Active control of turbulent boundary layers.” J. Fluid Mech., 2003.
[8] G. Dacome et al. “Opposition flow control for reducing skin-friction drag of a turbulent boundary layer.” Physical Review Fluids, 2024.
[9] J. Kim and J. Lim “A linear process in wall-bounded turbulent shear flows.”, Physics of Fluids, 2000.
[10] J. Kim “Physics and control of wall turbulence for drag reduction”, Phil. Trans. R. Soc. A, 2011
[11] K. Lee “Application of reduced-order controller to turbulent flows for drag reduction”, Physics of Fluids, 2001.
[12] H. Choi et al. “Active turbulence control for drag reduction in wall-bounded flows.” J. Fluid Mech.,1994.
[13] S. Koh et al. “Drag Reduction Via Spanwise Transversal Surface Waves at High Reynolds Numbers.” Flow Turbulence Combust, 2015.
[14] J. Yao et al. “Drag reduction via opposition control in turbulent channel flows at high Reynolds numbers.” Physical Review Fluids, 2025
[15] L. Agostini et al. “Causal relationship between large outer structures and small-scale near-wall turbulence in a compressible boundary layer at Mach = 2.3.” AIAA, 2016.
[16] L. Agostini and M. Leschziner “The Impact of Footprints of Large-Scale Outer Structures on the Near-Wall Layer in the Presence of Drag-Reducing Spanwise Wall Motion.” Flow Turbulence Combust, 2018.
[17] I. Marusic et al. “An energy-efficient pathway to turbulent drag reduction.” Nature, 2012.

Mots clés

Réduction de modèle basée donnée, Contrôle optimal, Turbulence pariétale