Contribution à la prévision du bruit tonal des machines tournantes subsoniques : couplage des simulations numériques et des modèles analytiques avec les analogies acoustiques

Contribution to the prediction of tonal noise from subsonic turbomachinery : coupling numerical simulations and analytical models with acoustic analogies

• Auteur / Autrice : Elias Tannoury
• Direction : Farid Bakir, Sofiane Khelladi, Bruno Demory
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 05/07/2013
• Etablissement(s) : Paris, ENSAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de thermique, écoulement, mécanique, matériaux, mise en forme, production (Valenciennes, Nord ; 2010-2014) - Laboratoire de Dynamique des Fluides (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Roger Michel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Farid Bakir, Sofiane Khelladi, Stéphane Moreau, Manuel Henner
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Smaïne Kouidri, Christophe Schram

Mots clés

Mots clés contrôlés

Turbomachines

Ondes acoustiques de surface

Mots clés libres

Turbomachine

Bruit tonal

Simulation numérique

Analogie acoustique

Modèle de Sears

Optimisation

Turbomachinery

Tonal noise

Numerical simulation

Acoustic analogy

Sears’ model

Optimization

Résumé

La conception des groupes moto-ventilateurs au sein de Valeo Systèmes Thermiques et la prédiction de leurs performances aérauliques reposent majoritairement sur les méthodes de développement virtuel, i.e. la conception assistée par ordinateur et la simulation numérique de la mécanique des fluides. Dans ce cadre, le présent travail propose une méthodologie de prédiction et de minimisation de la composante tonale du bruit d'un groupe moto-ventilateur. L'approche adoptée est hybride et dissocie la génération et la propagation du bruit. La propagation en champ libre est calculée avec une formulation intégrale de l'analogie de Ffowcs-Williams et Hawkings. Dans un premier temps, les termes-sources à la surface du rotor et du stator sont calculés par une simulation numérique instationnaire. La compacité de la pale ainsi que l'influence du maillage acoustique sur la prédiction sont ensuite investiguées. Finalement, les résultats sont comparés aux mesures expérimentales. Dans un deuxième temps, les sources acoustiques à la surface du stator sont calculées avec le modèle de Sears enrichi avec des données extraites d'une simulation stationnaire du rotor complet. Avant de procéder à la prédiction acoustique, l'influence du modèle de turbulence sur les résultats finaux est évaluée à travers une comparaison entre LES et RANS pour l'écoulement autour de profils extrudés. Enfin, la problématique de minimisation du bruit tonal est traitée en tant que problème d'optimisation où la géométrie d'une aube est paramétrée et où la recherche de l'optimum est conduite par un algorithme génétique. Cette optimisation a permis de concevoir un stator moins bruyant et adapté à l'écoulement en aval du rotor étudié.

The design of fan systems at Valeo Thermal Systems and the prediction of their aerodynamic performances rely mainly on virtual development methods, i.e. computer-aided-design and computational fluid dynamics. Within this context, this dissertation develops a methodology for predicting and minimizing the tonal noise of a fan system. The hybrid approach is used, thus separating noise generation and propagation. The free-field propagation is computed via an integral formulation of the Ffowcs-Williams and Hawkings analogy. In a first step, the source terms located at the surfaces of the rotor and the stator are extracted from an unsteady numerical simulation. The compactness of the blade and the influence of the acoustic mesh on the prediction are then investigated. Finally, the computational results are compared to the experimental ones. In a second step, the acoustic sources at the surface of the stator are computed with Sears' model. Its inputs are extracted from a steady simulation of the whole rotor. Before proceeding to the acoustic prediction, the influence of the turbulence model on the final results is assessed via a comparison between LES and RANS simulations of the flow around airfoils. Finally, minimizing tonal noise is formulated as an optimization problem. The shape of a stator-blade is parametrized and the optimization is conducted with a genetic algorithm. The resulting stator is less noisy and adapted to the flow downstream of the studied rotor.