Thèse soutenue

Conception robuste de traitements acoustiques des nacelles utilisant des méthodes aéroacoustiques numériques et de quantification d'incertitude
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Auteur / Autrice : Vincent Dangla
Direction : Christian SoizeChristophe Desceliers
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur
Date : Soutenance le 11/09/2020
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Modélisation et simulation multi échelle (Marne-la-Vallée) - Laboratoire Modélisation et Simulation Multi-Echelle / MSME
Jury : Président / Présidente : Roger Ohayon
Examinateurs / Examinatrices : Christian Soize, Christophe Desceliers, Roger Ghanem, Daniel Juvé, Stéphane Lidoine, Guilherme Cuelho-Cunha, Benoît Van Den Nieuwenhof
Rapporteurs / Rapporteuses : Roger Ghanem, Daniel Juvé

Résumé

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Dans les moteurs d'avions modernes, le bruit de fan est une des principales sources de bruit du fait d'une augmentation constante du taux de dilution des moteurs visant à réduire leur consommation. Le bruit de fan étant caractérisé par des composantes tonales et multimodales, des traitements acoustiques appelés liners sont utilisés pour leur efficacité à réduire des composantes de bruit, par des effets de dissipation acoustique réglables en modifiant la géométrie du liner. Des modèles de prédictions numériques sont alors utilisés pour leur réglage. Le design du liner étant gelé dans des phases préliminaires du développement d'un avion, il existe une variabilité non négligeable sur son environnement de fonctionnement. Cette variabilité impacte directement le design du liner en induisant une large disparité des données utilisées pour son design. De plus, à mesure que la maturité de l'avion augmente, chaque mise-à-jour de ces données impose une réoptimisation du liner. Cette étape de réoptimisation induit alors d'importants coûts de calcul qui pourraient être évités en prenant en compte cette variabilité durant les phases préliminaires de design. Il s'agit de la principale problématique de ce travail. À mesure que cette variabilité externe impacte l'environnement d'opérabilité du liner, le modèle numérique de performance du liner devient alors incertain. Afin de quantifier et prendre en compte cette nature incertaine, une conception robuste du liner est alors entreprise, par quantifiant l'incertitude globale qui réside dans le modèle numérique de performance acoustique du liner. Le modèle aéroacoustique numérique utilisé est un code industriel, ACTRAN/TM, et nécessite d'être intensivement étudié afin d'en déduire les principaux composants les plus sensibles vis-à-vis de l'incertitude globale. Un modèle stochastique des incertitudes est alors introduit et greffé sur le modèle aéroacoustique. Il permet de simuler l'incertitude globale mentionnée précédemment, en prenant en compte l'incertitude qui réside dans le modèle numérique (erreurs de modèles et erreurs des paramètres du modèle), en utilisant les approches probabilistes paramétriques et non-paramétriques. Ensuite, la propagation des incertitudes dans le système est analysée en utilisant un solveur stochastique tel que la méthode de Monte Carlo. La réponse acoustique du système est alors aléatoire et la quantification des incertitudes consiste en une estimation de données statistiques telles que les intervalles de confiances associés à un certain niveau de confiance sur les quantités d'intérêts. À partir de cette information statistique, la robustesse d'un design spécifique de liner vis-à-vis d'une variabilité simulée sur son modèle de performance peut être définie, en plus de l'information classique de performance acoustique. Cette information permet alors de connaître la propension d'un design à maintenir sa performance nominale lorsque son environnement change dans un intervalle de variation préalablement défini par le niveau d'incertitudes imposé au modèle stochastique. Alors, le meilleur design peut être choisi en faisant un compromis entre performance et robustesse