Academic literature on the topic 'Lanceurs (Astronautique) – Simulation par ordinateur'

Ce mémoire présente le développement d'un modèle de couplage aéroélastique pour un petit véhicule de lancement spatial et ses résultats. Le mémoire est divisé en trois parties. La première présente d'abord les outils théoriques et numériques nécessaires pour développer un code d'interactions fluide-solide. Ces outils sont l'analyse modale, la mécanique des fluides numérique ainsi qu'un code de déformations imposées utilisant le langage UDF d'ANSYS Fluent qui est utilisé pour effectuer les analyses aéroélastiques. La seconde partie traite de l'analyse aéroélastique statique. La méthode est comparée avec d'autres méthodes de la littérature pour un cas de validation sur plaque plane flexible puis appliquée sur le lanceur. Il est montré que les déformations causées par la pression du fluide sur le solide sont petites pour le cas statique et ne posent donc pas de problème. La troisième partie concerne l'analyse aéroélastique dynamique. La méthodologie est présentée avec la théorie associée, puis explicitée pour faire ressortir les subtilités du calcul numérique parallèle. Le solide est traité avec une méthode de sommation modale qui diminue les coûts de calcul en admettant de petites déformations. Le solide est résolu dans le temps avec une méthode de différences centrées au deuxième ordre de manière explicite. Le couplage est assuré par une méthode d'interpolation entre les maillages fluide et solide à l'aide de fonctions de bases radiales. Un cas test de validation avec plaque plane flexible est ensuite détaillé puis comparé à la théorie ainsi qu'à d'autres solveurs d'interactions fluide-solide commerciaux. Les résultats confirment que les déformations du lanceur restent petites pour des perturbations de type rafales de vent. Les coefficients aérodynamiques sont peu affectés. L'amortissement fourni par l'air (aérodynamique) est faible, ce qui fait que les fréquences d'oscillation observées sont similaires aux fréquences naturelles prédites.

Gardiens de l’espace, les lanceurs de fusée font l’objet d’une amélioration continue et concurrentielle, grâce à des campagnes de tests expérimentaux et numériques. Les simulations prédictives sont devenues indispensables pour accroître notre compréhension de la physique. Ajustables, elles se prêtent parfaitement à la conception et l’optimisation, en particuliers de la chambre de combustion, pour garantir la sureté et maximiser l’efficacité. L’atomisation primaire est l’un des phénomènes déterminants de la combustion du combustible et de l’oxydant, pilotant à la fois la distribution de gouttes et les potentielles instabilités hautes-fréquences en conditions sous-critiques. Elle couvre un large spectre de topologies d’écoulement diphasique, depuis ceux de type phases séparées jusqu’à la phase dispersée, en passant par une région mixte caractérisée par la complexité de la physique à petites échelles et de la topologie de l’écoulement. Les modèles d’ordre réduit constituent de bons candidats pour réaliser des simulations numériques prédictives et relativement peu coûteuses en ressource de calcul sur des configurations industrielles. Cependant, jusqu’à présent ils ne décrivent correctement que la dynamique des grandes échelles et doivent donc être couplés à des modèles de phase dispersée nécessitant un réglage minutieux de paramètres pour prédire la formation du spray. Afin de décrire à la fois les régions mixte et dispersée, l’amélioration de la hiérarchie de modèles d’ordre réduit repose sur quelques principes clefs au cœur de la thèse ci-présente et fournit des problèmes interdisciplinaires faisant appel tant à l’analyse mathématique et la modélisation physique de ces systèmes d’EDP qu’à leur discrétisation numérique et leur implémentation dans des codes de CFD à des fins industriels. Grâce d’une part à l’extension de la théorie des équations de conservation supplémentaires à des systèmes impliquant des termes non-conservatifs et d’autre part à un formalisme de thermodynamique multi-fluide tenant compte des effets non-idéaux, nous proposons de nouvelles pistes pour définir une entropie de mélange strictement convexe et consistante avec le système d’équation et les lois de pression, dans le but de permettre la symmétrisation entropique des modèles diphasiques, de prouver leur hyperbolicité et d’obtenir des termes sources généraux. De plus, en rompant avec la vision géométrique de l’interface, nous proposons une description multi-échelle de l’interface pour décrire un mélange multi-fluide comportant une dynamique interfaciale complexe. Le Principe de Moindre Action a permis de dériver un modèle bifluide à une vitesse couplant grandes et petites échelles de l’écoulement. Nous avons ensuite développé une stratégie de séparation d’opérateurs basée sur la discrétisation par Volumes Finis, et nous avons implémenté le nouveau modèle dans le logiciel industriel multiphysique de CFD, CEDRE, de l’ONERA afin d’évaluer numériquement ce dernier. Enfin, nous avons construit et analysé les fondations d’une hiérarchie de cas tests accessibles à la DNS tout en étant au plus proche de configurations industrielles, dans le but d’évaluer les résultats de simulations du nouveau modèle ou de tout autre modèle à venir
Gatekeepers to the open space, launchers are subject to intense and competitive enhancements, through experimental and numerical test campaigns. Predictive numerical simulations have become mandatory to increase our understanding of the physics. Adjustable, they provide early-stage optimization processes, in particular of the combustion chamber, to guaranty safety and maximize efficiency. One of the major physical phenomenon involved in the combustion of the fuel and oxidizer is the jet atomization, which pilotes both the droplet distributions and the potential high-frequency instabilities in subcritical conditions. It encompasses a large sprectrum of two-phase flow topologies, from separated phases to disperse phase, with a mixed region where the small scale physics and topology of the flow are very complex. Reduced-order models are good candidates to perform predictive but low CPU demanding simulations on industrial configurations but have only been able so far to capture large scale dynamics and have to be coupled to disperse phase models through adjustable and weakly reliable parameters in order to predict spray formation. Improving the hierarchy of reduced order models in order to better describe both the mixed region and the disperse region requires a series of building blocks at the heart of the present work and give on to complex problems in the mathematical analysis and physical modelling of these systems of PDE as well as their numerical discretization and implementation in CFD codes for industrial uses. Thanks to the extension of the theory on supplementary conservative equations to system of non-conservation laws and the formalism of the multi-fluid thermodynamics accounting for non-ideal effects, we give some new leads to define a strictly convex mixture entropy consistent with the system of equations and the pressure laws, which would allow to recover the entropic symmetrization of two-phase flow models, prove their hyperbolicity and obtain generalized source terms. Furthermore, we have departed from a geometric approach of the interface and proposed a multi-scale rendering of the interface to describe multi-fluid flow with complex interface dynamics. The Stationary Action Principle has returned a single velocity two-phase flow model coupling large and small scales of the flow. We then have developed a splitting strategy based on a Finite Volume discretization and have implemented the new model in the industrial CFD software CEDRE of ONERA to proceed to a numerical verification. Finally, we have constituted and investigated a first building block of a hierarchy of test-cases designed to be amenable to DNS while close enough to industrial configurations in order to assess the simulation results of the new model but also to any up-coming models

Après une vue d‘ensemble sur l'histoire des fusées et le nouveau lanceur européen VEGA, le problème du pilotage pendant le vol atmosphérique est abordé. Partant de la formulation la plus complexe, plusieurs hypothèses sont avancées, pas à pas, afin d‘obtenir plusieurs modèles de dynamique dans des conditions d'opération différentes. Différents effets dynamiques, tels que le jet-damping, la dynamique structurale, la linéarisation et le découplage, sont présentés, de façon exhaustive. Basés sur cette étude théorique, plusieurs modèles mathématiques (linéaire découplé, linéaire couplé et non linéaire couplés), sont dérivés pour un lanceur similaire à VEGA. En outre, un simulateur de vol haute fidélité moderne, basé sur un logiciel multi-corps (DCAP) et actuellement utilisé à l'ESA, est décrit en détails. Après les étapes de synthèse-analyse-validation utilisant le «gain-scheduling», diverses techniques avancées sont étudiées pour le pilotage d'un lanceur ayant une vitesse de roulis non négligeable par orientation de la poussée avec une tuyère orientable. La technique de commande robuste modale est ensuite étudiée, à partir de la théorie linéaire. De plus, deux lois de commande basées sur la théorie non linéaires, linéarisation par bouclage et nouvelle technique de commande suboptimale, méthode de ϑ-D, sont également analysés. Afin d'analyser le comportement de système commandé contre des incertitudes de paramètres, une linear fractional transformation (LFT) préliminaires sont dérivées «localement» autour des points d‘équilibre et «globalement» pour la toute trajectoire. Finalement, toutes les lois de commande, dérivées dans cette thèse, sont testées avec le simulateur du vol dans différentes conditions. Pour faciliter l'évaluation des différentes stratégies de commande, nous présentons ensuite une méthodologie franche basée sur deux indexes (inexactitude et consommation), qui récapitulent le comportement de système entier.

En ingénierie, la conception de systèmes complexes, tels que les lanceurs aérospatiaux, implique l'analyse et l'optimisation de problèmes présentant diverses problématiques. En effet, le concepteur doit prendre en compte différents aspects dans la conception de systèmes complexes, tels que la présence de fonctions coûteuses en temps de calcul et en boîte noire , la non-stationnarité des performances optimisées, les multiples objectifs et contraintes impliqués, le traitement de multiples sources d’information dans le cadre de la multi-fidélité, et les incertitudes épistémiques et aléatoires affectant les modèles physiques. Un large éventail de méthodes d'apprentissage automatique est utilisé pour relever ces différents défis. Dans le cadre de ces approches, les processus Gaussiens, bénéficiant de leur formulation Bayésienne et non paramétrique, sont populaires dans la littérature et divers algorithmes d'état de l'art pour la conception de systèmes complexes sont basés sur ces modèles.Les processus Gaussiens, bien qu'ils soient largement utilisés pour l'analyse et l'optimisation de systèmes complexes, présentent encore certaines limites. Pour l'optimisation de fonctions coûteuses en temps de calcul et en boite noire, les processus Gaussiens sont utilisés dans le cadre de l'optimisation Bayésienne comme modèles de régression. Cependant, pour l'optimisation de problèmes non stationnaires, les processus Gaussiens ne sont pas adaptés en raison de l'utilisation d'une fonction de covariance stationnaire. En outre, dans l'optimisation Bayésienne multi-objectif, un processus Gaussien est utilisé pour chaque objectif indépendamment des autres objectifs, ce qui empêche de prendre en considération une corrélation potentielle entre les objectifs. Une autre limitation existe dans l'analyse multi-fidélité où des modèles basés sur les processus Gaussiens sont utilisés pour améliorer les modèles haute fidélité en utilisant l'information basse fidélité, cependant, ces modèles supposent généralement que les différents espaces d'entrée de fidélité sont définis de manière identique, ce qui n'est pas le cas dans certains problèmes de conception.Dans cette thèse, des approches sont développées pour dépasser les limites des processus Gaussiens dans l'analyse et l'optimisation de systèmes complexes. Ces approches sont basées sur les processus Gaussiens profonds, la généralisation hiérarchique des processus Gaussiens.Pour gérer la non-stationnarité dans l'optimisation bayésienne, un algorithme est développé qui couple l'optimisation bayésienne avec les processus Gaussiens profonds. Les couches internes permettent une projection Bayésienne non paramétrique de l'espace d'entrée pour mieux représenter les fonctions non stationnaires. Pour l'optimisation Bayésienne multiobjectif, un modèle de processus Gaussien profond multiobjectif est développé. Chaque couche de ce modèle correspond à un objectif et les différentes couches sont reliées par des arrêtes non orientés pour coder la corrélation potentielle entre objectifs. De plus, une approche de calcul de l'expected hyper-volume improvement est proposée pour prendre également en compte cette corrélation au niveau du critère d'ajout de point. Enfin, pour aborder l'analyse multi-fidélité pour différentes définitions d'espace d'entrée, un modèle de processus gaussien profond à deux niveaux est développé. Ce modèle permet une optimisation conjointe du modèle multi-fidélité et du mapping entre les espaces d'entrée des différentes fidélités.Les différentes approches développées sont évaluées sur des problèmes analytiques ainsi que sur des problèmes de conception de véhicules aérospatiaux et comparées aux approches de l'état de l'art
In engineering, the design of complex systems, such as aerospace launch vehicles, involves the analysis and optimization of problems presenting diverse challenges. Actually, the designer has to take into account different aspects in the design of complex systems, such as the presence of black-box computationally expensive functions, the complex behavior of the optimized performance (e.g., abrupt change of a physical property here referred as non-stationarity), the multiple objectives and constraints involved, the multi-source information handling in a multi-fidelity framework, and the epistemic and aleatory uncertainties affecting the physical models. A wide range of machine learning methods are used to address these various challenges. Among these approaches, Gaussian Processes (GPs), benefiting from their Bayesian and non-parametric formulation, are popular in the literature and diverse state-of-the-art algorithms for the design of complex systems are based on these models.Despite being widely used for the analysis and optimization of complex systems, GPs, still present some limitations. For the optimization of computationally expensive functions, GPs are used within the Bayesian optimization framework as regression models. However, for the optimization of non-stationary problems, they are not suitable due to the use of a prior stationary covariance function. Furthermore, in Bayesian optimization of multiple objectives, a GP is used for each involved objective independently, which prevents the exhibition of a potential correlation between the objectives. Another limitation occurs in multi-fidelity analysis where GP-based models are used to improve high-fidelity models using low-fidelity information. However, these models usually assume that the different fidelity input spaces are identically defined, which is not the case in some design problems.In this thesis, approaches are developed to overcome the limits of GPs in the analysis and optimization of complex systems. These approaches are based on Deep Gaussian Processes (DGPs), the hierarchical generalization of Gaussian processes.To handle non-stationarity in Bayesian optimization, a framework is developed that couples Bayesian optimization with DGPs. The inner layers allow a non-parametric Bayesian mapping of the input space to better represent non-stationary functions. For multi-objective Bayesian optimization, a multi-objective DGP model is developed. Each layer of this model corresponds to an objective and the different layers are connected with undirected edges to encode the potential correlation between objectives. Moreover, a computational approach for the expected hyper-volume improvement is proposed to take into account this correlation at the infill criterion level as well. Finally, to address multi-fidelity analysis for different input space definitions, a two-level DGP model is developed. This model allows a joint optimization of the multi-fidelity model and the input space mapping between fidelities.The different approaches developed are assessed on analytical problems as well as on representative aerospace vehicle design problems with respect to state-of-the-art approaches

Récemment, les industries aérospatiale et automobile sont de plus en plus intéressées par les tests virtuels, car ils accélèrent le processus de conception et ils réduisent les coûts. C’est particulièrement vrai dans le cas des industries spatiales où les maquettes sont très coûteuses car les fusées sont uniques ou produites en nombre limité. Ariane 5 (et 6 dans l'avenir) est un lanceur qui est fabriqué par CNES et Airbus DS. Pendant le lancement, la coiffe est détachée par des charges pyrotechniques quand la fusée est à une hauteur suffisante (généralement au-dessus de 100 km). Les vibrations générées par les explosions se propagent dans les coques de la fusée jusqu'à la charge utile qui peut être endommagé. Le test au sol età pleine échelle HSS3+ a été effectué par CNES et Airbus DS pour enquêter sur cette éventualité. Cette thèse développe un logiciel capable de simuler le test HSS3+ pour caractériser les efforts produits par les charges pyrotechniques et pour réduire dans l'avenir le nombre de tests réels nécessaires. La tâche est difficile car la bande de fréquence considérée est très large (jusqu'à moyenne fréquence), les efforts des explosions sont inconnus, la géométrie est complexe et la maquette est composé des coques composites et sandwich. Le logiciel appelé Transient Analysis for PYROtechnic Shocks in Shells (TAPYROSS) est basée sur la Théorie variationnelle des Rayons Complexes (TVRC) qui est une méthode de Trefftz spécifiquement développé pour analyser la moyenne fréquence. De nombreuses améliorations de la théorie et des performances ont été introduits pour étudier ce cas réel de complexité industriel. Le dernier chapitre est dédié aux comparaisons entre les données réelles et les simulations pour valider TAPYROSS et caractériser les efforts des explosions
Recently, aerospace and automotive industries are increasingly interested in virtual testing since it speeds-up the design process and reduces costs. This is particularly true in case of space industries where specimens are very costly because rockets are unique or produced in limited number. Ariane 5 (and 6 in the future) is a heavy lift launch rocket manufactured by CNES and Airbus DS. During launch the protective fairing is severed from the rocket by pyrotechnic charges once sufficient altitude is reached (typically above 100 km). Shock vibrations propagate throughout rocket shell structure to the payload which can be damaged. The HSS3+ ground full-scale test was developed by CNES and Airbus DS to investigate such eventuality. This thesis develops a software capable of simulating the HSS3+ test to characterize explosion loads and to reduce the number of future required real tests. The task is difficult since the interesting frequency band is wide (up to mid-frequency), the explosion loads are unknown, the geometry is complex, and the specimen is composed of sandwich composite shells. The software called Transient Analysis for PYROtechnic Shocks in Shells (TAPYROSS) is based on the Variational Theory of Complex Rays (VTCR) which is a Trefftz method specifically developed to analyze the mid-frequency band. Many theory and performance improvements are introduced to address this real industrial test case. At the end, comparisons between real data and simulations validate TAPYROSS and characterize explosion loads

Alors que les applications spatiales prennent une place de plus en plus cruciale dans nos vies, les coûts d'opération des satellites doivent être réduits. Ceci peut être obtenu par l'utilisation de systèmes de propulsion électriques, plus efficients que leurs homologues chimiques traditionnellement utilisés. Une des technologies de propulsion électrique la plus performante et la plus utilisée est le propulseur à effet Hall, toutefois ce système reste complexe et peu compris. En effet de nombreuses questions, concernant le transport anormal des électrons ou les interactions plasma/paroi, sont encore ouvertes.Les réponses à ces questions sont basées sur des mécanismes cinétiques et donc ne peuvent être résolues par des modèles fluides. De plus les caractéristiques géométriques et temporelles de ces mécanismes les rendent difficilement observables expérimentalement. Par conséquent nous avons, pour répondre à ces questions, développé un code cinétique bi-dimensionnel.Grâce à un modèle simplifié de propulseur à effet Hall, nous avons observé l'importance de l'instabilité de dérive électronique pour le transport anormal. Ensuite en utilisant un modèle réaliste de propulseur, nous avons pu étudier les effets des interactions plasma/paroi sur la décharge plasma. Nous avons également pu quantifier les effets intriqués des émissions électroniques secondaires et de l'instabilité de dérive sur le transport anormal. Par une étude paramétrique sur les émissions électroniques secondaires, nous avons pu identifier trois régimes de décharge plasma. Finalement l'impact des ergols alternatifs a pu être étudié en utilisant des processus collisionnels réalistes
As space applications are increasingly crucial in our daily life, satellite operating costs need to be decreased. This can be achieved through the use of cost efficient electric propulsion systems. One of the most successful and competitive electric propulsion system is the Hall effect thruster, but this system is characterized by its complexity and remains poorly understood. Indeed some key questions, concerning electron anomalous transport or plasma/wall interactions, are still to be answered.Answers to both questions are based on kinetic mechanisms, and thus cannot be solved with fluid models. Furthermore the temporal and geometrical scales of these mechanisms make them difficult to be experimentally measured. Consequently we chose, in order to answer those questions, to develop a bi-dimensional fully kinetic simulation tool.Using a simplified simulation of the Hall effect thruster, we observed the importance of the azimuthal electron drift instability for anomalous cross-field electron transport. Then, using a realistic model of a Hall effect thruster, we were able to study the effects of plasma/wall interactions on the plasma discharge characteristics, as well as to quantify the coupled effects of secondary electron emission and electron drift instability on the anomalous transport. Through parametric study of secondary electron emission, three plasma discharge regimes were identified. Finally the impact of alternative propellants was studied