Chaîne de calcul numérique développée à l’ONERA : CEDRE

En plus de l’analyse des images expérimentales du montage d’ombroscopie, une partie de la thèse aborde l’étude du montage expérimental par la simulation numérique. En effet, à plus longue échéance, nous souhaitons réaliser des comparaisons sur les gouttes d’aluminium en com-bustion entre les mesures expérimentales obtenues avec le montage d’ombroscopie et les simula-tions numériques. Pour cela, il est nécessaire d’approcher conjointement le problème, avec d’une part les outils mis en place pour l’analyse des images expérimentales, et d’autre part la réalisa-tion de simularéalisa-tions numériques effectuées avec un outil existant à l’ONERA : la chaîne de cal-culCEDRE. La chaîne de calcul CEDREest brièvement décrite de façon générale dans la sous-section2.3.1. Les spécificités deCEDREsont ensuite présentées dans la sous-section2.3.2.

2.3.1 Présentation de CEDRE

La chaîne de calculCEDREest un outil informatique dédié à la simulation numérique mas-sivement parallèle des phénomènes multi-physiques dans le domaine de l’énergétique et de la propulsion. Celle-ci est développée par l’ONERA depuis les années 90 et capitalise plus de 50 ans de recherche. Elle n’est pas exclusivement dédiée à la recherche, mais a aussi pour vocation de ré-pondre à des problématiques industrielles. Elle est destinée à couvrir un large champ de secteurs d’applications (cf.SCHERRERet collab.(2011)) tels que :

— aérodynamique, couplage aérothermique, combustion, propulsion, aéroacoustique ; — turbomachine, statoréacteur, pulsoréacteur, moteur-fusée solide ou liquide, jets propulsifs,

arrières-corps, tuyères moteurs, entrées d’air ; — applications industrielles et travaux de recherche ;

— calculs de typeReynolds Averaged Navier-Stokes (RANS)ouLarge Eddy Simulation (LES); — cas de base : chocs, écoulements simples, flammes, acoustique, . . . ;

CHAPITRE 2. MATÉRIELS ET MÉTHODES

— cas diphasiques de base (Eulérien/Lagrangien) ;

— cas réactifs : flammes, chambres de combustion aéronautiques, combustion supersonique, propulsion liquide, ambiance pas de tir, propulseurs à onde de détonation ;

— cas nouveaux : zone aéroportuaire (dispersion des polluants), contrôle par plasma, distribu-teur turbine.

2.3.2 Spécificités de CEDRE

Afin de répondre à ces différentes thématiques, la chaîne de calculCEDREs’appuie sur des éléments de pré-traitement, calcul et post-traitement. Dans les éléments de pré-traitement nous retrouvons les outils de conversion, préparation et découpages des maillages réalisés à partir de mailleurs libres et commerciaux, pour s’adapter à la partie calcul massivement parallèle deCEDRE.

Une autre force deCEDREet son aspect modulaire pour résoudre des phénomènes multi-physiques. Cette aspect modulaire se traduit par une liste de solveurs pouvant être couplés entre eux au cours des simulations numériques. Voici la liste des solveurs compris dans la chaîne de cal-culCEDREainsi que les problématiques auxquelles ils répondent (cf.REFLOCHet collab.(2011)) :

— CHARME : résolution des écoulements compressibles multifluides, réactifs et turbulents ; — SPIREE : résolution de phases dispersées (gouttes, cristaux, particules) par une approche

Eulérienne ;

— SPARTE : résolution de phases dispersées (gouttes, cristaux, particules) par une approche Lagrangienne ;

— ASTRE : résolution du rayonnement par une méthode de Monte Carlo ; — REA : résolution du rayonnement par la méthode des ordonnées discrètes ; — FILM : résolution de films liquides surfaciques ;

— ACACIA : résolution de la conduction dans les solides ; — PEUL : résolution de la formation de polluants.

2.4 EMOTION : baseline de traitement sous LabView/NI-Vision

EMOTION est un script développé sous LabView à partir de 2010 pour permettre l’analyse des images d’ombroscopie. Il a été utilisé pour détecter la surface du propergol ainsi que les particules dans les gaz de combustion à l’ONERA jusque 2015 environ. Ce script correspond donc à un niveau de référence pour les nouvelles approches de traitement développées durant la présente thèse. On rappelle en quelques mots les caractéristiques de ce traitement de base.

2.4.1 Détection de la surface du propergol en combustion

EMOTION permet de détecter la surface du propergol en combustion sur les images d’ombro-scopie afin d’en suivre la régression au cours du tempsCAUTYet ERADES(2012). L’analyse repose sur un simple niveau de seuil fixe utilisé pour toute la durée de l’essai. Ce seuil permet de définir la position de la surface pour colonne de l’image : il n’est ainsi pas possible de détecter finement les motifs complexes à la surface, tels que les motifs de type corail associés à l’agglomération des particules à la surface du propergol.

2.4.2 Détections de particules

EMOTION permet également de détecter les particules situées dans les gaz de combustion au-dessus de la surface du propergol en combustionDEVILLERS et collab.(2014). La détection repose sur la librairie Ni-Vision de LabView.

Cette méthode est décrite dans l’articleDEVILLERS et collab.(2014). Elle consiste à seuiller les images après application de deux filtres numériques successifs :

CHAPITRE 2. MATÉRIELS ET MÉTHODES

— un filtre de lissage afin d’atténuer le bruit de l’image ;

— un filtre Laplacien afin d’accentuer les contours des objets présents dans l’image.

Un seuillage défini manuellement sur le niveau d’intensité lumineuse est ensuite appliqué à l’image pour en extraire des régions représentées sous forme de cercles équivalents. Les régions sont en-suite classées en utilisant leurs tailles, leurs niveaux d’intensité lumineuse et différents critères morphologiques comme l’allongement.

Cette méthode offrait des résultats satisfaisants pour la détection d’objets sombres (particules n’étant pas en combustion), assez contrastés sur le fond lumineux. Les critères morphologiques permettaient d’écarter une large part des détections aberrantes.

2.4.3 Suivi des objets détectés par EMOTION

Afin d’étudier la vitesse des particules au-dessus de la surface du propergol, un post-traitement était appliqué aux détections obtenues par EMOTION. Il s’agissait d’associer deux détections pré-sentes sur des images successives pour former une trajectoire de proche en proche. L’association des détections sur deux images successives reposaient sur des tolérances pour les paramètres sui-vants :

— positions latérales (x) proches pour les deux objets ;

— positions verticales (y) proches pour les deux objets, avec un mouvement vertical vers le haut ;

— dimensions proches pour les deux objets.

L’aspect de la trajectoire finale obtenue était aussi prise en compte, avec des tolérances sur la courbure de la trajectoire ou la présence de bifurcations brusques considérées comme aberrantes. Les différents intervalles de tolérance étaient fixés manuellement pour chaque essai.

2.4.4 Limites des approches utilisées dans EMOTION

Aussi bien pour la détection que pour le suivi, un grand nombre de paramètres étaient à ajus-ter manuellement, entre 15 à 30. Cela rendait le processus d’analyse très long et pas vraiment robuste. De plus, de manière générale, le temps de traitement sous Labview est élevé pour le vo-lume d’image visé (plus de 1000 images par essai) et limitait le vovo-lume des statistiques pouvant être fournies.

2.5 Références

BLAISOT, J. et J. YON. 2005, «Droplet size and morphology characterization for dense sprays by

image processing : application to the diesel spray», Experiments in fluids, vol. 39, no 6, p. 977– 994.36

CAUTY, F. et C. ERADES. 2012, «Tracking of aluminum particles burning in solid propellant com-bustion gases by focusing schlieren technique», dans 15th International Symposium on Flow

Visualization, Minsk, Belarus.44

CAUTY, F., C. ERADESet J.-M. DESSE. 2011, «Light deviation based optical techniques applied to solid propellant combustion», Progress in Propulsion Physics, vol. 2, p. 121–134.34

DEVILLERS, R., C. ERADES, D. LAMBERTet J. BELLESSA. 2014, «Mesure et suivi de particules, ag-glomérats et gouttes en combustion au-dessus de la surface d’un propergol en combustion»,

14th CFTL.44

FDIDA, N. et J.-B. BLAISOT. 2009, «Drop size distribution measured by imaging : determination of the measurement volume by the calibration of the point spread function», Measurement Science

CHAPITRE 2. MATÉRIELS ET MÉTHODES

PENTLAND, A. P. 1987, «A new sense for depth of field», IEEE transactions on pattern analysis and

machine intelligence, , no 4, p. 523–531.36

REFLOCH, A., B. COURBET, A. MURRONE, P. VILLEDIEU, C. LAURENT, P. GILBANK, J. TROYES,

L. TESSÉ, G. CHAINERAY, J. DARGAUDet collab.. 2011, «Cedre software», AerospaceLab, , no 2, p. p–1.44

SCHERRER, D., F. CHEDEVERGNE, P. GRENARD, J. TROYES, A. MURRONE, E. MONTREUIL,

F. VUILLOT, N. LUPOGLAZOFF, M. HUET, B. SAINTE-ROSEet collab.. 2011, «Recent cedre

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