Numerical Methods and Mesh Adaptation for Reliable RANS Simulations
Méthodes Numériques et Adaptation de Maillage pour des Simulations RANS Fiables
Résumé
This thesis deals with the high-fidelity prediction of viscous turbulent flows modeled by the Reynolds-
Averaged Navier-Stokes (RANS) equations. Although mesh adaptation has been successfully applied to
inviscid simulations like sonic boom prediction or blast propagation, demonstrating that these methods
are also well-suited for 3D RANS simulations remains a challenge. This thesis addresses research issues
that arise in this context, which are related to both numerical methods (flow solver) and mesh adaptation
strategies.
For the numerical methods, we have implemented a turbulence model in our in-house flow solver and
carried out its verification & validation study. Accurate results were obtained for an extensive set of test
cases, including the drag prediction workshop. Additional developments have been done to improve the
robustness and the convergence speed of the flow solver. They include the implementation of an implicit
time integration and a multigrid acceleration procedure.
As regards mesh adaptation, we have coupled the adaptive process to a multigrid procedure in order to
benefit from its convergence properties and thus improve robustness while avoiding wasted computational
effort. We also have devised a parallel mesh generation algorithm. We are able to generate anisotropic
adapted meshes containing around one billion elements in less than 20min on 120 cores. Finally, we
have introduced a procedure to automatically generate anisotropic adapted quasi-structured meshes in
boundary layer regions.
Cette thèse porte sur la prédiction haute-fidélité de phénomènes visqueux turbulents modélisés par les
équations Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS). Si l’adaptation de maillage a été appliquée avec
succès aux simulations non-visqueuses comme la prédiction du bang sonique ou la propagation d’explosion,
prouver que ces méthodes s’étendent et s’appliquent également aux simulations RANS avec le même succès
reste un problème ouvert. Dans ce contexte, cette thèse traite des problématiques relatives aux méthodes
numériques (solveur de mécanique des fluides) et aux stratégies d’adaptation de maillage.
Pour les méthodes numériques, nous avons implémenté un modèle de turbulence dans notre solveur et
nous avons conduit une étude de vérification et validation en deux et trois dimensions avec comparaisons
à l’expérience. Des bons résultats ont été obtenus sur un ensemble de cas tests, notamment sur le
calcul de la traînée pour des géométries complexes. Nous avons également amélioré la robustesse et la
rapidité de convergence du solveur, grâce à une intégration en temps implicite, et grâce à une procédure
d’accélération multigrille.
En ce qui concerne les stratégies d’adaptation de maillage, nous avons couplé les méthodes multigrilles
à la boucle d’adaptation dans le but de bénéficier des propriétés de convergence du multigrille, et ainsi,
améliorer la robustesse du processus et le temps CPU des simulations. Nous avons également développé
un algorithme de génération de maillage en parallèle. Celui-ci permet de générer des maillages anisotropes
adaptés d’un milliard d’éléments en moins de 20 minutes sur 120 coeurs de calcul. Enfin, nous avons
proposé une procédure pour générer automatiquement des maillages anisotropes adaptés quasi-structurés
pour les couches limites.