Advanced numerical tools for aerodynamic optimization of helicopter rotor blades / Debbie Leusink ; sous la direction de Paola Cinnella et de Jean-Christophe Robinet et de David Alfano

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Catalogue Worldcat

Rotors

Hélicoptères

Aérodynamique

Cinnella, Paola (Directeur de thèse / thesis advisor)

Robinet, Jean-Christophe (19..-.... ; chercheur en physique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Alfano, David (1978-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Huberson, Serge (1959-.... ; chercheur en hydrodynamique environnementale) (Président du jury de soutenance / praeses)

Costes, Michel (19..-.... ; titulaire d'une thèse de docteur-ingénieur) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Corre, Christophe (19..-.... ; professeur) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Pahlke, Klausdieter (Membre du jury / opponent)

Arts et Métiers Sciences et Technologies (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Résumé / Abstract : La conception aérodynamique des pales du rotor principal d’un hélicoptère doitsimultanément prendre en compte plusieurs objectifs relatifs aux critères du vol stationnaire etvol d’avancement. Cette thèse vise à développer une boucle d’optimisation automatiséecombinant des algorithmes d’optimisation avancés et des outils de simulation. Deux outils desimulation sont employés pour la prédiction des performances rotor : le code de mécanique devol HOST, ainsi que le code de Mécanique des Fluides Numérique (MFN) elsA. Une analyse deces outils est effectuée pour des cas test bien documentés afin d’estimer leur capacité à prédiredes tendances de performances rotor en fonction de la géométrie de pale. L’influence desparamètres numériques est également caractérisée. Aussi, une stratégie d’optimisation estdéveloppée, permettant la prise en compte de plusieurs objectifs et de contraintes complexes,ainsi que la détermination d’optima globaux pour ce problème multimodale. Suivant cescritères, un algorithme génétique (AG) est sélectionné. Afin de réduire le nombre d’évaluationsnécessaires, une stratégie d’optimisation multi-fidélité est proposée : une optimisationpréliminaire utilisant l’AG et HOST est utilisée pour la réduction de l’espace des paramètres ensélectionnant la zone de haute performance. Ensuite, une surface de réponse est construiteavec des calculs haute-fidélité des pales de haute performance comme vu par l’étapepréliminaire. L’optimisation est finalement effectuée sur cette surface de réponse haute-fidélité.L’approche proposée résulte en une augmentation significative des performances rotor, tout enrespectant le critère industriel relatif au nombre de calculs coûteux comme MFN. L’approcheproposée se révèle être un outil efficace pour la conception de pales du rotor principald’hélicoptère.

Résumé / Abstract : The aerodynamic design of helicopter rotor blades requires taking into accountedmultiple objectives simultaneously, to provide a compromise solution for the conflictingrequirements associated to hover and forward flight conditions. The present work aims atdeveloping an automated optimization based on the combination of advanced optimizationalgorithms and simulation tools. As a preliminary step, candidate simulation methods andoptimization algorithms are assessed in detail. Two simulation methods are employed for thecomputation of rotor performance: the in-house Helicopter Overall Simulation Tool (HOST),based on the blade element method, and ONERA’s Computation Fluid Dynamics (CFD) codeelsA. An in-detail analysis of both simulation tools for well documented test cases is carried out,with focus on their capability of predicting trends of the global rotor performance as a function ofblade geometry. The impact of computation settings is also characterized. Then, an optimizationstrategy is developed, allowing the incorporation of multiple objectives and complex constraints,and the detection of global optima for multi-modal problems. Based on these criteria, a geneticalgorithm (GA) is selected. To reduce the number of simulations required to find optimalsolutions, a Multi-Fidelity Optimization (MFO) strategy is proposed: a preliminary low-fidelity GAoptimization stage based on HOST simulations is used to reduce the design space by selectinga high-performance subspace. Then, a CFD-based surrogate model is constructed on thereduced design space by using a sample of high-performance blade from the low-fidelity step.The final optimization step is run on the high-fidelity surrogate. The proposed MFO approachresults in significant rotor performance improvements while using a far lower number of costlyCFD evaluations of the objective functions with respect to a full GA optimization. The proposedapproach is shown to represent an efficient design tool for industrial helicopter rotor blade