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Anticiper les risques d’ingestion de glace par les moteurs d’avion

Avion en vol lors d’une tempête de neige

L’image d’en-tête a été achetée sur Istock.com et est protégée par des droits d’auteur.

RÉSUMÉ:

Le givrage est une menace importante pour un avion en vol. La glace qui se forme sur la surface de l’avion peut provoquer des accidents en dégradant les performances aérodynamiques et la manœuvrabilité de l’appareil. Pour pallier ce problème, des dispositifs de dégivrage permettent de briser et de retirer la glace formée. Cependant, les débris de glace se retrouvent projetés en arrière de l’avion et peuvent l’endommager en cas d’impact avec la carlingue, voire même être ingérés par les moteurs. En phase de conception, il convient donc de placer les moteurs dans une zone à faible risque d’ingestion de blocs de glace en anticipant la trajectoire des débris. Le présent article traite de la simulation numérique de la trajectoire de ces débris de glace, qui consiste à modéliser, dans l’écoulement d’air, les débris de glace en mouvement. Il est ainsi possible, en analysant les résultats obtenus, d’estimer dans quelle zone placer les moteurs lors de la conception pour minimiser le risque d’ingestion de blocs de glace.

La glace, un problème de sécurité

Les conditions givrantes durant un vol constituent une menace pour la sécurité. En effet, des gouttelettes d’eau en suspension dans l’air vont adhérer à la surface de l’avion et geler. À la longue, ces conditions peuvent aboutir à la formation de blocs de glace sur les ailes. Ce phénomène est dangereux, car la présence de blocs de glace proéminents sur l’avion ou ses composants peut diminuer fortement la portance, ou encore bloquer des gouvernes mobiles ou des capteurs.

Figure 1 Aile présentant de la glace en surface

Pour remédier à ce problème, des systèmes de dégivrage sont installés, par exemple des chambres à air gonflables, et sont activés de façon à briser la glace et ainsi « nettoyer » la surface de l’avion. Ce type de dégivrage présente cependant un danger : les blocs de glace une fois brisés sont projetés vers l’arrière de l’avion et peuvent être ingérés par les moteurs.

Lors de la conception préliminaire d’un nouveau modèle d’avion, il est donc nécessaire, pour des raisons de sécurité et de certification, de positionner les moteurs dans une zone à faible risque de passage de blocs de glace brisés. Pour déterminer ces zones, des simulations numériques peuvent être menées. Les trajectoires des blocs de glace, une fois que ceux-ci sont délogés par la chambre à air de dégivrage ou un autre moyen, sont alors simulées autour d’une maquette d’avion virtuelle.

Prédire la trajectoire des blocs de glace

Des travaux de recherche sont en cours afin de développer des modèles de simulation numérique visant à prédire la trajectoire des débris de glace. Ces modèles permettront, entre autres, de mieux positionner les moteurs des nouveaux concepts d’avion

Figure 2 Moteurs d’avion

Le principal enjeu des recherches est de correctement modéliser le comportement aérodynamique des débris de glace une fois brisés. Autrement dit, dans quelle direction le bloc de glace va-t-il aller compte tenu de l’air en mouvement autour de l’avion? Cela dépend des forces présentes : la portance, la traînée et la gravité. La portance aura tendance à faire monter le débris, tandis que la traînée aura tendance à le déplacer dans le sens de l’air en mouvement. La gravité, quant à elle, aura tendance à faire tomber le débris. Dans un premier temps, une hypothèse simplificatrice permet de modéliser les débris comme des sphères ou des plaques minces, de dimension de l’ordre de 10 cm. Bien entendu, ceci est une simplification de la réalité, où la glace adopte des formes quelconques et complexes.

Une fois les caractéristiques des débris établies, le programme de simulation va résoudre le principe fondamental de la dynamique (PFD) appliqué au débris de glace :

Ici, les forces sont la portance (uniquement pour le débris en forme de plaque mince), la traînée et la gravité. À partir de ce PFD, la position dans le temps du débris peut être calculée : c’est sa trajectoire.

Modélisation de sphères

En faisant varier la position, la forme, ou encore la vitesse initiale du morceau de glace, il est possible de simuler un grand nombre de trajectoires et d’obtenir un échantillon statistique. La Figure 3 montre l’échantillon de trajectoires pour des blocs de glace sphériques partant du bord d’attaque de l’aile de l’avion.

Figure 3 Trajectoires simulées de blocs de glace autour d’un avion

L’analyse de cet échantillon permet de délimiter les zones ayant un fort risque de passage de blocs de glace, et celles, au contraire, présentant un faible risque. Par exemple, la figure précédente montre un fort risque de passage de blocs de glace en dessous de l’aile : il n’est donc pas recommandé de placer le moteur de l’avion à cet endroit.

Modélisation de plaques minces

Les trajectoires des débris en forme de plaque sont difficiles à modéliser du fait que la vitesse de rotation change la portance et la traînée de la plaque. Il est nécessaire de développer de nouvelles corrélations permettant de prendre en compte le caractère rotationnel du débris en forme de plaque mince. En effet, les précédents travaux scientifiques menés ne permettent pas une bonne représentation du mouvement tridimensionnel de rotation d’un débris de cette forme. Le modèle proposé représente le mouvement de rotation à l’aide d’un terme de moment dynamique ajouté aux équations de mouvement, qui prend en compte l’amortissement causé par l’air. Il permet de modéliser plus fidèlement la trajectoire de débris en forme de plaque autour de l’avion. En d’autres mots, un moment d’amortissement dynamique est additionné au moment causé par la force aérodynamique :

MTotal est le moment total agissant sur le débris; Maéro, le moment engendré par la force aérodynamique; et enfin MAmortissement, le terme de moment dynamique ajouté. Ce dernier a l’allure suivante, où ρ est la masse volumique de l’air, V la vitesse relative de l’air autour de la plaque, L et l la longueur et la largeur de la plaque respectivement, et enfin Cx et Cy, les coefficients de moment linéaires par morceaux par rapport à la vitesse angulaire de la plaque (Ignatowicz, 2018) :

Les zones à risque d’ingestion de blocs de glace

L’utilisation de ce nouveau modèle permet de visualiser le passage des blocs de glace dans un plan perpendiculaire à l’axe de l’appareil, vers l’arrière. La Figure 4 représente une vue de face d’une nouvelle géométrie d’avion et permet de montrer une zone à risque pour les moteurs.

Figure 4 Visualisation du passage des blocs de glace à l’arrière de l’avion

 

Cette vue en coupe permet une nouvelle fois, par le biais de l’étude de l’échantillon statistique, de prendre en compte les risques d’ingestion de glace lors du positionnement des moteurs sur l’avion.

Conclusion

Ce type d’études permet d’améliorer la sécurité des futurs avions en déterminant dès le début de la conception les zones à fort risque d’impacts de blocs de glace et ainsi éviter de placer des éléments vitaux de l’avion, tels que les moteurs ou les gouvernes de direction, dans ces zones. La caractérisation aérodynamique des débris de glace fait partie intégrante de la résolution du principe fondamental de la dynamique.

Information supplémentaire

Pour plus de détails techniques et d’informations sur ce travail de recherche, vous pouvez consulter le mémoire de maîtrise de Kevin IGNATOWICZ listé dans les références bibliographiques (Ignatowicz, 2018).

À propos des auteurs
Kevin Ignatowicz became a PhD student in May 2018 in the ÉTS Department of Mechanical Engineering. Having graduated from the École Nationale Supérieure of Mechanics and Aerotechnology (ISAE-ENSMA) in France, he completed his Master’s degree at ÉTS in research on aerospace icing under Professor François Morency.
François Morency is a professor in the Mechanical Engineering Department at ÉTS. His research interests include heat transfer, aeronautics, parallel calculation, ice protection systems, Atmospheric and In-flight icing, thermofluids, nanofluids, and CFD.