Modèle de simulation haute-fidélité pour moteurs d’avion

Pourquoi développer un modèle pour les moteurs d’avion ?

Le modèle d’un turboréacteur à double flux (TDF) est conçu par simuler la principale méthode de propulsion des avions commerciaux. Pour comprendre les performances du TDF, on doit s’appuyer sur des modèles haute-fidélité qui simulent les processus thermodynamiques dans le moteur. Ces modèles servent à prédire les principales caractéristiques de performance, comme la force de propulsion (poussée) et la consommation associée de carburant (Specific Fuel Consumption, SFC), cette dernière étant une mesure de l’efficacité du moteur.

Au Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE), nous avons produit des modèles précis de moteurs à l’aide de différentes techniques (ex. [1-3] [4] [5-6] [7-9]) pour des applications de vol réels, comme le General Electric (GE) CF34-8C5B1 du Mitsubishi CRJ-700 et le Rolls-Royce (RR) AE3007C du Cessna Citation X.

Notre objectif était de mettre au point à l’interne un modèle aérothermodynamique générique pour prédire les performances de n’importe quel turboréacteur à double flux. Ce modèle offrirait des fonctionnalités améliorées qui ne sont pas prises en compte dans les modèles similaires que l’on trouve dans la littérature, comme indiqué dans [8]. En outre, le modèle générique est destiné à la conception des modèles dédiés aux deux moteurs mentionnés, à savoir le GE CF34-8C5B1 et le RR AE3007C, pour lesquelles nous disposons de données réelles de vol.

Description du modèle du moteur d’avion

Le MGCA représente un turboréacteur à double flux générique tel qu’il est décrit à la Figure 1. Ce modèle peut servir aux simulations en régime permanent au point de conception (PC) et hors conception (HC). La première simulation vise à étudier la taille du moteur selon la poussée requise de l’aéronef tout en minimisant la SFC ; la seconde, à étudier les performances d’un moteur de conception fixe (c.-à-d. la taille) dans son domaine de vol (décollage, montée, croisière, etc.).

Le modèle servira à calculer les bilans de masse et d’énergie de tous les composants du MGCA. Il tient compte des conditions limites atmosphériques variables (altitude et température), des effets de compressibilité (dus aux changements dans le nombre de Mach d’écoulement), des variations de propriétés thermodynamiques (dues aux changements de température et de la composition des gaz), de l’extraction de purge du compresseur pour, entre autres, le refroidissement des pièces du moteur et la ventilation de la cabine de l’avion. Le modèle comprend les courbes (ou cartes) génériques caractéristiques des turbomachines et se base sur une méthode numérique quasi-Newton pour trouver le point de fonctionnement adéquat sur chaque carte de composantes qui correspond à la conservation de masse et d’énergie.

Validation du modèle créé avec celui de la NASA

Pour valider l’exactitude du modèle, nous avons programmé un modèle équivalent en NPSS qui a servi de référence pour comparer ses résultats avec ceux du modèle MGCA. La NPSS est une plateforme de simulation haute-fidélité développée par la NASA et elle est aujourd’hui la plateforme de simulation privilégiée de l’industrie dans la production des TDF. Ces deux modèles sont conçus en utilisant les mêmes données d’entrée représentant le PC du moteur CF34-8C5B1 [8]. Nous avons simulé les deux modèles (Tableau 1) pour trois conditions de vol représentatives et ensuite nous avons comparé leurs résultats.

Tableau 1 Conditions de vol pour la validation du modèle

Enfin, nous avons comparé les prévisions des performances du moteur CF34-8C5B1 obtenues avec le modèle MGCA aux corrélations établies par Svoboda [10]. Ces corrélations sont fondées sur une base de données complète sur les turboréacteurs à double flux. L’objectif d’une telle comparaison était de susciter la confiance dans les hypothèses de PC sélectionnées.

Principales conclusions sur la précision du modèle

Les figures 2 à 4 présentent des comparaisons entre les modèles MGCA et NPSS pour différents paramètres de performance d’intérêt (de gauche à droite) : SFC, débit de carburant, poussée nette, poussée brute de la tuyère primaire, poussée brute de la tuyère secondaire, débit d’air total corrigé, vitesse corrigée du noyau, puissance de l’arbre de transmission haute pression et puissance de l’arbre de transmission basse pression. Ces figures montrent les principales statistiques de comparaisons, comme l’erreur moyenne, l’erreur absolue moyenne (MAE) et la répartition des erreurs (t₉₅σ). Les erreurs moyennes de poussée et de SFC pour les trois conditions de vol représentées au Tableau 1 sont de –0,111 % et +0,193 %, respectivement.

La figure 5 montre des comparaisons entre les prévisions du MGCA et les corrélations définies par Svoboda [10]. Selon cette figure, les prévisions du MGCA sont conformes aux attentes des corrélations. Les erreurs entre le modèle et les corrélations quant à la poussée et à la SFC en régime de croisière étaient de +2,06 % et –0,43 %, respectivement.

Conclusions

• Le MGCA peut effectuer des simulations en régime permanent au PC et HC. En outre, il tient même compte des caractéristiques inexistantes dans d’autres modèles (ex., l’extraction de la purge du compresseur pour le refroidissement de la cabine d’avion).
• L’analyse de validation a démontré que le MGCA offrait une précision similaire à celle de la plateforme de simulation haute-fidélité NPSS. Cette analyse était d’une importance capitale car le MGCA doit servir à créer des modèles pour des applications de moteurs réels, et sa précision devait donc être assurée.
• Les hypothèses envisagées pour le PC CF34-8C5B1 semblent correspondre aux performances attendues d’autres moteurs de poussée nominale similaire ; nous avons donc conclus que ces hypothèses pouvaient servir à de futures analyses du CF34-8C5B1.

Figure 1. Schéma d’un modèle de turboréacteur à double flux

Figure 2. Erreurs du MGCA par rapport aux celles de la NPSS en condition au sol

Figure 3. Erreurs du MGCA par rapport aux celles de la NPSS en condition de vol 1

Figure 4. Erreurs du MGCA par rapport aux celles de la NPSS en condition de vol 2

Figure 5. Corrélations entre le MGCA et Svoboda [10]

Complément d’information

Pour plus d’information sur cette recherche, veuillez consulter l’article suivant :

Gurrola Arrieta, M.d.J. and R.M. Botez, Improved Local Scale Generic Cycle Model for Aerothermodynamic Simulations of Gas Turbine Engines for Propulsion. Designs, 2022. 6(5): p. 91s DOI: 10.3390/designs6050091.