Réduction de la traînée aérodynamique d'un véhicule à culot droit en utilisant un contrôle basé sur la programmation génétique linéaire et sur la physique

The thesis aims to develop effective active flow control strategies for aerodynamic drag reduction of road vehicles.We experimentally examine the effects of fluidic actuation on the wake past a simplified square-back car model.The actuation is performed with pulsed jets at trailing edges and the flow is monitored with 16 pressure sensors distributed at the rear side. We address the challenging nonlinear turbulence control---which is often beyond the capabilities of model-oriented approach---by developing a simple yet powerful model-free control strategy: the data-driven linear genetic programming control (LGPC). This method explores and exploits strongly nonlinear dynamics in an unsupervised manner with no or little prior knowledge about the system. The control problem is to find a control logic which optimizes a given cost function by employing linear genetic programming as an easy and simple regression solver in a high-dimensional control search space. In particular, the present work advances and generalizes the previous studies of genetic programming control by comprising multi-frequency forcing, sensor-based feedback including also time-history information feedback and combinations thereof in the control search space. The performance of LGPC is successfully demonstrated on the drag control experiments of the car model where the investigated turbulent wake exhibits a spanwise symmetry and a wall-normal asymmetry. Approximately 33% base pressure recovery associated with 22% drag reduction is achieved in all considered classes of control laws. The consumed actuation energy accounts for only 30% of the aerodynamic power saving. In this research, we also study the turbulent wakes having a lateral asymmetry: an intermittent bi-modal wake at zero yaw and an asymmetric wake at a moderate yaw angle of 5 degree. For the bimodal wake exhibiting are flectional symmetry-breaking, a physics-based opposition feedback control is inferred from the previous open loop control tests. The controller successfully suppresses the bi-modality of the wake and renders a symmetrized wake with a concomitant drag reduction. For the asymmetric wake at yaw, we infer from the single-frequency forcing results a bi-frequency control at the windward edge comprising two frequencies having one order of magnitude difference. This bi-frequency actuation combines the favorable effects of fluidic boat-tailing and balance control of the shear layers. Importantly, LGPC is also applied to this yawed situation and converges to the same bi-frequency actuation. The control strategies proposed in the present study open promising new paths for the control of drag reduction in more complex conditions such as the varying oncoming velocity and wind gust.Le but de la thèse est de développer des stratégies de contrôle efficaces pour la réduction de la trainée aérodynamique des véhicules terrestres. Nous examinons expérimentalement les effets d’un forçage fluidique sur le sillage d’un modèle de véhicule simplifié à culot droit. Le forçage est effectué par des jets pulsés aux arêtes et16 capteurs de pression répartis à la surface arrière permettent d’estimer la traînée instantanée. Nous abordons le problème difficile du contrôle de l’écoulement turbulent non linéaire---qui est souvent au-delà des capacités de la modélisation réduite---par le développement d'une stratégie de contrôle sans modèle: le contrôle via la programmation génétique linéaire (LGPC) dirigé par les données. Cette méthode explore et exploite la dynamique fortement non linéaire d'une manière non supervisée avec pas ou peu de connaissances antérieures sur le système.Le problème est de trouver une logique de contrôle qui optimise une fonction de coût donnée. Cette optimisation est réalisée par la programmation génétique linéaire comme un solveur de régression simple dans un espace de recherche de grande dimension. En particulier, cette recherche fait progresser et généralise les études antérieures sur le contrôle via la programmation génétique en incluant le forçage multi-fréquences, le signal des capteurs,l’historique des informations temporelles et leurs combinaisons dans l'espace de recherche de contrôle. La performance de LGPC est démontrée avec succès sur les expériences de contrôle de traînée du modèle de véhicule simplifié où le sillage turbulent présente une symétrie latérale et une asymétrie normale à la paroi. Environ 33% de récupération de pression au culot associée à 22% de réduction de trainée est obtenue dans toutes les classes de loisde contrôle considérées. L'énergie consommée du forçage ne représente que 30% de l'énergie aérodynamique récupérée. Dans ce travail, nous étudions également les sillages turbulents ayant une asymétrie latérale: un sillage intermittent et bi-modal à dérapage nul et un sillage asymétrique avec un angle de dérapage modéré de 5 degrés.Pour le sillage intermittent, un contrôle de rétroaction en opposition basé sur la physique est déduit à partir des essais précédents de contrôle en boucle ouverte. Le contrôleur supprime avec succès la bi-modalité du sillage et rend le sillage symétrique avec une réduction de traînée concomitante. Pour le sillage asymétrique en dérapage,nous construisons un contrôle bi-fréquence à l’arête au vent à partir des résultats de forçage à fréquence unique. Ce forçage bi-fréquentiel comprend deux fréquences ayant une différence d'un ordre de grandeur. Il combine les effets favorables de la vectorisation du sillage et le contrôle de l'équilibre des couches de cisaillement. Il est important de noter que la stratégie LGPC est également appliqué à cette situation en dérapage et converge vers le même forçage bi-fréquentiel. Les stratégies de contrôle proposées dans cette étude ouvrent de nouveaux chemins prometteurs pour le contrôle de la réduction de la traînée dans des conditions plus complexes de vitesse amont variable ou de rafale