Méthodes numériques et adaptation de maillage pour des simulations rans fiables

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.This thesis deals with the high-fidelity prediction of viscous turbulent flows modelized by the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations. If mesh adaptation has been successfully applied to inviscid simulations like the sonic boom prediction or the 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 a representative 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 of a multigrid acceleration procedure. As regards mesh adaptation, we have coupled the adaptive process to multigrid in order to benefit from its convergence properties and thus improve the robustness while preventing losses of 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 introduced a procedure to automatically generate anisotropic adapted quasi-structured meshes in boundary layer regions