Adaptation de maillage anisotrope 3D pour les simulations RANS

Nous montrons dans cette thèse la capacité des schémas numériques modernes à simuler des écoulements turbulents sur des maillages totalement non-structurés générés automatiquement à l’aide de méthodes adaptatives. Nous détaillons le développement de différentes versions du modèle de Spalart-Allmaras ainsi que les choix numériques garantissant une robustesse suffisante du solver pour ne pas nécessiter de couche limite structurée. Nous introduisons en suite l’analyse d’erreur nécessaire pour proposer different estimateurs d’erreur à la base de l’optimisation de maillage. Cette méthodologie est testée sur différents cas tests d’aérodynamique externe et de turbomachines et comparée aux méthodes traditionnelles de géneration de maillage. Nous montrons ainsi la capacité des méthodes d’adaptation de maillage à générer automatiquement des maillages adaptés optimaux pour les simulations RANS autour de géométries réalistes et complexes.The fast and reliable simulation of turbulent flow using Reynolds Averaged Navier Stokes (RANS) models is a major financial issue for many industries. With the increasing complexity of geometries and simulated flows, as well as requirements in terms of fidelity, the generation of appropriate meshes has become a key link in the chain of computation. We show in this thesis the ability of modern numerical schemes to simulate turbulent flows on fully unstructured meshes generated automatically using mesh adaptation methods. We present the implementation of different versions of the Spalart-Allmaras model as well as the numerical choices guaranteeing a sufficient robustness of the solver in order to not require a structured boundary layer. We then introduce the error analysis necessary to propose different error estimators for mesh optimization. This methodology is tested on various external aerodynamic and turbomachinery test cases and compared to traditional mesh generation methods. We show the ability of mesh adaptation methods to automatically generate optimal mesh sizes for RANS simulations on realistic and complex geometries