Contribution à la modélisation instationnaire de la turbulence (modélisations urans et hybride rans/les)

Cette thèse concerne la modélisation instationnaire de la turbulence. La présence de structures à grande échelle dans des écoulements statistiquement stationnaires invalide certaines hypothèses. L introduction du terme pour les équations URANS ne suffit pas, une nouvelle décomposition et un opérateur associé sont nécessaires. L applicabilité des méthodes de fermeture usuelles doit alors être vérifiée. Par exemple, la périodicité du jet synthétique entraîne un non-équilibre créant un non-alignement permanent des tensions de déformation et d anisotropie que le modèle RSM reproduit mais pas le modèle k- . La modélisation hybride RANS/LES non-zonale, dérivée d une proposition initiale de Schiestel, repose donc sur des équations de transport pour les tensions de Reynolds ( ij)SGS, et pour la dissipation, où l opérateur de décomposition joue le rôle d un filtre dont la fréquence de coupure peut être maîtrisée. La qualité des résultats obtenus sur une couche de mélange temporelle atteste de la capacité de ce modèle à capter les grandes structures de l écoulement.The aim of this work is to account for the unsteadiness effects on the turbulence in single point closure. The existence of large scale structures in statistically steady flows leads to reconsider some hypothesis. Much more than adding the time derivatives , the URANS equations needs to consider a new decomposition and an assiociated operator. Therefore, the applicability of usual closure methods has to be examined. For exemple, the periodicity of a synthetic jet leads to a non-equilibrium, which induces a permanent misalignment of anisotropy tensor and strain tensors. RSM are able to reproduce this misalignment, whereas k- . model can't. A seamless hybrid RANS/LES method, based on the version of Schiestel's model, relies on transport equations for the subgrid stress ( ij)SGS and dissipation. The decomposition operator is then assimilated as a filter with an adapatative cutoff frequency. The predictions obtained on a temporal mixing layer shows the ability of this model to capture the very large structure of the flow.POITIERS-BU Sciences (861942102) / SudocNANCY/VANDOEUVRE-INPL (545472102) / SudocSudocFranceF