Simulations numériques prédictives pour la reconstruction des conditions en amont dans les écoulements de rentrée atmosphérique

Abstract

Une prédiction fidèle des écoulements hypersoniques à haute enthalpie est capitale pour les missions d'entrée atmosphérique. Cependant, la présence d'incertitudes est inévitable, sur les conditions de l'écoulement libre comme sur d'autres paramètres des modèles physico-chimiques. Pour cette raison, une quantification rigoureuse de l'effet de ces incertitudes est obligatoire pour évaluer la robustesse et la prédictivité des simulations numériques. De plus, une reconstruction correcte des paramètres incertains à partir des mesures en vol peut aider à réduire le niveau d'incertitude sur les sorties. Dans ce travail, nous utilisons un cadre statistique pour la propagation directe des incertitudes ainsi que pour la reconstruction inverse des conditions de l'écoulement libre dans le cas d'écoulements de rentrée atmosphérique. La possibilité d'exploiter les mesures de flux thermique au nez du véhicule pour la reconstruction des variables de l'écoulement libre et des paramètres incertains du modèle est évaluée pour les écoulements de rentrée hypersoniques. Cette reconstruction est réalisée dans un cadre bayésien, permettant la prise en compte des différentes sources d'incertitudes et des erreurs de mesure. Différentes techniques sont introduites pour améliorer les capacités de la stratégie statistique de quantification des incertitudes. Premièrement, une approche est proposée pour la génération d'un métamodèle amélioré, basée sur le couplage de Kriging et Sparse Polynomial Dimensional Decomposition. Ensuite, une méthode d'ajoute adaptatif de nouveaux points à un plan d'expériences existant est présentée dans le but d'améliorer la précision du métamodèle créé. Enfin, une manière d'exploiter les sous-espaces actifs dans les algorithmes de Markov Chain Monte Carlo pour les problèmes inverses bayésiens est également exposée.