Amélioration des méthodes de calcul thermique par réseau de neurones dans les chambres de combustion aéronautiques
Heat transfer modelling for aeronautic combustion chamber: method improvement using Artificial Neural Networks
Jury
Directeur de these - BOULET - Pascal - UNIVERSITE DE LORRAINE
Rapporteur - EL HAFI - Mouna - EMT Mines Albi
Président - VAILLON - Rodolphe - UNIVERSITE DE POITIERS - CNRS
Examinateur - CUENOT - Bénédicte - Cerfacs
Co-encadrant de these - BUROT - Daria - Safran Aircraft Engines
CoDirecteur de these - FARGES - Olivier - Université de Lorraine
école doctorale
SIMPPÉ - SCIENCES ET INGENIERIES DES MOLECULES, DES PRODUITS, DES PROCEDES ET DE L'ÉNERGIE
Laboratoire
LEMTA – Laboratoire Energies & Mécanique Théorique et Appliquée
Mention de diplôme
Énergie et Mécanique
Amphithéâtre Mauduit
ENSEM
2 Av. de la Forêt de Haye
54500 Vandœuvre-lès-Nancy
Mots clés
aéronautique,rayonnement,réseau de neurones,Thermique,combustion,
Résumé de la thèse
Les chambres de combustion aéronautiques sont des environnements contraints fonctionnant à des températures et des pressions en constante augmentation depuis les dernières décennies. Dans ces conditions, les transferts thermiques par rayonnement sont conséquents et leurs influences sur la structure de flamme et sur les températures de parois est sensible. Il est donc essentiel d'être capable de modéliser avec précision ce mode de transfert sur des cas industriels très hétérogènes et sur des maillages de plusieurs centaines de millions de cellules.
Keywords
Heat transfer,aeronautic,radiative transfer,neural networks,combustion,
Abstract
Aeronautical combustion chambers are constrained environments operating at temperatures and pressures that have been steadily increasing over the last decades. Under these conditions, radiative heat transfer is significant and its influence on flame structure and wall temperatures is noticeable. It is therefore essential to be able to accurately model this transfer mode on very heterogeneous industrial cases and on mesh of several hundred million cells. Common resolution methods do not provide satisfactory accuracy in view of the growing needs.
