these approches numeriques pour la simulation du bruit a large ...

Barreau-profil RANS 117
Pour l’étude acoustique qui va suivre nous n’utiliserons que les résultats issus du
modèle linéaire, les autres modèles (bas-Reynolds, non-linéaire) n’apportant pas de
contribution significative.
Bruit en champ lointain
Les résultats des simulations RANS servent à déterminer les sources acoustiques,
la propagation en champ lointain est assurée par l’application de l’équation de
Ffowcs-Williams et Hawkings [37] comme décrit au chapitre 2.
Compte tenu des remarques faites au paragraphe précédent et soutenues par les
résultats expérimentaux, le rayonnement du barreau n’est pas pris en compte.
En outre, les intégrales volumiques vont être négligées: les sources dipolaires ont
un puissance qui varie en M 6 et les sources quadrupolaires en M 8 , ce qui fait que
ces dernières sont peu efficaces à faible nombre de Mach (ici M∞ ∼ 0.2). Il est en
outre mesuré que, sur les configurations ’barreau isolé’ et ’barreau-profil’, le rayonne-
ment varie en M 6 ∞ pour M∞ ≤ 0.2 (mesure ECL [92, 54]), ce qui prouve l’influence
dominante des dipôles. Cependant, comme les termes volumiques entourés par la
surface de contrôle sont implicitement pris en compte, le choix de deux surfaces,
l’une épousant le profil (surface 1), l’autre englobant une zone de fluide d’épaisseur
d autour du profil (surface 2), devrait permettre de vérifier que les termes volumiques
sont bien négligeables dans notre cas (cf. figure 3.22). En effet, étant donné que la
surface 2 englobe une zone fluide autour du profil d’étendue caractéristique de la
taille des tourbillons (d), et que le rayonnement du barreau et de son sillage sont
négligeables, la surface 2 prend en compte les principales sources quadrupolaires,
alors que la surface 1 ne représente que les monopôles et les dipôles.
La figure 3.23 présente la densité spectrale de puissance (DSP) obtenue au point
Ac1 par les mesures [55, 54] et par la simulation RANS linéaire. Pour l’analogie
acoustique, le pas en temps est fixé à 3.6 × 10 −6 s, ce qui correspond à environ 160
instants par cycle. En outre, les résultats obtenus par les deux surfaces d’intégration
sont comparés. Le spectre acoustique mesuré est finement discrétisé (∆f = 4 Hz) et
résulte de la moyenne de 200 spectres ce qui a pour effet d’améliorer son lissage. Par
contre les spectres calculés sont plus grossiers (∆f = 96Hz) à cause des limitations
dans le temps de calcul (18 cycles d’enregistrement à convergence), et ne représentent
qu’une seule réalisation 6 .
6. cf. Annexe A sur le traitement numérique des spectres issus de l’expérience et des simulations.