Bayesian calibration of glaze ice surface roughness for aircraft iceaccretion simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In-flight ice accretion on aircraft surfaces is a major weather-related safety issue. Experimental studies in icing conditions or in cryogenic wind-tunnels are supported by numerical simulations involving computational fluid dynamics (CFD). An ice accretion solver couples airflow over the geometry, water droplets impingement, and phase change to compute the ice accretion shape. An ice accretion solver usually relies on a two-equation model: a mass balance and an energy balance. Past studies have established the importance of convective heat loss for energy balance, which is sensitive to the surface roughness. Uncertainties persist in the CFD models given the relative randomness and complexity of the phenomenon related to ice accretion, which usually mixes solid ice with liquid runback water (glaze ice). A major uncertainty is precisely related to the roughness pattern, which is difficult to establish in experimental setups. The calibration of the roughness pattern for a given test case has been seldom investigated in existing literature. Bayesian calibration constitutes a powerful data-driven approach to establish the roughness pattern from the experimental observation. Nevertheless, such Bayesian approach is rarely employed in the context of aircraft icing despite its wide applicability. Instead, the roughness pattern is usually computed with empirical correlations and the equivalent sand grain approach. Nevertheless, no scientific consensus has been reached on the methodology used to determine the roughness pattern. Moreover, classical approaches may fail to predict the roughness pattern in some icing conditions. The objective of the paper is to establish a methodology for the roughness pattern calibration on an airfoil in glaze ice conditions, including roughness distribution along the surface. More specifically, this methodology will determine the roughness pattern needed to be inputted in the simulation to obtain an accretion that best fits the experimental shape. First, an ice accretion solver implemented in SU2 CFD will be used to generate an ice shape database with several roughness patterns. Second, the database will be replaced by a Polynomial Chaos Expansion (PCE) metamodel. This metamodel estimates a mathematical relation between roughness characteristics and ice shape metrics, such as thickness or accretion limit. Finally, a Bayesian inversion will be performed on the metamodel to determine the calibrated roughness pattern. This calibration is obtained by providing experimental accretion metrics to the Bayesian solver. Such methodology produces promising results, giving a roughness pattern leading to an accretion with less than 5% of discrepancies with the experimental thickness, either locally measured or globally averaged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».