Post-processing enhancement: feature detection and evaluation of unsteady/steady flows

espanol*****RESUMEN***** El crecimiento exponencial de la capacidad de calculo de los ordenadores, asi como la elevada fiabilidad y precision de codigos de simulacion actuales, han motivado un uso cada vez mayor de la Mecanica de Fluidos Computacional (conocida por sus siglas en ingles, CFD) en el analisis de problemas de fluidos complejos y altamente no lineales. Estos flujos normalmente abarcan un gran numero de escalas y estructuras fluidas, y su elevada complejidad hace que sea un desafio alcanzar una clara comprension del problema inherente. Ademas, las simulaciones numericas actuales generan grandes cantidades de datos que tienen que ser evaluados. No obstante, las herramientas de post-proceso existentes en la actualidad no permiten extraer con precision, y de forma eficiente, toda la informacion relevante contenida en los datos. La busqueda de estructuras fluidas de relevancia a traves de tecnicas de visualizacion clasicas, podria resultar en un esfuerzo ineficaz o, al menos, ineficiente. Alternativamente, con el uso de tecnicas de deteccion de estructuras fluidas y de descomposicion modal, la identificacion de las estructuras fluidas relevantes se hace de una manera mucho mas directa, posibilitando visualizaciones mas precisas y analisis mas rapidos. En esta tesis, se estudian estas dos metodologias punteras de post-proceso, y se aplican a problemas con fuerte componente fisico e industrial: el flujo sobre una cavidad abierta tridimensional, y el motor de rotor abierto (siglas en ingles CROR). Por un lado, y entre las tecnicas existentes para la deteccion de estructuras fluidas, estan los metodos de deteccion de torbellinos que delimitan zonas de flujo rotatorias (conocidos en ingles por metodos Region-based, RB), y los metodos que permiten la reconstruccion de las lineas imaginarias que siguen el centro de los torbellinos (conocidos en ingles por metodos Line-based, LB). Por otro lado, el metodo de descomposicion dinamica de modos (siglas en ingles DMD) es una herramienta reciente utilizada para descomponer flujos con comportamiento oscilante en modos espaciales, con la ventaja de asociar cada modo dinamico a una sola frecuencia. En primer lugar, la tecnica de DMD se utiliza para investigar el proceso de saturacion producido dentro de una cavidad abierta rectangular. Estudios anteriores, basados en experimentos y en analisis de estabilidad lineal del problema, permitieron una descripcion completa del flujo en un estado inicial, asi como en un regimen saturado, caracterizado por la existencia de modos centrifugos tridimensionales. La morfologia de los modos observados en la campana experimental coincide con la obtenida a traves de analisis de estabilidad, pero con diferencias considerables en frecuencia entre los modos oscilatorios dominantes. Este trabajo presenta una simulacion numerica detallada de todo el proceso de saturacion, desde el flujo 2D a 3D, centrandose en el mecanismo primordial que produce dichas discrepancias. La capacidad del DMD para analizar la dinamica relacionada con este problema se demuestra en esta tesis, permitiendo explicar la naturaleza principal de dichas diferencias. En segundo lugar, se aplican algunos algoritmos de deteccion de torbellinos al caso especifico de CROR, con el objetivo de rastrear y visualizar la trayectoria de los torbellinos generados en la punta de las palas. Esta informacion es indispensable para percibir y prevenir posibles situaciones de impacto entre torbellinos y las palas de los rotores subsiguientes, ya que esta situacion influye negativamente en el comportamiento aerodinamico y acustico del motor. Primero, se evalua la idoneidad y el desempeno de cuatro criterios fundamentales de deteccion de torbellinos RB, y de un metodo de deteccion LB. Posteriormente, se introducen dos nuevas metodologias que mejoran el proceso de inicializacion requerida por el metodo LB implementado, facilitando resultados mas rapidos y precisos durante el proceso iterativo de desarrollo. English*****ABSTRACT***** The exponential growth in computational capabilities, and the increasing reliability and precision of current simulation solvers, has fostered the use of Computational Fluid Dynamics (CFD) in the analysis of highly non-linear and complex flow problems. The nature of these flows usually involves a large number of scales and flow features, which makes it very challenging to achieve a clear understanding of the inherent problem. Additionally, current numerical simulations produce large amounts of raw data that needs to be evaluated. However existing post-processing tools are unable to extract with accuracy and efficiency all the valuable information contained in it. Searching for meaningful structures through the entire dataset, by means of classical visualization techniques, might result in a fruitless, or at least inefficient, effort. Alternatively, with the use of flow feature detection and data decomposition techniques, the identification of the relevant features becomes much more straightforward, allowing more accurate visualizations and faster analysis, with lower uncertainties. In this thesis, these two promising post-processing approaches are studied, and applied to problems of physical and industrial relevance: a three-dimensional open cavity flow, and a Counter-Rotating Open Rotor (CROR) engine. On the one hand, amongst current feature detection techniques, Region-based (RB) vortex detection methods can delimit rotating regions in the flow, while Line-based (LB) ones are capable of reconstructing the imaginary center lines of the vortices. On the other hand, the Dynamic Mode Decomposition (DMD) is a recent tool used to decompose oscillatory dominated flows into spatial modes, with the advantage of associating each extracted dynamic mode to a single frequency. At first, the DMD technique is employed to investigate the dynamics of saturation inside a rectangular open cavity. Previous experiments and linear stability analysis of the problem completely described the flow in its onset, as well as in a saturated regime, characterized by coherent three-dimensional centrifugal modes. The morphology of the modes observed in the experiments matched the ones predicted by linear analysis, but with a shift in frequencies for the dominant oscillating modes. This work presents a detailed numerical simulation of the entire saturation process, from 2D to 3D flow, shedding some light on the main mechanism that produces the discrepancies encountered between both approaches. The capability of the DMD to analyze the underlying dynamics inside the cavity is demonstrated in this thesis, enabling to explain the main reason for the aforementioned differences in frequency. Finally, some vortex detection algorithms are applied to the particular case of CROR, aiming the monitoring and visualization of the trajectory of the vortices generated at the tip of the front rotating blades. This is of critical importance to understand and prevent vortex-blade interaction with subsequent stages, as this non-linear flow topology strongly influences the aerodynamic performance and acoustic footprints of the engine. The suitability and performance of four typical Region-based (RB) vortex detection criteria, and one Line-based (LB) method, are firstly evaluated. Then, two new methodologies are introduced that improve the original assortment of seeds required by the tested LB method, as they increase the probability of the selected seeds to grow into a tip vortex line, providing faster and more accurate answers during the design-to-noise iterative process.