Experimental Investigation of Ice Crystal Icing Physics on Heated Substrates
Ice crystal icing is considered a severe aviation hazard responsible for aerodynamic deterioration, flight safety and controllability issues. Existing radar technology and 3D numerical tools falter in estimating the icing severity and timely detection of icing events. To address this challenge and improve the predictive capability of numerical tools, a series of advanced experimental investigations were carried out to provide complimentary experimental data for development, calibration and validation of numerical icing models. The core focus of this thesis is to further the understanding of ice crystal icing physics on heatable substrates and provide comprehensive experimental datasets that can be exploited for development of accurate predictive tools. To that end, each sub-process of ice crystal icing is individually investigated and the chain of events responsible for ice crystal accretion growth and shedding are analyzed in detail. Foremost, ice crystal accretion origins and inception on a dedicated heatable test article was investigated by means of high speed imaging measurement technique. The findings shed interesting insights into the ice accretion initiation phase, in particular, the different sub-stages leading up to the accretion of a fully developed ice layer on a heated substrate. The identification of semi-frozen particles with mixed phase composition at the interface lead to development of a numerical model which was more accurate and representative of ice crystal accretion process than its existing counterparts. To understand the heat transfer taking place between glaciated ice crystals and heated substrate, a well-equipped, highly detailed test article and novel experimental setup was designed to track the thermal evolution resulting from impact of icing cloud. This lead to improved understanding of heat transfer physics for wide range of experimental conditions in ice crystal icing conditions. For advancement of existing numerical models, quantified data on initiation time, evolution of ice crystal accretion growth, ice shapes and ice shedding is a necessary requirement. For that reason, a detailed quantitative analysis of ice crystal accretion and shedding process was performed by designing a heatable streamlined airfoil with equipped sensors. A comprehensive parametric study was carried out focusing on ice crystal accretion governing parameters such as substrate heat flux, wet bulb temperature, ice water content, flow velocity and angle of attack of the test article. For rigorous post-processing of experimental datasets obtained using Shadowgraphy technique, an in-house ice detection tool was developed to obtain quantified accretion growth data. The findings of the advanced experimental campaigns aided not only in characterizing the ice crystal accretion and shedding process but also enabled calibration and validation of numerical tools based on quantified ice crystal accretion data. To predict the ice crystal fragmentation thresholds resulting from impact of ice crystals on cold and heated surfaces, a machine learning based neural network classifier algorithm was developed which yielded a more balanced and better accuracy across the different fragmentation modes compared to the existing ice crystal fragmentation models. By computing feature importance scores, the neural network model paved the way for parametric reduction and enabled the rendering of a dimensionless number which was able to linearly separate the fragmentation probability for different fragmentation modes with potential utilization in accretion suites. Moreover, to obtain the mechanical properties of ice layers, strength characterization of porous granular ice layers was performed. By means of sophisticated measurement equipment, including particle shooting device and ice layer scanner, the toughness of ice layers generated in the icing wind tunnel was evaluated. The resulting crater depths were analyzed against varying impact velocities for slushy and glaciated ice layers. The outcomes and findings of strength testing of ice layers provided a clear basis for development of physics based erosion model. Lastly, a dedicated experimental investigation was carried out to improve the modeling of ice crystal sticking efficiency. Therefore, a comprehensive dataset on volumetric liquid fraction, ice thicknesses, porosity and saturation of ice crystal icing layers was obtained by means of Calorimetry, Stereoscopy and Capacitive sensor techniques. The resulting datasets serve as a sound basis for accurate and robust modeling of ice crystal accretion and shedding phenomena. The entirety of presented experimental database acquired over the duration of this thesis was exploited towards development, calibration and validation of numerical tools at ONERA, CIRA and GE Aerospace.
Die Vereisung von Eiskristallen stellt eine ernsthafte Gefahr in der Luftfahrt dar, da sie zu einer Verschlechterung der Aerodynamik, Flugsicherheit und Kontrollierbarkeit führt. Bestehende Radartechnologien und numerische 3D-Tools bieten nur unzureichende Möglichkeiten zur Einschätzung der Schwere der Vereisung und zur frühzeitigen Erkennung von Vereisungsereignissen. Um dieser Herausforderung zu begegnen und die Vorhersagefähigkeit numerischer Werkzeuge zu verbessern, wurden in dieser Arbeit eine Reihe fortschrittlicher experimenteller Untersuchungen durchgeführt, um ergänzende experimentelle Daten für die Entwicklung, Kalibrierung und Validierung numerischer Vereisungsmodelle bereitzustellen. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf dem besseren Verständnis der Physik der Eiskristallvereisung auf beheizbaren Substraten und der Bereitstellung umfassender experimenteller Datensätze für präzisere Vorhersagewerkzeuge. Dafür wurden einzelne Teilprozesse der Eiskristallvereisung untersucht und die Ereigniskette, die für das Wachstum und Ablösen von Eiskristallen verantwortlich ist, detailliert analysiert. Vor allem wurde die Entstehung und der Beginn der Eiskristallbildung auf einem speziellen beheizbaren Prüfkörper mit bildgebender Hochgeschwindigkeitsmesstechnik untersucht. Die Ergebnisse bieten interessante Einblicke in die Initialphase der Eisbildung und zeigen die verschiedenen Teilstadien, die zur Adhäsion einer voll entwickelten Eisschicht auf einem beheizten Substrat führen. Die Identifizierung von halbgefrorenen Partikeln mit gemischter Phasenzusammensetzung an der Grenzfläche führte zur Entwicklung eines verbesserten numerischen Modells, das den Prozess der Eiskristallbildung genauer und repräsentativer abbildet als bestehende Modelle. Um den Wärmeübergang zwischen den vergletscherten Eiskristallen und dem erhitzten Substrat besser zu verstehen, wurde ein detaillierter Prüfkörper und ein neuartiger Versuchsaufbau entwickelt. Dies ermöglichte die Analyse der thermischen Entwicklung infolge des Auftreffens der Eiswolke und führte zu einem verbesserten Verständnis der Wärmeübertragungsphysik unter verschiedenen experimentellen Bedingungen bei der Eiskristallvereisung. Für die Weiterentwicklung bestehender numerischer Modelle sind quantifizierte Daten zur Initiierungszeit, zum Eiskristallwachstum, zu Eisformen und Eisabwurf von entscheidender Bedeutung. Daher wurde eine detaillierte quantitative Analyse des Eiskristallwachstums und des Ablösungsprozesses durchgeführt. Hierfür wurde ein beheizbarer, stromlinienförmiger Flügel mit entsprechenden Sensoren entwickelt. Es wurde eine umfassende parametrische Studie durchgeführt, bei der der Fokus auf den steuernden Parametern der Eiskristallakkretion lag, wie z. B. dem Wärmefluss des Substrats, der Feuchtkugeltemperatur, dem Eiswassergehalt, der Strömungsgeschwindigkeit und dem Anstellwinkel des Prüfkörpers. Ein eigener code zu Vereisungsdetektion wurde entwickelt, um die experimentellen Datensätze, die mit der Shadowgraphie-Technik gewonnen wurden, rigoros nachzubearbeiten und quantifizierte Daten zum Eiswachstum zu liefern. Die Ergebnisse dieser fortschrittlichen experimentellen Messkampagnen halfen bei der Charakterisierung der Eiskristallbildung und des Ablösungsprozesses sowie bei der Kalibrierung und Validierung von numerischen Werkzeugen basierend auf quantifizierten Daten zur Eiskristallvereisung. Um die Schwellenwerte für die Eiskristallfragmentierung vorherzusagen, die durch den Aufprall von Eiskristallen auf kalte und erhitzte Oberflächen entstehen, wurde ein Klassifizierungsalgorithmus für neuronale Netze auf Basis von maschinellem Lernen entwickelt. Dieser Algorithmus lieferte im Vergleich zu bestehenden Eiskristallfragmentierungsmodellen ein ausgewogeneres und genaueres Model für verschiedene Fragmentierungsmodi. Durch die Berechnung der Bedeutungswerte der Merkmale ebnete das neuronale Netzwerkmodell den Weg für eine parametrische Reduktion und ermöglichte die Darstellung einer dimensionslosen Zahl. Diese dimensionslose Zahl ist in der Lage, die Fragmentierungswahrscheinlichkeit für verschiedene Fragmentierungsmodi linear zu trennen und hat das Potenzial zur Anwendung in Vereisungssimulationen. Darüber hinaus wurde eine Festigkeitscharakterisierung poröser granularer Eisschichten durchgeführt, um die mechanischen Eigenschaften dieser Schichten zu ermitteln. Dazu wurden fortschrittliche Messgeräte wie ein Partikelschießgerät und ein Eisschichtscanner verwendet, um die Zähigkeit der in den Vereisungswindkanälen erzeugten Eisschichten zu bewerten. Die resultierenden Kratertiefen wurden in Abhängigkeit von den Aufprallgeschwindigkeiten für matschige und vereiste Eisschichten analysiert. Die Ergebnisse und Erkenntnisse der Festigkeitsprüfung von Eisschichten lieferten eine solide Grundlage für die Entwicklung eines physikalisch basierten Erosionsmodells. Schließlich wurde eine spezielle experimentelle Untersuchung durchgeführt, um die Modellierung der Effizienz der Eiskristallanhaftung zu verbessern. Hierfür wurden umfangreiche Datensätze über den volumetrischen Flüssigkeitsanteil, die Eisdicke, die Porosität und die Sättigung der Eiskristallschichten mittels Kalorimetrie, Stereoskopie und kapazitiver Sensortechnik gewonnen. Die resultierenden Datensätze dienen als solide Grundlage für eine genaue und zuverlässige Modellierung von Eiskristallvereisung und Ablösungsphänomenen. Die gesammelte experimentelle Datenbasis, die während dieser Arbeit gewonnen wurde, wurde zur Entwicklung, Kalibrierung und Validierung numerischer Werkzeuge bei ONERA, CIRA und GE Aerospace genutzt.
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