Aeroelastic wing flutter testing and analysis

Resumen

La integración de nuevas cargas subalares en una aeronave modifica las características de distribución de masa (centro de gravedad) y momento de inercia del ala. Este efecto, sumado a la contribución de las cargas aerodinámicas, produce que los modos y frecuencias propias de vibración varíen con la presión dinámica (función de la velocidad de vuelo y altitud). Este fenómeno fuertemente no lineal implica que, bajo determinadas condiciones de presión dinámica, se produzca el acoplamiento en frecuencia (resonancia autosostenida) de dos o más modos de vibración inicialmente ortogonales entre sí. El fenómeno aeroelástico anterior se conoce como "flameo" ("flutter" en inglés), que salvo cambio de las condiciones de vuelo, llevará a la pérdida de la aeronave y la vida del piloto. Por otra parte, la integración de nuevas cargas subalares requiere llevar a cabo una serie de procesos que conducirán a una nueva envolvente de vuelo, dentro de la cual se garantice que la aeronave puede volar con seguridad. Este estudio requiere llevar a cabo cálculos teóricos para predecir las condiciones de flameo y una posterior validación mediante ensayos en vuelo, conocido como "expandir la envolvente". Ejecutar esta tarea con seguridad requiere unos medios y personal altamente cualificados y especializado, cuyos costes derivados son extraordinariamente elevados. Como consecuencia, las empresas especializadas llevan a cabo estos ensayos y guardan los resultados como secreto industrial. Todo lo anterior justifica que sea muy complicado encontrar métodos validados para procesar datos de vuelos y extraer los parámetros de vibración a distintas presiones dinámicas. Entre los distintos métodos publicados para identificar parámetros de vibración de vuelos de ensayos de flameo, la gran mayoría han sido verificados únicamente con modelos teóricos, dándose el caso de que muchos de ellos dan resultados incongruentes entre sí o que al ser validados con datos reales arrojan resultados incoherentes. Por este motivo, el objetivo principal era desarrollar técnicas robustas, coherentes y repetitivas para procesar datos de vuelo de flameo. El autor del presente estudio ha tenido acceso a una base de datos de ensayos en vuelo de flameo, cortesía del Ejército del Aire de España, y cuenta con autorización de la Oficina de Comunicaciones del Ejército del Aire para publicar resultados de su investigación sobre esos datos. La presente tesis desarrolla dos métodos de procesado de datos de ensayos en vuelo de flameo específicos sobre datos procedentes de una excitación tipo "Sine-Dwell". El primero está basado en un modelo matemático y en técnicas de optimización. El segundo en técnicas de aprendizaje profundo. El desarrollo de ambas técnicas se inicia con una primera verificación de distintas técnicas documentadas en la literatura científica, seguidos por el entrenamiento de las siguientes redes neuronales; De perceptrón multicapa, redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales. Establecida una línea de base de comparación, se procedió a seleccionar una técnica clásica (basada en modelo teórico y optimización), de acuerdo con la fuente bibliográfica, validada con datos reales procedentes de ensayos en vuelo de flameo y una de las redes neuronales entrenadas. Partiendo de las lecciones aprendidas se desarrolló una técnica innovadora basada en el modelo clásico de modelo teórico y optimización, verificación con datos sintéticos y comparación de las tres técnicas seleccionadas anteriormente. Finalmente, las tres técnicas fueron validadas con datos reales de ensayos en vuelo de flameo.