An impact monitoring system for aerospace structures

Impact Monitoring is attracting the interest of the international academic community and companies, as an effective system able to deal with the problem of impact events on aerospace structures. The problem is actual and intensifies with the adoption of composite materials, that is the current companies’ trend for building lightweight and permorming aerospace structures; in fact, unexpected impacts by foreign object could produce Barely Visible Impact Damages (BVID). The dangerousness of this kind of damage lie in the fact that it could remain hidden in the structure, causing its continuous deterioration with performances reduction and increasing the risk for the common safety. Moreover, the Impact Monitoring system could be integrated with other on-board/monitoring systems, allowing the Condition Based Maintenance (CBM) implementation and bringing positive effects, in terms of costs and vehicle availability. The work presented in this thesis is about the implementation of an Impact Monitoring system, considered composed of two main parts: (i) a Passive Impact Monitoring part and (ii) an Active Damage Monitoring part. The former has the aim to identify the impact event, meaning detection of the impact occurrence, localisation of the impact position and impact force time history reconstruction. These informations completely characterise the impact event and are used to: to activate the second part of the system, to give an alarm to the pilot, on-board Artificial Intelligence or management system. The latter has the aim to identify the impact damage, meaning detection of the damage presence and damage localisation. These informations completely characterise the impact damage present in the structure and complete the Impact Monitoring system operation. Moreover, these informations can be used to facilitate the maintenance and fleet management. Algorithms for each part in which the complete system is divided are developed in the MatLab environment, following a unique flow. The impact occurrence is detected using the threshold technique, that produces informations used by the the Genetic Algorithm (GA) optimisation tool to triangulate the impact location; finally, exploiting the Frequency Response Function (FRF) of the structure, the impact force is reconstructed. If the force is high enough to produce a damage, the generation system excites Guided Waves (GW) for inspecting the structure and to calculate a Damage Index (DI), that gives an indication of the damage presence and location. The monitoring system is trained exploiting a unique training database of impacts, for the Passive Impact Monitoring, and a unique baseline database, for the Active Damage Monitoring. Thus, they are validated considering non damaging impacts executed with an impact hammer and damaging Low-Velocity Impacts (LVI) and High-Velocity Impacts (HVI). To this aim, specific test rigs and devices are designed, realized and used for the experimental activity execution. The algorithms training and validation are executed on composite simple and stiffened panels, demonstrating the effectiveness of the monitoring system, investigating multiple aspects and highlighting difficulties that could hamper the complete system operation.

Il monitoraggio di fenomeni di impatto sta attirando l’attenzione della comunità accademica internazionale e dell’industria, per l’implementazione di sistemi efficaci in grado di gestire impatti su strutture aerospaziali. Il problema è attuale e diventa ancora più concreto se si considera che il trend delle aziende del settore è quello di adottare materiali compositi per la costruzione di strutture aerospaziali leggere e performanti. L’effetto dell’impatto di un oggetto su questi materiali potrebbe essere la generazione di un danneggiamento appena visibile (Barely Visible Impact Damage - BVID); la pericolosità risiede nel fatto che risulta essere difficilmente individuabile o nascosto nella struttura, causandone un continuo deterioramento con conseguente riduzione delle prestazioni e della sicurezza generale. In aggiunta, il sistema di monitoraggio impatti potrebbe essere integrato con altri sistemi di monitoraggio o di bordo del velivolo, permettendo quindi l’implementazione di una gestione di manutenzione basata sul reale stato del velivolo (Condition Based Maintenance - CBM), con effetti positivi sia in termini di riduzione costi sia in termini di disponibilità del velivolo. Il lavoro presentato in questa Tesi di Dottorato riguarda l’implementazione di un sistema di monitoraggio di impatti, considerato composto di due parti principali: (i) una parte di Monitoraggio Passivo dell’Impatto e (ii) una parte di Monitoraggio Attivo del Danneggiamento. La prima parte del sistema completo ha il compito di identificare l’evento di impatto, cioè individuare che sia avvenuto un impatto contro la struttura, localizzarne la posizione e ricostruire la storia temporale della forza di impatto. Queste informazioni servono per caratterizzare completamente l’evento e vengono usate per: attivare la seconda parte del sistema, dare un allarme al pilota, al sistema di gestione o al sistema di Intelligenza Artificiale, installati a bordo del velivolo. La seconda parte del sistema completo ha il compito di identificare il danneggiamento da impatto, cioè individuare la presenza di un danneggiamento e la sua posizione. Queste informazioni servono per caratterizzare completamente il danneggiamento presente nella struttura e completa il funzionamento del sistema di monitoraggio impatti. Inoltre, queste informazioni potrebbero essere usate per facilitare la manutenzione e la gestione della flotta di velivoli. Il sistema di monitoraggio impatti completo è costituito di algoritmi progettati e sviluppati integralmente nel linguaggio di programmazione MatLab. L’individuazione dell’avvenimento di un impatto avviene mediante la tecnica del superamento di una soglia fissata. Le informazioni prodotte sono quindi inviate ad uno strumento di ottimizzazione, un Algoritmo Genetico (Genetic Algorithm – GA), usato per risolvere il problema della localizzazione della posizione di impatto, mediante la tecnica della triangolazione. Infine, sfruttando la tecnica della risposta strutturale valutata nel dominio delle frequenze (Frequency Response Function – FRF), viene ricostruita la forza di impatto. Se tale forza è sufficiente per produrre un danneggiamento, un sistema dedicato alla generazione di onde ultrasoniche guidate (Guided Waves – GW), viene attivato e tali onde usate per ispezionare la struttura. Un indice di danneggiamento (Damage Index - DI) fornisce indicazioni relative a presenza e posizionamento del danneggiamento. Il sistema di monitoraggio è stato addestrato mediante un database di impatti, per quanto riguarda la parte di Monitoraggio Passivo dell’Impatto, e un database di segnali di riferimento, per quanto riguarda la parte di Monitoraggio Attivo del Danneggiamento. Successivamente, le due parti del sistema sono state validate considerando impatti che non generano danneggiamento e impatti a bassa velocità (Low-Velocity Impacts – LVI) e ad alta velocità (High-Velocity Impacts – HVI) che producono un danneggiamento. Per eseguire prove necessarie, banchi di prova e attrezzature specifiche sono state progettate, realizzate ed utilizzate durante le attività sperimentali. Le prove per l’addestramento e la validazione degli algoritmi sono state eseguite considerando pannelli semplici e con geometria più complessa realizzati in materiale composito, dimostrando l’efficacia del sistema di monitoraggio, investigando molteplici aspetti e sottolineando le difficoltà riscontrate e che potrebbero influenzare il funzionamento del sistema completo.