Simulation-based monitoring and alerting system for advanced flight testing applications

The pressing need for environmental sustainability and emission reduction has been the driving force behind the recent years novel electric aircraft design efforts. The state of the art in energy storage makes electric propulsion particularly applicable to Vertical Take-Off and Landing (VTOL) and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) architectures. Experimental flight testing is a critical phase in the development of next-generation aerial platforms and in evaluating their capabilities and airworthiness, but the technological novelty involved introduces high levels of uncertainty and risk, particularly during early testing stages. The thesis work was developed and validated during the first flight test campaign of the Pipistrel’s NUUVA V300, an autonomous hybrid-electric VTOL cargo UAS, but is generalizable to other aircraft. The proposed methodology integrates both offline and real-time simulations into the flight monitoring process, supporting situational awareness, anomaly detection, and safety assurance. Prior to flight, a high-fidelity offline simulation generates expected mission data, which contributes to the definition of temporary operational limitations. During flight, this reference data is streamed in sync with telemetry, while real-time simulations are executed using live aircraft data. A general method is described to integrate real-time simulation into the telemetry frame- work by converting Simulink® models into modular C++ bundles. The implementation was validated and deployed along the NUUVA V300 flight test campaign. The comparison between simulation outputs and measured data yields instantaneous deviation metrics and triggers alerts when predefined thresholds are exceeded. These insights are presented to the test crew through a role-tailored Human-Machine Interface (HMI), increasing situational awareness and reducing flight testing risks. This work represents a key contribution to the field of simulation-supported flight testing, paving the way for the future development of predictive alerting systems.

L’attenzione verso la sostenibilità ambientale e la riduzione delle emissioni rappresentano la principale motivazione alla progettazione di nuovi velivoli elettrici. Lo stato dell’arte dei dispositivi di immagazzinamento dell’energia rende la propulsione elettrica particolarmente applicabile a velivoli a decollo e atterraggio verticale (VTOL) e senza pilota (UAV). Le prove di volo sperimentali sono una fase critica nello sviluppo di piattaforme aeree di nuova generazione e nella valutazione della loro aeronavigabilità, ma l’innovazione tecnologica introduce alti livelli di incertezza e rischio. Il lavoro di tesi è stato sviluppato e validato per la prima campagna di test di volo del Pipistrel NUUVA V300, un UAS VTOL cargo autonomo ibrido-elettrico, ma è generalizzabile ad altri velivoli. La metodologia proposta integra simulazioni in tempo reale e non nel processo di monitoraggio del volo, supportando la consapevolezza situazionale, il rilevamento di anomalie e il mantenimento della sicurezza. Prima del volo, una simulazione genera i dati di missione previsti, che contribuiscono alla definizione di limitazioni operative temporanee. Durante il volo, questi dati di riferimento vengono trasmessi in sincronia con la telemetria, mentre le simulazioni in tempo reale vengono eseguite utilizzando i dati in tempo reale. Viene descritto un metodo generale per integrare la simulazione in tempo reale nel software di telemetria, convertendo i modelli Simulink® in moduli C++. L’implementazione è stata collaudata durante la campagna di test di volo del NUUVA V300. Il confronto tra i risultati della simulazione e i dati misurati fornisce metriche di deviazione istantanee e innesca avvisi quando vengono superate soglie predefinite. Queste informazioni vengono presentate attraverso un’interfaccia su misura al ruolo dell’utente, migliorando la consapevolezza situazionale e la sicurezza del test. Questo lavoro rappresenta un contributo fondamentale al campo delle prove di volo supportate dalla simulazione, aprendo la strada allo sviluppo futuro di sistemi di allerta predittivi.