Monitoraggio di impatti a bassa velocità su pannelli aeronautici mediante estensimetri

The problems of impact resistance at low and high speed for aeronautical structures and, in particular, in helicopters is an issue that is becoming more and more important in the international search. Moreover increasing interest is receiving the development of health monitoring systems that are able to correctly estimate the existence, type, position and extent of the damage and, based on that information, to evaluate the remaining useful life of a component. One of the most difficult challenges when dealing with structural health monitoring is the need of a complete description of the relationship between any damage index and damage properties. In this regard, in the literature are basically proposed two different approaches: the data-based technique, rested on empirical datas and the model-based method which recommended the development of a numerical model that accurately represents the structure under consideration. They are also known cases of hybrid approaches between the two techniques mentioned above that seem highly promising. The work presented in this paper concerns the definition and development of a diagnostic system of impacts on panels for the Health Monitoring of aeronautical panels subjected to shock at low speed. Specifically, in a preliminary phase, it will be investigated the behavior of an alluminum plate, representative of the surface of a sandwich panel widely used nowadays in the helicopteristic field. In a second step it will be investigated directly the sandwich itself. Therefore the major interest of this paper is to be able to develop a system for localization and quantification of the impact, basing the data-based approach on a network of strain gauges (electrical resistance). It's important to underline that the focus of the current research is the interpretation of the signals acquired by the strain gauges themselves, installed in the panel. Indeed, solely the correct interpretation of the acquisitions allows to rightly extract the features of interest. Then the extracted parameters will be used as inputs for the artificial neural networks which , after training , will be able to provide information regarding the location and the extent of damage (in terms of impacting force ) . In this regard, it may be appropriate to point out that the preliminary objective of this thesis is the implementation of ANN algorithms to study the impact on an alluminium panel, representative of surface coatings of a sandwich panel . As a result, to easily identify appropriate input features for the artifical neural network algorithms it will be required to perform appropriate filtering and cutting operations for the entire population of signals. It may be adequate to anticipate that , as input features, it will be selected the arrival times and the peak amplitudes recorded by of each strain gauge. These two parameters have been selected for their easy identification and, above all, for their strong correlation with the localizaticon and the force of the impact on the panel. These characteristics will be used as inputs for two different classes of neural networks: the first type will be used to locate the impact on the panel while the second one to quantify the strength of the impact itself. The final goal, as well as the most ambitious objective, of this paper is to apply the same process of signal interpretation and feature extraction to impact on a aeronautical sandwich panel, used on helicopters. The aim is to verify the proper operation of neural algorithms used for the alluminium skin to such a sandwich panel of much greater interest in the global research landscape, verifying the algorithm capability to generalize in the presence of new data. Eventually it's worth noting that another ambitious and innovative feature of this work is to manage the proper operation of the algorithm for different impact stiffnesses. This objective is going to be achieved by training and testing the system with the different hammer tips (specifically made of rubber or teflon or steel).

I problemi di resistenza ad impatti a bassa ed alta velocità in ambito aeronautico, ed, in particolare modo, in campo elicotteristico, sono una questione che sta acquisendo importanza sempre maggiore nel panorama internazionale di ricerca. Nello specifico stanno riscuotendo interesse sempre maggiore le ricerche per lo sviluppo di sistemi di Health Monitoring che siano capaci di stimare correttamente l'esistenza, il tipo, l'entità e la posizione di un eventuale danneggiamento interno e, in base a tali informazioni, valutare il residuo di vita utile di un componente. Una delle sfide più complesse in fatto di monitoraggio strutturale è riuscire a descrivere completamente la relazione che sussiste tra gli indici di danneggiamento acquisibili ed il reale stato di danno del manufatto. A tale proposito in letteratura sono suggeriti fondamentalmente due approcci: la tecnica data-based, poggiata unicamente su dati di origine empirica ed il metodo model-based, che consiglia lo sviluppo di un modello numerico che rappresenti con esattezza la struttura monitorata. Sono noti anche casi di approcci ibridi tra queste due tecniche che paiono molto promettenti nell'ottica di una migliore precisione e cardinalità del database di acquisizioni. Il lavoro presentato in questo elaborato riguarda la definizione e lo sviluppo di un sistema di diagnosi di impatti per l'Health Monitoring su pannelli aeronautici sottoposti a urti a bassa velocità. Nello specifico, in una fase di studio preliminare verrà indagato il comportamento di una piastra in lega leggera d'alluminio, rappresentativa delle skin superficiali di un pannello sandwich elicotteristico largamente impiegato oggigiorno, per poi spostare l'attenzione direttamente sul sandwich stesso. L'interesse del presente elaborato è volto quindi a sviluppare un sistema per la localizzazione dell'urto e per la quantificazione della forza impattante su simili manufatti, basando l'approccio data-based su una rete di strain gauges a resistenza elettrica. E' doveroso sottolineare che il punto nodale della corrente ricerca è stato l’interpretazione dei segnali acquisiti dagli estensimetri stessi, installati sul pannello; solo una corretta interpretazione delle acquisizioni infatti permette di estrarre senza errori le features di interesse. I parametri estratti sono stati utilizzati come input di reti neurali adeguatamente definite che, dopo l'addestramento, saranno capaci di fornire informazioni riguardo al luogo ed all'entità dell’urto (in termini di forza impattante). A questo proposito può essere opportuno sottolineare che il primo obiettivo del presente lavoro di tesi è quello di implementare algoritmi di Artificial Neural Network per studiare l’impatto su un pannello in lega leggera d'alluminio preliminare, rappresentativo delle skin esterne di un sandwich aeronautico. Per individuare con facilità adeguate features di input per simili algoritmi di reti neurali si rende necessario effettuare appropriate operazioni di filtraggio e di finestratura dell'intera popolazione di acquisizioni. E’importante anticipare che, nello specifico, come caratteristiche di ingresso sono stati selezionati gli arrival times di ciascun estensimetro e le ampiezze di picco massimo registrate. La scelta è ricaduta su questi due parametri per la loro facile identificazione e, soprattutto, per la loro forte correlazione con il luogo e la forza dell'impatto sul manufatto. Queste caratteristiche vengono in seguito usate come input per due differenti classi di reti neurali: una prima per localizzare l’urto sul pannello ed una seconda, invece, con lo scopo di quantificare la forza impattante. L'obiettivo finale, nonché il più ambizioso, di questo elaborato, è quello di applicare il medesimo procedimento di pre-processing e di estrazione delle features ad impatti su un vero e proprio pannello sandwich di tipo aeronautico. L'intenzione è quella di verificare il buon funzionamento degli algoritmi neurali allenati sulla skin in alluminio anche per un simile manufatto, di interesse decisamente maggiore nel panorama elicotteristico, verificando la capacità dell'algoritmo di generalizzare in presenza di nuovi dati. Infine è opportuno evidenziare che un altro aspetto altrettanto ambizioso ed innovativo del presente lavoro di ricerca è quello di riuscire a generalizzare il buon funzionamento dell'algoritmo a differenti rigidezze di oggetti impattanti; un simile obiettivo sarà perseguito addestrando e testando il sistema con puntali del martello dinamometrico in materiali diversi (nello specifico gomma, teflon ed acciaio).