Uncertainly Structured Population Integrity Monitoring Nominally Similar Air Constructions from Composite Materials through Mechanical Learning (Q2765350)

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Project Q2765350 in Greece
Language Label Description Also known as
English
Uncertainly Structured Population Integrity Monitoring Nominally Similar Air Constructions from Composite Materials through Mechanical Learning
Project Q2765350 in Greece

    Statements

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    360,141.0 Euro
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    9 November 2020
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    8 August 2023
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    ΠΡΙΣΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ ΑΒΕΕ
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    38°41'1.00"N, 21°24'37.51"E
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    41°10'1.60"N, 25°1'29.57"E
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    41°10'1.60"N, 25°1'29.57"E
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    38°41'1.00"N, 21°24'37.51"E
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    Το αντικείμενο του έργου αφορά την ανάπτυξη και την επιβεβαίωση μεθοδολογίας και πρωτότυπου συστήματος παρακολούθησης της δομικής ακεραιότητας (ΠΔΑ) πληθυσμού ονομαστικά όμοιων αεροκατασκευών από σύνθετα υλικά, που τοποθετούνται σε σμήνη αεροσκαφών/μη επανδρωμένων αεροχημάτων, βάσει μηχανικής μάθησης και στοχαστικών σημάτων ταλάντωσης, υπό αβεβαιότητα λόγω μεταβαλλόμενων περιβαλλοντικών και λειτουργικών συνθηκών (ΠΛΣ), επιτυγχάνοντας: (α) υψηλή διαγνωστική απόδοση, (β) ευρωστία σε μεταβαλλόμενες ΠΛΣ, (γ) αυτοματοποιημένη λειτουργία (ελάχιστη παρέμβαση χρήστη), (δ) απλότητα εξοπλισμού με το μικρότερο δυνατό αριθμό αισθητηρίων, και (ε) εκπαίδευση και λειτουργία με μικρό αριθμό φυσικά διαθέσιμων σημάτων ταλάντωσης (χωρίς τεχνητή διέγερση) για ενδεχόμενη εφαρμογή εν πτήση. Η παρακολούθηση της δομικής ακεραιότητας αεροκατασκευών από σύνθετα υλικά είναι σημαντική για την ασφάλεια και την προβλεπτική συντήρηση τους, διότι υπόκεινται σε αποκολλήσεις (delamination), σε ζημιές από κρούση και άλλες βλάβες. Διαγνωστικά συστήματα που βασίζονται σε φυσικά διαθέσιμα σήματα ταλαντώσεων είναι καθοριστικής σημασίας για ενδεχόμενη χρήση σε αεροσκάφη εν πτήση, προσφέροντας απλότητα, αξιοπιστία και χαμηλό κόστος. Καθότι ονομαστικά όμοιες αεροκατασκευές χρησιμοποιούνται σε σμήνη αεροσκαφών, η διάγνωση σε πληθυσμό κατασκευών είναι σημαντική για το “asset management” διευκολύνοντας την εγκατάσταση και λειτουργία διαγνωστικού συστήματος, χωρίς την ανάγκη χρονοβόρων διαδικασιών ρύθμισης σε κάθε κατασκευή του σμήνους. Η επίτευξη αυτού υπό τις παραπάνω (α-ε) απαιτήσεις, αναμένεται να αλλάξει τα δεδομένα στη βιομηχανία. Η κύρια δυσκολία που πρέπει να ξεπεραστεί για την αποτελεσματική διάγνωση σε πληθυσμό κατασκευών, είναι το γεγονός ότι ονομαστικά όμοιες αεροκατασκευές από σύνθετα υλικά δεν έχουν ποτέ απόλυτα όμοιες ιδιότητες λόγω των διαφοροποιήσεων στην κατασκευή τους, στα υλικά και στις συνοριακές συνθήκες στα αεροσκάφη του σμήνους. Αυτά οδηγούν σε σημαντικές αβεβαιότητες μεταξύ μελών του πληθυσμού και διακινδυνεύουν τη σωστή διάγνωση. Η κατάσταση επιδεινώνεται περισσότερο όταν υπάρχει συνδυασμός, με την επίσης σημαντική, αβεβαιότητα που προκαλείται από μεταβαλλόμενες ΠΛΣ, σημαντική επί του παρόντος τεχνολογική δυσκολία (technology barrier) στην παρακολούθηση της δομικής ακεραιότητας μεμονωμένων κατασκευών. Η απαρχή αυτής της δυσκολίας εντοπίζεται στη βασική αρχή λειτουργίας των διαγνωστικών μεθόδων που βασίζονται σε μετρήσεις ταλαντώσεων, όπου μια βλάβη αναγνωρίζεται από αλλαγές που δημιουργεί στη δυναμική της κατασκευής, και οι οποίες αναγνωρίζονται από τις αμυδρές επιδράσεις που προκαλούν στα σήματα ταλαντώσεων μέσω προηγμένων αλγορίθμων και μικροεπεξεργαστών. Το πρόβλημα είναι ότι αλλαγές στις ΠΛΣ μπορεί να προκαλέσουν τέτοιες αλλαγές στη δυναμική ώστε μερικές φορές να επικαλύπτουν, σχεδόν ολοκληρωτικά, τις αλλαγές λόγω βλαβών και το διαγνωστικό σύστημα να μην επιτυγχάνει αξιόπιστη διάγνωση. Στο προτεινόμενο έργο όπου επιδιώκεται η παρακολούθηση της δομικής ακεραιότητας σε πληθυσμό κατασκευών, το πρόβλημα είναι ευρύτερο και σημαντικά δυσκολότερο. Το έργο στοχεύει στην ανάπτυξη μεθόδου παρακολούθησης της δομικής ακεραιότητας για πληθυσμό ονομαστικά όμοιων αεροκατασκευών από σύνθετα υλικά υπό αβεβαιότητα λόγω μεταβαλλόμενων ΠΛΣ με επιμέρους στόχους:1.Ανάπτυξη μεθόδου ΠΔΑ βάση μηχανικής μάθησης ικανοποιώντας τις απαιτήσεις: (α)-(ε) που περιγράφονται παραπάνω.2.Διερεύνηση, μέσω αριθμητικών και εργαστηριακών πειραμάτων, των πλεονεκτημάτων της χρήσης δύο διαφορετικών ειδών αισθητηρίων μέτρησης: επιταχυνσιόμετρα ελαφρού τύπου και Fiber Bragg Grating (FBG). Διερεύνηση της συγχώνευσης πληροφορίας για μέγιστη διαγνωστική απόδοση.3.Επιβεβαίωση και αποτίμηση της αναπτυσσόμενης διαγνωστικής μεθόδου με εργαστηριακά πειράματα υπό μεταβαλλόμενες ΠΛΣ.4.Ανάπτυξη πρωτότυπου διαγνωστικού συστήματος.5.Έλεγχος και πειραματική αποτίμηση της απόδοσης του πρωτότυπου σύμφωνα με τις απαιτήσεις (α)-(ε). (Greek)
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    The object of the project concerns the development and confirmation of a methodology and an original structural integrity monitoring system (MSM) of population nominally similar aero constructions from composite materials, installed in aircraft/unmanned vehicle flocks, based on machine learning and stochastic oscillation signals, under uncertainty due to changing environmental and operational conditions (MSS), achieving: High diagnostic performance, (b) robustness in changing PLS, (c) automated operation (minimum user intervention), (d) simplicity of equipment with the smallest possible number of sensors, and (e) training and operation with a small number of naturally available oscillation signals (without artificial stimulation) for possible in-flight application. The monitoring of structural integrity of aero constructions from composite materials is important for their safety and predictive maintenance, because they are subject to delamination, impact damage and other damage. Diagnostic systems based on naturally available oscillation signals are crucial for possible use on in-flight aircraft, offering simplicity, reliability and low cost. Since nominally similar aerial constructions are used in aircraft flocks, manufacturing population diagnosis is important for asset management facilitating the installation and operation of a diagnostic system, without the need for time-consuming adjustment procedures in each cluster construction. Achieving this under the above (a-e) requirements is expected to change the situation in industry. The main difficulty that needs to be overcome for efficient diagnosis in construction population is the fact that nominally similar aerial structures of composite materials never have absolutely similar properties due to variations in their construction, materials, and border conditions in the aircraft of the cluster. These lead to significant uncertainties among members of the population and jeopardise the correct diagnosis. The situation worsens when there is a combination, with also significant uncertainty caused by changing MPAs, a significant technological barrier in monitoring the structural integrity of individual structures. The beginning of this difficulty is found in the basic principle of operation of diagnostic methods based on oscillation measurements, where a failure is identified by changes it creates in the dynamics of construction, and which are recognised by the faint effects they cause on oscillation signals via advanced algorithms and microprocessors. The problem is that changes in MPAs can cause such changes in dynamics that they sometimes overlap, almost completely, changes due to faults and the diagnostic system does not achieve a reliable diagnosis. In the proposed project, which seeks to monitor structural integrity in construction population, the problem is wider and significantly more difficult. The project aims to develop a structural integrity monitoring method for population of nominally identical composite materials under uncertainty due to changing PPAs with individual objectives:1.Development of an EIA method based on machine learning by meeting the requirements: (a)-(e) described above.2.Investigation, through numerical and laboratory experiments, of the advantages of using two different kinds of measurement sensors: Light-type accelerometers and Fiber Bragg Grating (FBG). Investigation of information merging for maximum diagnostic performance.3.Confirming and evaluating the developing diagnostic method with laboratory experiments under changing PLS.4.Development of a prototype diagnostic system.5.Confirm and experimental evaluation of the performance of the prototype according to requirements (a)-(e). (English)
    3 July 2021
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    La portée du projet concerne la mise au point et la confirmation d’une méthodologie et d’un système prototype de surveillance de l’intégrité structurelle (WSI) d’aérostructures nominalement similaires constituées de matériaux composites, placées dans des troupeaux aéronautiques/aérospatials sans équipage, basés sur l’apprentissage automatique et les signaux d’oscillation stochastique, dans l’incertitude due à l’évolution des conditions environnementales et opérationnelles (PLC), permettant: hautes performances diagnostiques, b) robustesse dans les PFC variables, c) fonctionnement automatisé (intervention minimale de l’utilisateur), d) simplicité de l’équipement avec le plus petit nombre de capteurs possibles, et e) formation et fonctionnement avec un petit nombre de signaux d’oscillation physiquement disponibles (sans stimulation artificielle) pour une éventuelle application en vol. La surveillance de l’intégrité structurelle des aérostructures constituées de matériaux composites est importante pour leur sécurité et leur maintenance prédictive, car elles sont soumises à un délaminage, à des chocs et à d’autres dommages. Les systèmes de diagnostic basés sur des signaux d’oscillation physiquement disponibles sont essentiels pour une utilisation possible sur les aéronefs en vol, offrant simplicité, fiabilité et faible coût. Comme des aéronefs nominalement similaires sont utilisés dans les troupeaux d’aéronefs, le diagnostic dans une population de construction est important pour la gestion des biens en facilitant l’installation et l’exploitation d’un système de diagnostic, sans qu’il soit nécessaire de recourir à de longues procédures d’ajustement dans chaque construction du troupeau. On s’attend à ce que les exigences ci-dessus (a-e) changent la situation dans l’industrie. La principale difficulté à surmonter pour un diagnostic efficace dans une population de construction est le fait que les structures aériennes nominalement similaires en matériaux composites n’ont jamais des propriétés complètement similaires en raison des variations de leur construction, des matériaux et des conditions de la frontière sur l’avion du troupeau. Il en résulte d’importantes incertitudes parmi les membres de la population et risque de poser un diagnostic correct. La situation est encore aggravée lorsqu’il y a une combinaison, avec une incertitude importante, causée par l’évolution des PFC, un obstacle technologique important pour la surveillance de l’intégrité structurelle des structures individuelles. L’origine de cette difficulté se trouve dans le principe de fonctionnement de méthodes de diagnostic basées sur des mesures d’oscillation, où une défaillance est reconnue par des changements dans la dynamique de fabrication, et qui sont reconnus par les effets faibles sur les signaux d’oscillation à travers des algorithmes avancés et des microprocesseurs. Le problème est que les changements dans les PFC peuvent provoquer de tels changements dans la dynamique qu’ils se chevauchent parfois, presque complètement, avec des changements dus à des défaillances et le système de diagnostic ne parvient pas à un diagnostic fiable. Dans le projet proposé qui vise à surveiller l’intégrité structurelle d’une population de construction, le problème est plus vaste et beaucoup plus difficile. Le projet vise à mettre au point une méthode de surveillance de l’intégrité structurelle d’une population d’aérousines nominalement similaires constituées de matériaux composites en situation d’incertitude en raison de la modification des PFC avec sub-objectives:1.Development d’une méthode PDS basée sur l’apprentissage automatique, en répondant aux exigences suivantes: (a)-(e) décrit ci-dessus.2.Exploration, par le biais d’expériences numériques et en laboratoire, des avantages de l’utilisation de deux types différents de capteurs de mesure: accéléromètres légers et caillebotis à fibres Bragg (FBG). Recherche de la fusion d’informations pour des performances diagnostiques maximales.3.Confirmation et évaluation de la méthode de diagnostic mise au point par des expériences en laboratoire dans le cadre de la modification de la PLS.4.Développement d’un système de diagnostic original.5.Contrôle et évaluation expérimentale des performances du prototype conformément aux exigences a) à e). (French)
    29 November 2021
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    Der Umfang des Projekts betrifft die Entwicklung und Bestätigung einer Methodik und eines Prototypsystems zur Überwachung der strukturellen Integrität (WSI) von nominell ähnlichen Aerostrukturen aus Verbundwerkstoffen, die in Flugzeugen/unbemannten Luft- und Raumfahrtherden untergebracht sind, auf der Grundlage von maschinellem Lernen und stochastischer Schwingungssignale, unter Unsicherheit aufgrund sich ändernder Umwelt- und Betriebsbedingungen (PLC). hohe diagnostische Leistung, b) Robustheit in variablen PFCs, c) automatisierter Betrieb (mindestens Benutzerintervention), d) Einfachheit der Geräte mit der geringstmöglichen Anzahl von Sensoren und e) Schulung und Betrieb mit einer kleinen Anzahl physikalisch verfügbarer Schwingungssignale (ohne künstliche Stimulation) für eine mögliche Anwendung im Flug. Die Überwachung der strukturellen Integrität von Flugzeugstrukturen aus Verbundwerkstoffen ist wichtig für ihre Sicherheit und vorausschauende Wartung, da sie Gegenstand von Delamination, Schockschaden und anderen Schäden sind. Diagnosesysteme, die auf physikalisch verfügbaren Oszillationssignalen basieren, sind entscheidend für den möglichen Einsatz in Flugzeugen, die Einfachheit, Zuverlässigkeit und niedrige Kosten bieten. Da nominell ähnliche Flugzeuge in Flugzeugherden eingesetzt werden, ist die Diagnose in einer Baupopulation für die Vermögensverwaltung wichtig, indem sie die Installation und den Betrieb eines Diagnosesystems erleichtert, ohne dass bei jedem Bau der Herde langwierige Anpassungsverfahren erforderlich sind. Dies im Rahmen der oben genannten (a-e) Anforderungen wird voraussichtlich die Lage in der Industrie ändern. Die Hauptschwierigkeit, die für eine effektive Diagnose in einer Baupopulation überwunden werden muss, ist die Tatsache, dass nominell ähnliche Antennenstrukturen aus Verbundwerkstoffen aufgrund von unterschiedlichen Bau-, Material- und Grenzbedingungen an den Flugzeugen der Herde nie völlig ähnliche Eigenschaften aufweisen. Diese führen zu erheblichen Unsicherheiten unter den Bevölkerungsgruppen und riskieren die richtige Diagnose. Die Situation wird weiter verschärft, wenn es eine Kombination mit erheblichen Unsicherheiten gibt, die durch Veränderungen von PFC verursacht werden, die derzeit erhebliche technologische Barriere bei der Überwachung der strukturellen Integrität einzelner Strukturen darstellen. Der Ursprung dieser Schwierigkeit findet sich im Prinzip des Betriebs von diagnostischen Methoden, die auf Oszillationsmessungen basieren, bei denen ein Ausfall durch Veränderungen der Fertigungsdynamik erkannt wird und die durch die schwachen Effekte auf Oszillationssignale durch fortgeschrittene Algorithmen und Mikroprozessoren erkannt werden. Das Problem ist, dass Veränderungen in PFCs solche Veränderungen in der Dynamik verursachen können, dass sie sich manchmal fast vollständig mit Veränderungen aufgrund von Fehlschlägen überschneiden und das Diagnosesystem nicht zuverlässig diagnostiziert. In dem vorgeschlagenen Projekt, mit dem die strukturelle Integrität in einer Baubevölkerung überwacht werden soll, ist das Problem breiter und wesentlich schwieriger. Das Projekt zielt darauf ab, eine Methode zur Überwachung der strukturellen Integrität einer Bevölkerung von nominell ähnlichen Aeroworks aus Verbundwerkstoffen zu entwickeln, die aufgrund veränderter PFCs mit sub-objectives:1.Development einer PDS-Methode, die auf maschinellem Lernen basiert, durch die Erfüllung der Anforderungen von: a)-e) beschrieben.2.Erkundung durch numerische und Laborexperimente der Vorteile der Verwendung von zwei verschiedenen Arten von Messsensoren: leichte Beschleunigungsmesser und Fiber Bragg Gitter (FBG). Untersuchung der Zusammenführung von Informationen zur maximalen diagnostischen Leistung.3.Bestätigung und Bewertung der sich entwickelnden Diagnosemethode durch Laborexperimente unter Änderung von PLS.4.Entwicklung eines ursprünglichen Diagnosesystems.5.Kontrolle und experimentelle Bewertung der Prototypenleistung gemäß den Anforderungen a)-e). (German)
    5 December 2021
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    Het project heeft betrekking op de ontwikkeling en bevestiging van een methodologie en prototypesysteem voor het monitoren van de structurele integriteit (WSI) van nominaal vergelijkbare aerostructuren van composietmaterialen, geplaatst in vliegtuigen/onbemande lucht- en ruimtevaartkoppels, gebaseerd op machine learning en stochastische oscillatiesignalen, onder onzekerheid als gevolg van veranderende omgevings- en operationele omstandigheden (PLC), waarbij: hoge diagnostische prestaties, b) robuustheid in variabele PFK’s, c) geautomatiseerde bediening (minimale tussenkomst door de gebruiker), d) eenvoud van apparatuur met een zo laag mogelijk aantal sensoren, en e) training en bediening met een klein aantal fysiek beschikbare oscillatiesignalen (zonder kunstmatige stimulatie) voor mogelijke toepassing tijdens de vlucht. Het bewaken van de structurele integriteit van aerostructuren van composietmaterialen is belangrijk voor hun veiligheid en voorspellend onderhoud, aangezien ze onderhevig zijn aan delaminatie, schokschade en andere schade. Diagnostische systemen op basis van fysiek beschikbare oscillatiesignalen zijn van cruciaal belang voor mogelijk gebruik in vliegtuigen die eenvoud, betrouwbaarheid en lage kosten bieden. Aangezien nominaal vergelijkbare vliegtuigen worden gebruikt in koppels van vliegtuigen, is de diagnose in een bouwpopulatie belangrijk voor het beheer van activa door de installatie en werking van een diagnostisch systeem te vergemakkelijken, zonder dat in elke constructie van het koppel langdurige aanpassingsprocedures nodig zijn. Verwacht wordt dat dit in het kader van de bovenstaande (a-e) vereisten de situatie in de industrie zal veranderen. De belangrijkste moeilijkheid die moet worden overwonnen voor een effectieve diagnose in een bouwpopulatie is het feit dat nominaal vergelijkbare luchtstructuren gemaakt van composietmaterialen nooit volledig vergelijkbare eigenschappen hebben als gevolg van variaties in hun constructie, materialen en grensomstandigheden aan de vliegtuigen van de kudde. Deze leiden tot aanzienlijke onzekerheden onder de bevolking en riskeren de juiste diagnose. De situatie wordt nog verergerd wanneer er een combinatie is, met ook aanzienlijke onzekerheid, als gevolg van veranderende PFK’s, die momenteel een aanzienlijke technologische belemmering vormt voor het toezicht op de structurele integriteit van individuele structuren. De oorsprong van deze moeilijkheid wordt gevonden in het principe van de werking van diagnostische methoden op basis van oscillatiemetingen, waarbij een storing wordt herkend door veranderingen in de productiedynamiek, en die worden erkend door de zwakke effecten op oscillatiesignalen door middel van geavanceerde algoritmen en microprocessors. Het probleem is dat veranderingen in PFK’s dergelijke veranderingen in de dynamiek kunnen veroorzaken dat ze soms overlappen, bijna volledig, met veranderingen als gevolg van storingen en het diagnostische systeem bereikt geen betrouwbare diagnose. In het voorgestelde project dat erop gericht is de structurele integriteit van een bouwbevolking te monitoren, is het probleem breder en aanzienlijk moeilijker. Doel van het project is een methode te ontwikkelen voor het monitoren van de structurele integriteit van een populatie van nominaal vergelijkbare Aeroworks gemaakt van composietmaterialen onder onzekerheid als gevolg van veranderende PFK’s, met sub-objectives:1.Development van een PDS-methode op basis van machine learning door te voldoen aan de eisen van: a)-e) hierboven beschreven.2.Exploratie, door middel van numerieke en laboratoriumexperimenten, van de voordelen van het gebruik van twee verschillende soorten meetsensoren: lichtgewicht versnellingsmeters en Fiber Bragg roosters (FBG). Onderzoek naar de fusie van informatie voor maximale diagnostische prestaties.3.Bevestiging en evaluatie van de ontwikkeling van de diagnostische methode door laboratoriumexperimenten onder wijziging van PLS.4.Ontwikkeling van een origineel diagnostisch systeem.5.Controle en experimentele evaluatie van de prestaties van prototypes overeenkomstig de eisen a)-e). (Dutch)
    16 December 2021
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    Identifiers

    5.074.648
    0 references