TU Delft onthult databank om de toekomst van composiet luchtvaartstructuren te voorspellen

TU Delft onthult databank om toekomst van composiet aerostructuren te voorspellen

Fotocredit: TU Delft

Een intensieve tweejarige testcampagne op lucht- en ruimtevaartcomposietconstructies bij het Aerospace Structures & Materials Laboratory van de faculteit Luchtvaart- en Ruimtevaarttechniek van de TU Delft en bij de afdeling Werktuigbouwkunde & Luchtvaart van de Universiteit van Patras heeft geresulteerd in een unieke Structural Health Monitoring (SHM) databank.

Deze kennisbank levert de luchtvaartindustrie en onderzoeksgemeenschappen gegevens om niet alleen de huidige staat van de structuur in realtime te diagnosticeren, maar ook om de toekomstige staat van de structuur van vliegtuigen te voorspellen met behulp van kunstmatige-intelligentiemodellen. Dit kan vliegtuigonderhoudstechnici ondersteunen bij het detecteren, lokaliseren en beoordelen van de ernst van schade aan composiet lucht- en ruimtevaartconstructies die vaak niet zichtbaar zijn aan de oppervlakte en veel tijd kosten om te detecteren door middel van handmatige inspecties. Dit zou de eerste database wereldwijd zijn die voor dat doel publiekelijk beschikbaar is.

Hobbelige landingen en menselijke beslissingen

“Tegenwoordig bepaalt een piloot of bijvoorbeeld een hobbelige landing aanleiding is om de vliegtuigconstructie te controleren”, zegt projectleider Dimitrios Zarouchas van de faculteit Luchtvaart- en Ruimtevaarttechniek. “Dit is een op mensen gebaseerde beslissing. We willen af van deze afhankelijkheid van alleen de menselijke factor. Met deze kennisbank willen we laten zien hoe we door het gebruik van state-of-the-art detectietechnologieën en AI-gebaseerde algoritmen dit besluitvormingsproces van onderhoud verder kunnen verbeteren.

“Deze database is niet alleen voor één specifiek vliegtuig. Elke belanghebbende in de luchtvaartindustrie zou de mogelijkheid moeten hebben om van deze database te leren en de resultaten ervan aan te passen aan hun behoeften. Operators kunnen het als benchmark gebruiken en hun prestaties vergelijken als het gaat om vliegtuigonderhoud. Vliegtuigfabrikanten kunnen deze database gebruiken om hun ontwerp te verbeteren. Daarom houden we onze modellen en testcampagnes zo generiek mogelijk.”

438,000 testcycli en nog steeds aan het tellen

De SHM-gegevens zijn verzameld met behulp van vijf verschillende detectietechnologieën.

"Dit aantal is verreweg uniek omdat commerciële initiatieven slechts één sensortechnologie gebruiken die van toepassing is op slechts één type vliegtuig en dus afhankelijk is van het bedrijf", vervolgt Zarouchas. “We hebben onze gegevens verzameld van honderdduizenden testcycli op generieke composietstructuren die realistische vluchtomstandigheden en abnormale situaties simuleren, zoals hobbelige landingen en lage energie-impacts. De komende periode wordt de database verder gevuld met gegevens uit testen op meer representatieve structuurniveaus.

“We voorzien dat de onderzoeksgemeenschap in samenwerking met de luchtvaartindustrie deze database zal gebruiken en voorspellende modellen zal ontwerpen en in ruil daarvoor zal delen. Nauwkeurigere modellen en betrouwbaardere voorspellingen van de staat van de vliegtuigconstructies zouden kunnen helpen om over te schakelen naar slimmer en efficiënter, het zogenaamde condition-based onderhoud.”

Bijdrage aan groene luchtvaart

De introductie van betrouwbare SHM-technologieën die het bestaan van kleine beschadigingen continu kunnen monitoren, zal het mogelijk maken om te ontwerpen met hogere ontwerptoelatingen dankzij een betrouwbaardere detectie van schade. Op middellange termijn zal de impact van het ontwerp op structurele componenten naar verwachting resulteren in een gewichtsvermindering van 3 tot 7%. Op de lange termijn wordt het gebruik van een efficiënter ontwerp van aerostructuren geschat op een gewichtsvermindering van 10-20%. Deze gewichtsvermindering resulteert in 105 ton minder brandstof en 350 ton CO₂ korting voor een vliegtuig dat 700 vluchten per jaar uitvoert.

Europees onderzoeksproject: ReMAP

Dit onderzoek maakt deel uit van een Europees project genaamd ReMAP (Real-time Condition-based Maintenance for Adaptive Aircraft Maintenance Planning) dat is gestart in juni 2018 en zal duren tot mei 2022. Het doel van ReMAP is om het onderhoud van vliegtuigvloten slimmer en efficiënter te maken . Voor het eerst zal het gebruik van gezondheidsdiagnostiek en prognoses van verschillende vliegtuigsystemen en -structuren worden gebruikt om realtime adaptieve onderhoudsplannen te maken. Er zal een benadering op vlootniveau worden gevolgd, aangezien het potentieel van CBM alleen kan worden bereikt door de gezondheid van alle vliegtuigen in een vloot te bewaken, onderhoudsmiddelen en operationele behoeften te beheren.

Alleen al in Europa kan de potentiële besparing op vliegtuigonderhoud oplopen tot 700 miljoen euro per jaar. Dit project heeft financiering ontvangen van het Horizon 2020 onderzoeks- en innovatieprogramma van de Europese Unie. Het onderzoek Structuur Gezondheidsmanagement wordt getest op labschaal. De diagnostiek en prognose van vliegtuigsystemen en -componenten en de realtime adaptieve onderhoudsplanningstool worden getest in een real-life demonstratie bij KLM.

ReMAP-partners

Voor dit SHM-onderzoek worden composietpanelen ontworpen door Embraer en geproduceerd door Optimal Solutions. De sensoren worden geleverd door Cedrat Technologies en Smartec SA en zijn zeer zorgvuldig op deze panelen geplaatst volgens wetenschappelijk onderbouwde criteria van de Universiteit van Patras. École National Supérieure d'Arts et Métiers ontwikkelde de data-acquisitiesoftware.

Partners die betrokken zijn bij diagnostiek en prognose van vliegtuigsystemen en componenten die uitmonden in een Integrated Fleet Health Management Tool zijn ATOS, UTRC, ONERA, University of Coimbra, TU Delft en KLM.

www.dataverse.nl

https://h2020-remap.eu

Mike Richardson