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BOLETIN DE OBSERVACION TECNOLOGICA 50

en profundidad Fig. 9. Instalación del ensayo de fatiga del botalón de cola. (Fuente INTA). medidos por la red de los FBGS en la zona monitorizada, con la presencia, posición y tamaño de una grieta en el revestimiento del botalón de cola del helicóptero. Esto se ha consegui-do, entrenando previamente la RNA con múltiples FEMs, que modelan los campos de deformaciones que son la consecuencia de la presencia de una grieta de cierto tamaño, (figura 8 arriba) 8. La fase de entrenamiento fue realizada con más de 800 casos de FEMs diferentes que incluyen cada uno una posición y tamaño de grietas distintas dentro de la zona monitori-zada, (figura 8). Una vez entrenado, la RNA está lista para ser utilizada como sistema de autodiagnóstico y se ali-menta con las mediciones reales de los FBGSs durante el ensayo, o en su caso, la operación de la estructura (figura 8). Si el campo de deformacio-nes se aproxima a un caso al que fue entrenada, la RNA diagnostica la grie-ta, su posición y su tamaño en tiempo real y con precisión. La fiabilidad y precisión de esta téc-nica fueron demostradas en dos en-sayos de fatiga de un botalón de cola entero del helicóptero Mi8 de las FAP, realizados en las instalaciones de PO-LIMI. Se fijó el botalón en una estruc-tura rígida que simulaba el fuselaje central del helicóptero (figura 9). Se instrumentó una zona de unos 0,3 m2 del botalón cerca de la unión al fuse-laje central, mediante una red de 45 FBGSs, pegados a lo largo de 5 rigi-dizadores. Se aplicaron cargas de fa-tiga con amplitud constante con una relación entre carga mínima y máxima de R=0,1 mediante un actuador hi-dráulico, que simulaba cargas de uso del helicóptero que resultaron provo-car unas 550 micro-deformaciones (39 MPa) en los rigidizadores monito-rizados sin la presencia de una grieta. Se generó manualmente una grieta en el revestimiento del botalón en la posición de un remache de unión con los rigidizadores. Se realizaron dos ensayos utilizando dos posiciones di-ferentes para la grieta (en el segundo ensayo se había reparado previamente la grieta utilizada en el primer ensayo). En la figura 8 abajo, se muestran resul-tados del segundo ensayo. La grieta provoca un incremento de las defor-maciones que miden los sensores más cercanos, como se puede ver en la fi-gura 10. En las dos ocasiones, el siste-ma detecto perfectamente el inicio de la grieta, su posición y su avance, em-pezando desde 20 mm hasta alcanzar unos 90 mm (figura 11). Discusión de los resultados del sistema de detección de grietas El sistema de detección de grietas demostró tener un alto potencial para aplicaciones reales. El algoritmo de la RNA era estable y avisó con precisión de la presencia de una grieta cuando ésta alcanzó una longitud mayor de 20 mm. Los sensores utilizados han demos-trado en estos ensayos y en las cam-pañas realizadas anteriormente 2 3 que una vez instalados y protegidos debidamente, son robustos para su aplicación en condiciones ambien-tales duras y mantienen su sensibili-dad prácticamente constante durante toda su vida útil. La programación de los modelos FEM, necesarios para entrenar la RNA, requiere un cierto trabajo y tiempo de computación, que resulta asumible programando adecuadamente herramientas de mo-delización automática. La técnica de detección de grietas mediante redes de RNA tiene un gran potencial en la inspección de zonas de difícil acceso, en las que se requiere, en un progra-ma de mantenimiento convencional, de mucho tiempo para el desmontaje y montaje. Fig. 10. Medición de los 9 FBGSs de un rigidizador, donde entre el sensor Nº 3.5 y 3.6 está la grieta en el revestimiento y estos sensores cercanos muestran un incremento significativo de deformaciones medidos. (Fuente INTA). 22 Boletín de Observación Tecnológica en Defensa n.º 50. Segundo trimestre 2016


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