[en] This project focuses on developing a structural health monitoring system for the rear fuselage of the INTA Milano UAV. For this purpose, using a finite element analysis of the original structure and using resin-epoxy composite materials, two full-scale mock-ups have been made. An optical fibre with 20 FBG sensors has been placed in the fuselage to determine whether the structure has undergone deformation according to the reflection of the light emitted. Once the structure with the distributed sensors is available, tests are carried out by applying loads at different locations on the aircraft, and the dataset is obtained using both measurements before and after applying loads. Some of the measurements have noise because the tests had not been automated. Once the noise and transitions between the different load profiles have been removed, it is observed that for some loads, there are not enough samples available, so a bootstrapping of 13.89 % of the total data is implemented. Once the initial data set has been processed the PCA (principal component analysis) algorithm is implemented giving a matrix of 160 principal components. The cumulative variance metric is used to determine that 60 principal components store 85.29% of the information of the initial dataset. An anomaly is observed visualising these principal components, so the T2-Hotelling and Q statistics are calculated to detect where it comes from. The principal component matrix and the T2-Hotelling and Q statistics are used to implement crossvalidation with stratified K-Fold using KNN (K nearest neighbours) algorithm to determine the accuracy, sensitivity and specificity of the methodology by means of the confusion matrices and ROC curves. Finally, we can see that the developed model has 97.88% accuracy in detecting a defect, 78.86% accuracy in detecting defect location and 74.52% accuracy in detecting the size and location defect.

[es] El presente proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de monitorización de salud estructural del fuselaje posterior de la aeronave UAV INTA Milano. Para ello, mediante un análisis de elementos finitos de la estructura original y utilizando materiales compuestos de resina-epoxi, se han realizado dos maquetas a escala real. A una de las maquetas se le ha distribuido una fibra óptica con 20 sensores FBG a través de los cuales es posible determinar si la estructura ha sufrido una deformación en función de la reflexión de la luz emitida. Una vez se dispone de la estructura con los sensores distribuidos se realizan ensayos aplicando cargas en distintas ubicaciones de la aeronave y estas mediciones junto a las obtenidas en condiciones óptimas antes de aplicar ninguna carga se obtiene el conjunto de datos con el que se trabajará. Dado que los ensayos no han sido automatizados algunas mediciones tienen ruidos de modo que en primer lugar se procede mediante la supresión de estos ruidos. Una vez eliminados los ruidos y las transiciones entre los distintos perfiles de cargas se observa que para algunas cargas no se dispone de un número suficiente de muestras de modo que se implementa un bootstrapping del 13,89 % de los datos totales. Una vez procesado el conjunto de datos inicial se implementa el algoritmo PCA (análisis de componentes principales) que da lugar a una matriz de 160 componentes principales. Mediante la métrica de la varianza acumulada se establece el uso 60 componentes principales ya que almacenan un 85,29% de la información del conjunto inicial. Al realizar la visualización de estas componentes principales se observa una anomalía, por ello, se calculan los estadísticos T2 -Hotelling y Q para detectar de donde procede. A través de la matriz de componentes principales y los estadísticos T2 -Hotelling y Q, se realiza una validación cruzada con K-Fold estratificado implementando el algoritmo KNN (K vecinos más cercanos) para determinar la exactitud, sensibilidad y especificidad de la metodología mediante las matrices de confusión y las curvas ROC. Finalmente se observa que el modelo desarrollado tiene una exactitud del 97,88% para detectar si existe defecto, del 78,86% para detectar la ubicación del defecto y del 74,52% para detectar la ubicación y el tamaño del defecto.