[ca] El present projecte es centra en el desenvolupament d'un sistema de monitoratge de salut estructural al fuselatge posterior de l'aeronau UAV INTA Milano. Per aconseguir-ho, mitjançant una anàlisi d'elements finits de l'estructura original i utilitzant materials compostos de resina-epoxi, s'han realitzat dues maquetes a escala real. A una de les maquetes se li ha distribuït una fibra òptica amb 20 sensors FBG a través dels quals és possible determinar si l'estructura ha rebut deformacions en funció de la reflexió de la llum emesa. Una vegada es disposa de l'estructura amb els sensors distribuïts es realitzen assajos aplicant càrregues en diferents ubicacions de l'aeronau i comparant aquestes mesures amb les obtingudes en condicions òptimes abans d'aplicar cap càrrega s'obté el conjunt de dades amb el qual es treballarà. Atès que els assajos no han estat automatitzats algunes mesures tenen sorolls de manera que en primer lloc es procedeix mitjançant la supressió d'aquests sorolls. Una vegada eliminats els sorolls i les transicions entre els diferents perfils de càrregues s'observa que per a algunes càrregues no es disposa d'un nombre suficient de mostres de manera que s'implementa un bootstrapping del 13,89% de les dades totals. Una vegada processat el conjunt de dades inicial s'implementa l'algoritme PCA (anàlisi de components principals) que dóna lloc a una matriu de 160 components principals. Mitjançant la mètrica de la variància acumulada s'estableix l'ús 60 components principals ja que emmagatzemen un 85,29% de la informació del conjunt inicial. En realitzar la visualització d'aquestes components principals s'observa una anomalia, per això, es calculen els estadístics T2-Hotelling i Q per a detectar d'on procedeix. A través de la matriu de components principals i els estadístics T2-Hotelling i Q, es realitza una validació creuada amb K-Fold estratificat implementant l'algoritme KNN (K veïns més pròxims) per a determinar l'exactitud, sensibilitat i especificitat de la metodologia mitjançant les matrius de confusió i les corbes ROC. Finalment s'observa que el model desenvolupat té una exactitud del 97,88% per a detectar si existeix defecte, del 78,86% per a detectar la ubicació del defecte i del 74,52% per a detectar la ubicació i la grandària del defecte.

[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.