[en] This work presents a research on the probabilistic fail-safe size optimization of aerospace structures. The goal is to design minimum weight structures taking into account possible damage scenarios, as well as several sources of uncertainty. The first type of uncertainty refers to the one present in structural parameters, which can be characterized as aleatory, epistemic or hybrid uncertainty. The second type of uncertainty pertains to the ignorance of what partial collapse will occur in an accidental failure event. The last type of uncertainty is related to debris characterization in the event of an engine failure, due to the randomness in the parameters defining the debris, such as the number of impacts or the location and size of holes in the fuselage. Several methodologies have been developed to deal with the first type of uncertainty: fail-safe Reliability-Based Design Optimization (fail-safe RBDO) using the Sequential Optimization and Reliability Assessment method (SORA), fail-safe Evidence-Based Design Optimization (fail-safe EBDO) using the decoupled EBDO approach, and fail-safe Hybrid Reliability-Based Design Optimization (fail-safe HRBDO) using a fast-convergence decoupled strategy that was developed by the author to deal with random and evidence variables simultaneously. Concerning the second type of uncertainty, two methodologies are proposed in this research to address the probability of occurrence of each damage scenario: the Probability-Damage approach for Fail-Safe Design Optimization (PDFSO) and the Reliability-Index based strategy for the Probability-Damage Approach in Fail-Safe Design Optimization ( -PDFSO) where the latter also considers aleatory uncertainty in random structural parameters. Several application examples have been carried out, including a curved stiffened panel of an aircraft fuselage and the rear section of an aircraft fuselage. The last contribution of this research is the development of a framework (DamageCreator) to automatically generate a large enough set of possible damage scenarios from an aircraft mesh, due to an uncontained engine or propeller blade failure event. The debris parameters, such as number of impacts, impact area, spread angles, hole location, debris orientation, size, and velocity, can be considered as random or deterministic. The tool is applied to a cylindrical barrel structure and to a fuselagewing assembly corresponding to a narrow-body aircraft. The programming codes of the proposed methodologies were fully implemented by the author using Matlab and Python environments, as well as Abaqus and Nastran as finite element solvers.

[es] Este trabajo presenta una investigación sobre la optimización de tamaño a prueba de fallos de estructuras aeronáuticas en régimen probabilista. El objetivo es diseñar estructuras de peso mínimo teniendo en cuenta los posibles escenarios de daño, así como varias fuentes de incertidumbre. El primer tipo de incertidumbre se refiere a la presente en parámetros estructurales, que puede caracterizarse como incertidumbre aleatoria, epistémica o híbrida. El segundo tipo de incertidumbre se refiere al desconocimiento de qué colapso parcial se producirá en un evento de fallo accidental. El último tipo de incertidumbre está relacionado con la caracterización de los escombros en caso de fallo del motor, debido a la aleatoriedad en los parámetros que definen los escombros, como el número de impactos o la ubicación y el tamaño de los agujeros en el fuselaje. Se han desarrollado varias metodologías para tratar el primer tipo de incertidumbre: la optimización de diseño basada en la fiabilidad a prueba de fallos (RBDO a prueba de fallos) utilizando el método de optimización secuencial y evaluación de la fiabilidad (SORA), la optimización de diseño basada en la evidencia a prueba de fallos (EBDO a prueba de fallos) utilizando el enfoque EBDO desacoplado, y la optimización de diseño basada en la fiabilidad híbrida a prueba de fallos (HRBDO a prueba de fallos) utilizando una estrategia desacoplada de convergencia rápida que fue desarrollada por la autora para tratar las variables aleatorias y de evidencia simultáneamente. En cuanto al segundo tipo de incertidumbre, en esta investigación se proponen dos metodologías para tratar la probabilidad de ocurrencia de cada escenario de daño: el enfoque de la probabilidaddaño para la optimización de diseño a prueba de fallos (PDFSO) y la estrategia basada en el índice de fiabilidad para el enfoque de la probabilidad-daño en la optimización de diseño a prueba de fallos ( -PDFSO), donde esta última también considera la incertidumbre en los parámetros estructurales aleatorios. Se han llevado a cabo varios ejemplos de aplicación, incluyendo un panel curvo rigidizado del fuselaje de un avión y la sección trasera del fuselaje de un avión. La última contribución de esta investigación es el desarrollo de un enfoque (DamageCreator) para generar automáticamente un conjunto suficientemente amplio de posibles escenarios de daño a partir de la malla de una aeronave, debido a un evento de fallo del motor o a un despendimiento de las palas de la hélice. Los parámetros que definen los escombros, como el número de impactos, el área de impacto, los ángulos de propagación, la ubicación de los agujeros, la orientación, el tamaño y la velocidad de los escombros, pueden considerarse aleatorios o deterministas. La herramienta se aplica a una estructura de barril cilíndrico y a un conjunto fuselaje-ala correspondiente a un avión de fuselaje estrecho. Los códigos de programación de las metodologías propuestas fueron implementados íntegramente por la autora utilizando los entornos Matlab y Python, así como Abaqus y Nastran como solvers de elementos finitos.