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Componentes visuales para ofrecer una manera de probar aeronaves reales

Crear nuevos diseños de aeronaves es difícil y caro. Capturar el comportamiento de los componentes en modelos matemáticos facilita esta labor.

Transporte y movilidad icon Transporte y movilidad

En los próximos años, despegará una nueva generación de «aeronaves más eléctricas» (MEA, por sus siglas en inglés) que seguirán funcionando con combustibles fósiles, pero que utilizarán electricidad para alimentar gran parte de sus sistemas. Esto reducirá el peso y el consumo de combustible, lo que conducirá a una mayor eficiencia con menos emisiones.

Modelos matemáticos

Comprender cómo operarán esos sistemas juntos es todo un desafío. El proyecto financiado con fondos europeos AEMS-IdFit se llevó a cabo a fin de generar modelos precisos de componentes eléctricos y electrónicos para simular el comportamiento de esos componentes en prototipos de aeronaves «Para analizar el comportamiento de un proyecto de aeronave, hay que comprobar el comportamiento de todos los componentes juntos», explica Jordi Riba, coordinador del proyecto. «Es imposible probarlos así físicamente, pero, con modelos matemáticos precisos, uno puede estar seguro de que la simulación se acerca mucho al comportamiento real». Aunque en teoría los componentes deberían funcionar como se describe, la arquitectura de la electrónica física, así como las condiciones del mundo real —como las bajas presiones, las temperaturas bajo cero y las vibraciones— pueden afectar a su comportamiento.

La caja negra

«El problema al que se enfrentan los fabricantes es que, al comprar un convertidor de potencia, por ejemplo, a veces no se conocen los componentes internos ni la arquitectura exacta, por lo que es difícil predecir el comportamiento», afirma Riba. «El convertidor tiene componentes físicos, pero también componentes parásitos que no están etiquetados como tales en las especificaciones, pero que aparecen como resultado de altas frecuencias o ruido electrónico». Además, algunos fabricantes se niegan a divulgar el contenido y la arquitectura de sus componentes para proteger sus secretos industriales, lo que Riba denomina la «caja negra» del «hardware». Sin embargo, el equipo consiguió generar modelos de esos componentes, a pesar de que no sabían qué había dentro. Para crear esos modelos, Riba y su equipo de la Universidad Politécnica de Cataluña tomaron componentes y los sometieron a un examen detallado en el laboratorio, donde midieron sus datos de entrada y salida en una gama de valores y condiciones. Entonces, utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para crear componentes virtuales basados en esos datos.

Proporcionar continuidad

Esos modelos están ahora en manos del socio del proyecto Airbus, que los utilizará para el diseño de su nueva aeronave. Su trabajo se financió a través del programa Horizonte 2020 de la Unión Europea. «No podríamos haber hecho esto sin la financiación ofrecida, habría sido imposible —añade Riba—. Para nosotros esta financiación fue muy importante, hemos estado tres años trabajando en este proyecto y la financiación le ha dado continuidad». Aunque el proyecto ha concluido oficialmente, Riba afirma que el equipo sigue trabajando para generar modelos de componentes de caja blanca y caja negra para uso industrial. Los pasajeros de la siguiente generación de aeronaves viajarán seguros sabiendo que, mucho antes de que despegaran, el avión ya había viajado en el espacio virtual de los ordenadores de Riba.

Palabras clave

AEMS-IdFit, aeronave, virtual, componente, modelo, matemático, máquina, aprendizaje, prototipo, comportamiento, parásito

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