Lokalmodell-Netz-Identifikation als Analyse- und Bewertungsmethodik von Flugmanöverlasten

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der echtzeitfähigen Approximation von Flugmanöverlasten bei Flugzeugen. Die Schätzung von Fluglasten ist eine Problemklasse aus dem Bereich der Flugphysik und findet Anwendung im Design von Flugzeugstrukturen und während des Betriebs von Flugzeugen zum Zweck der Überwachung von Strukturbelastungen. Durch die generell begrenzten Ressourcen an Bord eines Flugzeugs besteht der Bedarf an entsprechend effizienten und optimierte Algorithmen. Es wird eine neue Methodik basierend auf Lokalmodell-Netzen zur Synthese von virtuellen Lastsensoren auf der Basis von Messdaten entwickelt. Die Grundlage zur Auslegung der Modelle bilden Daten und Simulationsrechnungen aus dem Design von Flugzeugstrukturen, sowie Flugversuchsdaten. Die virtuellen Lastsensoren stellen anhand sensorbasierter Messdaten verschiedene, nicht direkt messbare Lastgrößen an bestimmten Bauteilen und Punkten der Flugzeugstruktur bereit. Dies dient einer genaueren Klassifizierungen von Überlastereignissen entweder on-line während eines Flugs, zur Planung von Wartungs- und Inspektionszyklen oder im Rahmen von Systemen zur Lastbegrenzung. Für das Verfahren wird eine Trainings- und Validierungs-Datenbasis unter Berücksichtigung der Flug-Enveloppe und dimensionierender Lasten auf Basis von 2D-Last-Enveloppen erstellt. In einem Zwei-Schritt-Verfahren werden mit Daten aus dem Flugzeug-Design Modelle erstellt und in einem zweiten Schritt mit Messdaten aus Flugversuchen validiert und für den Einsatz im Rahmen eines On-Board Systems optimiert. Im Rahmen der Arbeit werden effiziente, virtuelle Lastsensoren hoher Güte für dimensionierende, verteilte Lastkomponenten im Sinne von Kräften und Momenten an Höhen- und Seitenleitwerk, sowie Rumpf eines Flugzeugs synthetisiert.