Gemelo digital de un proceso productivo aeronáutico y análisis de sensibilidad analítico

Abstract

Como un sistema altamente seguro y confiable, la aviación enfrenta desafíos que incluyen la transformación digital, costos elevados de operación y producción, baja eficiencia en el mantenimiento y tecnología intensiva. Una de las tecnologías más beneficiosas es el gemelo digital (DT), que puede resolver los problemas mencionados anteriormente. En este proyecto, se va a realizar un gemelo digital sobre el funcionamiento o las prestaciones de una determinada configuración de motor para distintos conjuntos de los parámetros de entrada y salida que determinan las actuaciones de dicho motor, en este caso un turbofán de doble flujo. El gemelo digital va a estar basado en un código de Python que simula toda la física y termodinámica embebida en el software Gasturb. Posteriormente, se va a construir un sistema de calificación que evalúe la calidad de cada iteración en función de unos rangos aceptables y un valor óptimo para cada parámetro en función de los resultados obtenidos. Por último, se va a entrenar a un algoritmo de inteligencia artificial para que aprenda a calificar cada iteración del mismo modo en base a los conjuntos de datos obtenidos y encontrar lógicas de comportamiento entre los distintos subconjuntos de parámetros.