Conceptual Design of a Small Hybrid Unmanned Aircraft System

UAS (Unmanned Aircraft System) technologies are today extremely required in various fields of interest, from military to civil (search and rescue, environmental surveillance and monitoring, and entertainment). Besides safety and legislative issues, the main obstacle to civilian applications of UAS systems is the short time of flight (endurance), which depends on the equipped power system (battery pack) and the flight mission (low/high speed or altitude). Long flight duration is fundamental, especially with tasks that require hovering capability (e.g., river flow monitoring, earthquakes, devastated areas, city traffic monitoring, and archeological sites inspection). This work presents the conceptual design of a Hybrid Unmanned Aircraft System (HUAS), merging a commercial off-the-shelf quadrotor and a balloon in order to obtain a good compromise between endurance and weight. The mathematical models for weights estimation and balloon static performance analysis are presented, together with experimental results in different testing scenarios and complex environments, which show 50% improvement of the flight duration

Preliminary Design and Validation of the Automation Logic Supervisor Module for an Integrated Mission Management System

This paper is focused on the design, implementation and validation, in the MATLAB/Simulink/Stateflow environment, of a software prototype, named Automation Logic Supervisor (ALS) module, for the internal execution logic automation of the various systems constituting an Integrated Mission Management System (IMMS). The Automation Logic Supervisor module has been developed by CIRA as a part of a thesis work within the international project COAST (Cost Optimized Avionics System), funded by the European Union in the framework of the Clean Sky 2 - Systems ITD Programme, in which CIRA is a core partner. In the paper, after an introduction about the operational framework and motivations of the ALS design, it is described the preliminary conceptual design of the module, emphasizing the various considered logical states and their connections and associated transition conditions. Then, the implementation of the ALS as preliminary software prototype in Matlab/Simulink/Stateflow nvironment is outlined. Finally, the numerical validation of the ALS model is described, by outlining the considered test scenarios, which have been on purpose defined to stimulate all the ALS finite state machine modelled transitions, and reporting the results of the numerical simulations that show the correct behavior of the ALS, whose development successfully reached TRL 3

Air Data Sensor Fault Detection with an Augmented Floating Limiter

Although very uncommon, the sequential failures of all aircraft Pitot tubes, with the consequent loss of signals for all the dynamic parameters from the Air Data System, have been found to be the cause of a number of catastrophic accidents in aviation history. This paper proposes a robust data-driven method to detect faulty measurements of aircraft airspeed, angle of attack, and angle of sideslip. This approach first consists in the appropriate selection of suitable sets of model regressors to be used as inputs of neural network-based estimators to be used online for failure detection. The setup of the proposed fault detection method is based on the statistical analysis of the residual signals in fault-free conditions, which, in turn, allows the tuning of a pair of floating limiter detectors that act as time-varying fault detection thresholds with the objective of reducing both the false alarm rate and the detection delay. The proposed approach has been validated using real flight data by injecting artificial ramp and hard failures on the above sensors. The results confirm the capabilities of the proposed scheme showing accurate detection with a desirable low level of false alarm when compared with an equivalent scheme with conventional “a priori set” fixed detection thresholds. The achieved performance improvement consists mainly in a substantial reduction of the detection time while keeping desirable low false alarm rates

TECNICHE PSO APPLICATE ALL'OTTIMIZZAZIONE DI CONFIGURAZIONE DI VELIVOLI

Le tecniche di ottimizzazione basate sulla teoria degli sciami (PSO) sono metodi non lineari che ricadono nella classe degli algoritmi di ottimizzazione di tipo probabilistico a ricerca guidata, così come gli algoritmi generici, pur differenziandosi da questi ultimi per una "filosofia" di funzionamento completamente diversa. L'esploeazione del dominio di ricerca, infatti, viene effettuato dagli individui (o particelle) che costituiscono la popolazione (o sciame) attraverso un processo che, pur rimanendo fondamentalmente di tipo stocastico, si basa non sulla competizione, quanto piuttosto sulla collaborazione tra gli individui. La determinazione delle direzioni lungo le quali le particelle si muovono, cioè, viene effettuata sulla base della memoria che ognuna di esse conserva non solo della propria migliore posizione ma anche della migliore posizione in assoluto raggiunta da tutto lo sciame. Recentemente, tali tecniche hanno mostrato una notevole efficacia nella risoluzione di problemi multi dimensionali, in presenza di funzioni discontinue, arrivando, in taluni casi, ad ottenere risultati migliori rispetto a procedure di ottimizzazione basate su algoritmi genetici. Per tale motivo, si è ritenuto di interesse indagarne l'applicabilità in un campo, quello del Conceptual design che si presta particolarmente bene, per la contemporanea presenza di variabili continuee/discrete e di funzioni obbiettivo di tipo discontinuo, a testare la validità di procedure di ottimizzazione alternative. Preliminarmente l'algoritmo è stato applicato ad una funzione bidimensionale caratterizzata da 760 minimi locali edm un solo minimo globale. tale analisi ha permesso di slezionare i valori dei parametri caratteristici della procedura PSO di ottimizzazione. Si è poi affrontato il problema della definizione della configurazione di un velivolo da trasporto commerciale che minimizzi il costo diretto operativo su di una assegnata tratta. Il problema è stato schematizzato attraverso 10 variabili di progetto (di cui 4 discrete) riguardanti la definizione sia del velivolo che del profilo di missione ed 8 funzioni di vincolo. L'efficacia dell'algoritmo di ottimizzazione PSO è stata confermata, infine, attraverso il confronto con i risultati ottenuti ottimizzando una procedura basata su algritmi genetici