Caratterizzazione degli impatti su pannelli in materiale composito mediante reti neurali

L’introduzione di materiali compositi nelle strutture aeronautiche ha comportano notevoli sviluppi nel campo dell’aviazione generale. Questi materiali, caratterizzati da elevate prestazioni meccaniche specifiche, hanno permesso lo sviluppo di strutture sempre più leggere con miglioramenti della performance dei velivoli. Lo studio del danneggiamento di questi materiali risulta molto elaborato specialmente per quanto riguarda i danni da impatto. Gli impatti a bassa velocità risultano essere quelli più critici in quanto, nella maggior parte dei casi, provocano danni di tipo BVID (danni poco visibili). La gestione così critica di questi materiali ha portato allo sviluppo di tecniche di monitoraggio strutturale; queste tecniche si basano su dei sensori per verificare lo stato di una struttura o, ad esempio, rilevare l’evento di un impatto. Utilizzando le reti neurali è possibile modellare la risposta di una struttura creando modelli di monitoraggio strutturale di tipo data−driven. Per strutture complesse o che utilizzano materiali non isotropi la risposta di una struttura a seguito di un impatto risulta, in generale, non descrivibile attraverso modelli analitici. Modelli di monitoraggio strutturale sviluppati mediante reti neurali risultano in grado di caratterizzare un impatto su una struttura in materiale composito. Ad esempio, risulta possibile stimare la forza di contatto massima e la posizione in cui è avvenuto l'impatto.