Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Modelado aerodinámico y simulación de maniobras de spin basados en datos de vuelo y túnel de viento |
| Autor: | Poliak, Matías |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2025-12-16 |
| Fecha en portada: | Diciembre 2025 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Físicas |
| Departamento Docente: | Departamento de Física |
| Director: | Bunge, Roberto Ariel |
| Director Asistente: | Tagliazucchi, Enzo Rodolfo |
| Jurado: | Mindlin, Bernardo Gabriel; Grecco, Hernán Edgardo; Clark di Leoni, Patricio |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000261_Poliak |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nFIS000261_Poliak.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nFIS000261_Poliak |
| Ubicación: | FIS 000261 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Poliak, Matías. (2025). Modelado aerodinámico y simulación de maniobras de spin basados en datos de vuelo y túnel de viento. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000261_Poliak |
Resumen:
En la dinámica de vuelo, un spin es una maniobra peligrosa, pues consiste en una pérdida de sustentación (stall) asimétrica que produce una autorrotación descendente y no comandada de la aeronave. Esta tesis abordó el problema de predecir trayectorias de spin y coeficientes aerodinámicos de un avión ligero (Grumman American AA-1 Yankee), centrándose en la fase de recuperación, en particular, en la detención del spin. Para ello se emplearon datos de vuelo y túnel de viento del “NASA Stall/Spin Research Program”. El objetivo fue desarrollar modelos predictivos para estimar coeficientes aerodinámicos a partir de datos obtenidos por sensores inerciales y aerodinámicos de la aeronave (aceleraciones, velocidades angulares y ángulos aerodinámicos), y de los comandos de control (deflexiones de las superficies de control). Se emplearon dos metodologías distintas para entrenar los modelos: equation error (EE), que minimiza el error cuadrático medio en el espacio de coeficientes, y output error (OE), que minimiza el error cuadrático medio de las trayectorias simuladas. Desde el punto de vista de las arquitecturas de machine learning, se investigaron tres tipos de modelos: regresión localmente ponderada, XGBoost y redes neuronales feedforward perceptrón multicapa. Además, se investigó el efecto de incluir estados previos del ángulo de ataque α, la variable aerodinámica dominante, para predecir los coeficientes aerodinámicos dándole la posibilidad de representar fenómenos complejos como histéresis. La validación de todos los modelos desarrollados se realizó comparando las trayectorias simuladas y medidas de maniobras que no fueron utilizadas para el entrenamiento. Los resultados muestran que, si bien EE permite un buen ajuste de los coeficientes aerodinámicos, OE reproduce con mayor fidelidad las maniobras simuladas de las variables clave durante la recuperación del spin. En cuanto a las arquitecturas, las redes neuronales y XGBoost muestran una capacidad predictiva superior al modelo de referencia. Finalmente, se observa que incorporar una memoria de corto plazo mediante estados previos de α mejora sistemáticamente las predicciones. Esto es coherente con la aerodinámica de alto ángulo de ataque, donde la evolución del flujo depende no sólo del estado actual, sino también de su historia reciente, y sugiere investigaciones futuras de arquitecturas que capturen esta dependencia temporal de manera más integral. Los modelos desarrollados aumentan la fidelidad de las simulaciones de spin, lo cual podría aprovecharse tanto para un mejor entrenamiento de pilotos humanos mediante simuladores más realistas como para el diseño de leyes de control y pilotos automáticos orientados a la detección y recuperación de aviones en situación de stall/spin.
Citación:
---------- APA ----------
Poliak, Matías. (2025). Modelado aerodinámico y simulación de maniobras de spin basados en datos de vuelo y túnel de viento. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000261_Poliak
---------- CHICAGO ----------
Poliak, Matías. "Modelado aerodinámico y simulación de maniobras de spin basados en datos de vuelo y túnel de viento". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000261_Poliak
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