Desarrollo de un sistema de apoyo a la decisión para optimizar el comportamiento de barcos de vela

Abstract

En este artículo se presentan la concepción y el diseño de un nuevo sistema de monitorización para la jarcia de veleros de competición. Los sensores desarrollados incluyen un sistema de procesamiento basado en la aplicación de redes neuronales (ANN, por sus siglas en inglés) que es capaz de evaluar la carga que actúa sobre un elemento e identificar la dirección de acción de esa fuerza. De esta forma es posible identificar las condiciones en las que opera la jarcia del yate en cada momento. Los datos requeridos para el entrenamiento de las ANN se han generado a partir de una campaña de análisis estructurales del dispositivo mediante el método de los elementos finitos (FEM, por sus siglas en inglés). Además, durante la fase de diseño del sistema se llevaron a cabo diferentes campañas experimentales. Estos experimentos fueron diseñados como prueba de concepto, así como para validar los diferentes procedimientos usados en el desarrollo y en la aplicación del sistema.

El sistema de monitorización desarrollado es inalámbrico, poco intrusivo y fácilmente adaptable a cualquier tipo de velero.

Además, en este trabajo se presenta la integración del sistema con un modelo de cálculo acoplado fluido-estructura de las velas, jarcia y arboladura del velero, configurando una eficiente herramienta de soporte a la decisión para evaluar el comportamiento y optimizar el ajuste de la jarcia del yate.

In this paper, the conception and design of a new monitoring system for a racing yachts rig is presented. The sensors developed are able to process the measured strain data, by applying artificial neural networks (ANN) algorithms, and then evaluate the load acting on an element and identify the direction of the action of that force. This way, it is possible to identify the actual operating conditions of the yacht rig. The required data for ANN training is generated from the results obtained from different finite element method (FEM) computational models of the device. Furthermore, during the design phase of the system, different experimental campaigns were carried out. The experimental tests were designed to serve as proof of concept, as well as to validate the different procedures used in the system development and application.

The developed monitoring system is wireless, low-intrusive and easily adaptable to any yacht configuration.

This work also presents the integration of the monitoring system into a coupled fluid-structure computation model for the sails and rig of a boat. The resulting system is an efficient tool for evaluating performance and decision support in the adjustment of a sailboat rig.