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== Abstract ==

En este trabajo se muestra un procedimiento de cuantificación de la incertidumbre y otro de diseño robusto aplicados al diseño térmico de un panel de fuselaje y de una sección de cajón de ala. El método de cuantificación de la incertidumbre elegido se basa en simulaciones de Montecarlo y se ha seleccionado un conjunto de parámetros aleatorios representativo de una situación habitual de diseño. Los resultados muestran que los parámetros donde las incertidumbres son térmicas son más significativas son las correspondientes a las cargas térmicas y que el grado de incertidumbre decrece desde la entrada a la salida del sistema. Por otra parte, el método de Taguchi de diseño robusto ha sido aplicado para obtener los valores más apropiados de un conjunto de factores en varias situaciones de diseño. En este caso, los resultados muestran una mejora en la respuesta de los componentes, al tiempo que se mantiene una baja dependencia de las variaciones en los parámetros de entrada, obteniendo diseños que aumentan el nivel de calidad Sumary In this work an uncertainty quantification procedure and a robust design method are applied to the thermal design of a skin panel and a wing box section. The uncertainty quantification method selected is based on Monte Carlo simulations and a set of common design parameters have been considered and formulated with random values. Numerical results show that the most significant randomness comes from thermal loads and also that the amount of uncertainty decreases from input to output. On the other hand, the Taguchis method of robust design has been applied to obtain the most appropriate values of a set of control factors in several design situations. In this case, the results show and improvement in the response of the components, maintaining a low dependence on input value variations and producing designs that increase the quality level.

== Full document ==
<pdf>Media:draft_Content_273902729RR272A.pdf</pdf>

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 == Abstract ==
-En este trabajo se muestra un procedimiento de cuantificación de la incertidumbre y otro de diseño robusto aplicados al diseño térmico de un panel de fuselaje y de una sección de cajón de ala. El método de cuantificación de la incertidumbre elegido se basa en simulaciones de Montecarlo y se ha seleccionado un conjunto de parámetros aleatorios representativo de una situación habitual de diseño. Los resultados muestran que los parámetros donde las incertidumbres son térmicas son más significativas son las correspondientes a las cargas térmicas y que el grado de incertidumbre decrece desde la entrada a la salida del sistema. Por otra parte, el método de Taguchi de diseño robusto ha sido aplicado para obtener los valores más apropiados de un conjunto de factores en varias situaciones de diseño. En este caso, los resultados muestran una mejora en la respuesta de los componentes, al tiempo que se mantiene una baja dependencia de las variaciones en los parámetros de entrada, obteniendo diseños que aumentan el nivel de calidad Sumary In this work an uncertainty quantification procedure and a robust design method are applied to the thermal design of a skin panel and a wing box section. The uncertainty quantification method selected is based on Monte Carlo simulations and a set of common design parameters have been considered and formulated with random values. Numerical results show that the most significant randomness comes from thermal loads and also that the amount of uncertainty decreases from input to output. On the other hand, the Taguchis method of robust design has been applied to obtain the most appropriate values of a set of control factors in several design situations. In this case, the results show and improvement in the response of the components, maintaining a low dependence on input value variations and producing designs that increase the quality level.
+In this work an uncertainty quantification procedure and a robust design method are applied to the thermal design of a skin panel and a wing box section. The uncertainty quantification method selected is based on Monte Carlo simulations and a set of common design parameters have been considered and formulated with random values. Numerical results show that the most significant randomness comes from thermal loads and also that the amount of uncertainty decreases from input to output. On the other hand, the Taguchis method of robust design has been applied to obtain the most appropriate values of a set of control factors in several design situations. In this case, the results show and improvement in the response of the components, maintaining a low dependence on input value variations and producing designs that increase the quality level.
 == Full document ==
 <pdf>Media:draft_Content_273902729RR272A.pdf</pdf>

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