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Kontinuierliche Timing-Sicherstellung

https://www.dlr.de/de/se/forschung-transfer/themen/kontinuierliche-timing-sicherstellung

Die Sicherstellung zeitlicher Eigenschaften ist ein entscheidender Aspekt bei der Entwicklung sicherheitskritischer Systeme. So gehört zum Beispiel zum sicheren Betrieb hochautomatisierter Fahrzeuge die Fähigkeit, auf erkannte Hindernisse in einer bestimmten maximalen Zeit zu reagieren. Unser Asset „Kontinuierliche Timing-Sicherstellung“ bietet Methoden und Werkzeuge, die die Spezifikation, Verifizierung und Überwachung der zeitlichen Eigenschaften während des gesamten Systemlebenszyklus ermöglichen: Von der Spezifikation, Implementierung und Prüfung in der Entwicklungsphase bis hin zur Überwachung, Diagnose und Rückmeldung an die Entwickler in der Betriebsphase.
Das Unified Abstract Component Model (UACM) ist ein Zwischenformat zur Spezifikation

PISA

https://www.dlr.de/de/sc/forschung-transfer/projekte/pisa

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung von hybriden Vorhersagemodellen, Methoden und Deep-Learning-Architekturen, welche physikalische Grundprinzipien beachten und diese in datengetriebene AI-Modelle integrieren.
Mateus und Stradtner, Mario und Bekemeyer, Philipp (2023): Unsteady reduced order model

Verkehrssimulationen

https://www.dlr.de/de/vf/forschung-transfer/forschungsinfrastruktur/verkehrssimulationen

Unsere Simulationen ermöglichen die Entwicklung effektiver und effizienter Strategien für die Verkehrsplanung. Sie berücksichtigen wichtige Einflussfaktoren und gehen wir über reine Verkehrsplanung hinaus: Unsere Expertise ermöglicht es uns, exakte Berechnungen und Analysen nicht nur für die Infrastrukturversorgung, sondern auch für mögliche Erreichbarkeitsdefizite anzufertigen – noch bevor die eigentliche Planung beginnt.
: DLR (CC BY-NC-ND 3.0) DownloadDownload Consumer Habits based Approach to model

MBSE 2024 Workshop

https://www.dlr.de/de/irs/aktuelles/nachrichten/mbse_2024_workshop

Mehr als 170 Teilnehmende aus Europa und Japan teilten an zwei Tagen neueste Erkenntnisse zu Strategie und Visionen bezüglich der Optimierung von MBSE-Anwendungen. Ein weiterer Schwerpunkt lag in der Visualisierung und Verbesserung der organisatorischen Umsetzung, des digitalen Workflows und der Standards für MBSE in der Raumfahrt.
zu Strategie und Visionen bezüglich der Optimierung von MBSE-Anwendungen (MBSE: Model-Based