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Technologien für Flugsimulation

https://www.dlr.de/de/ft/forschung-transfer/forschungsthemen/modellierung-und-simulation/technologien-fuer-flugsimulation-1

Flugsimulationen leisten einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung und Bewertung neuer Luftfahrzeugsysteme. Das Institut für Flugsystemtechnik nutzt spezialisierte Simulationsverfahren, um Systeme realitätsnah abzubilden, Konzepte zu erproben und technologische Innovationen effizient abzusichern.
breites Spektrum an virtuellen Testmethoden wird dabei abgedeckt, angefangen von model-in-the-loop

Modellierung und Retrieval

https://www.dlr.de/de/eoc/forschung-transfer/expertise/modellierung-und-retrieval

Erdbeobachtungssatelliten, die für Klimaforschung und Wetterbeobachtung konzipiert wurden, messen sowohl physikalische Parameter, wie Temperatur, Strahlungsdichte, Feuchte, optische Dichte, als auch chemische Messgrößen, wie zum Beispiel die Ozondichte, oder die Konzentration von Spurengasen in der Atmosphäre. Um solche Daten adäquat messen und auswerten zu können, ist ein detailliertes Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen und chemischen Prozesse Voraussetzung. Dieses Wissen wird in mathematische Modelle umgesetzt, deren Ergebnisse mit Messungen verglichen und optimiert werden.
und die resultierende 3D Ozonanalyse durch Assimilation in das Chemie-Transport-Model

CALLISTO – Cooperative Action Leading to Launcher Innovation in Stage Toss back Operations

https://www.dlr.de/de/bt/forschung-transfer/projekte/laufende-projekte/callisto-anflug-und-landesystem-landebein

CALLISTO ist ein gemeinschaftliches Projekt von DLR, CNES und JAXA, mit dem Ziel einen wiederverwendbaren Demonstrator für eine vertikal startende und vertikal landende Raketenstufe (VTVL) zu entwickeln. Wiederverwendbarkeit bei Trägersystemen kann zur Reduzierung von Startkosten und zur Erhöhung der Vielseitigkeit beitragen.
Action Leading to Launcher Innovation in Stage Toss back Operations Engineering Model

ReBar

https://www.dlr.de/de/ki/forschung-transfer/projekte/rebar

Die zunehmende Verbreitung maschinellen Lernens eröffnet ein enormes Entwicklungspotential in den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten – etwa Ingenieurwesen, Verkehr und Medizin. Inzwischen steht eine breite Palette an Methoden zur Verfügung mit einer unübersichtlichen Vielfalt an Umsetzungen.
Obtain), Datenaufbereitung (Scrub), Explorative Analyse (Explore), Modellierung (Model

Daten & Fakten

https://www.dlr.de/de/forschung-und-transfer/projekte-und-missionen/mmx/daten-fakten

Die japanische Mission MMX (Martian Moons eXploration) soll klären, wie die beiden Marsmonde Phobos und Deimos entstanden sind und wie die Planetenbildung in unserem Sonnensystem abgelaufen ist. Der Fokus: den Entwicklungsprozess der Marssphäre besser zu verstehen. Das DLR entwickelt mit CNES den MMX Rover IDEFIX, ein wesentlicher Beitrag zur Mission.
Kommunikationssystems sowie Solarkollektoren, Zusammenbau und Test des Proto-Flight-Model