In der Abteilung C²A²S²E entwickeln wir numerische Verfahren und Prozesse zur multidisziplinären Simulation und Optimierung und stellen diese für Anwendungen in der Aerodynamik von Luftfahrzeugen bereit.
Forschungsschwerpunkte Modellierung turbulenter Strömungen auf Basis von hochwertigen RANS-Modellen
Die Modellierung von cyber-physikalischen Systemen verlangt nach einer genauen mathematischen Beschreibung. Dies betrifft sowohl das Gesamtsystem (wie ein Roboter) als auch die einzelnen Komponenten in unterschiedlichen Domänen wie Mechanik für das Getriebe oder Elektronik für die Motoren.
Verwendung finden die Modelle für die Optimierung des Entwurfs und der Regelung sowie
Die Abteilung für Solar-Terrestrische Kopplungsprozesse untersucht Prozesse im erdnahen Raum, um das Verständnis der komplexen Kopplungsmechanismen vor allem in der Thermosphäre und Ionosphäre zu vertiefen und Informationen über mögliche Weltraumwettergefahren und deren Vermeidung abzuleiten. Der Schwerpunkt der Abteilung liegt auf der Analyse und Beschreibung vertikaler Kopplungsprozesse von oben (zum Beispiel von Sonne, Magnetosphäre, Plasmasphäre und Ionosphäre) und von unten (zum Beispiel von Litho- und Hydrosphäre, neutrale Atmosphäre).
Unsere Forschung stützt sich auf Beobachtungen und numerische Modelle.
Im Projekt AI in the Loop entwickeln das DLR Institut für KI-Sicherheit zusammen mit der Hochschule Mittweida und der IAV GmbH eine Infrastruktur, die es einer Künstlicher Intelligenz ermöglicht, auch während des Einsatzes kontinuierlich zu lernen, nachtrainiert und überwacht zu werden.
Durch die Bereitstellung containerisierter KI-Modelle auf realen Systemen kann die
Im Projekt PREDICT entwickelt das DLR Methoden zur Zustandsüberwachung und -prognose für Flugtriebwerke, elektrifizierte Antriebe und unbemannte Flugsysteme und integriert diese in Lebenszyklusmodelle.
Zunächst werden numerische und experimentelle Modelle entwickelt, die Verschleißerscheinungen
Hauptziel der Abteilung Datenanalyse und Intelligenz ist es, Wissen aus Daten zu generieren und ein tieferes Verständnis für komplexe Datensätze und die damit in Verbindung stehenden Prozesse zu entwickeln. Wir entwickeln datengetriebene Ansätze, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen – ein Konzept, das wir als „Knowledge from Data“ bezeichnen.
zählen die Anomaliedetektion vor allem in sequentiellen Daten, die Erklärbarkeit von Modellen
Rotorversuchsstand für Windkanaltests mit Hubschraubern
Die Windkanaltests mit den Groß-Modellen (bis 4,2 Meter Rotordurchmesser) finden
Damit Energie nicht nur bilanziell, sondern auch real zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung steht, müssen Strom- und Gasnetze im Hinblick auf kommende Herausforderungen analysiert, in ihrer Betriebsführung angepasst, infrastrukturell modernisiert und teilweise erweitert werden.
kommerziellen Simulationswerkzeugen auch eigene Entwicklungen wie zum Beispiel die Open-Data-Modelle
Datenakquise mittels handelsüblicher oder selbst entwickelter Sensoren, die Erstellung von 3D-Modellen
Funktionalitäten der Software werden durch einfache hinterlegte Modelle gezeigt,
