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Die Entwicklung zukünftiger Flugzeuge erfordert neue Modellierungsmethoden und die Berücksichtigung von Effekten, die bei bisherigen konventionellen Flugzeugen eine untergeordnete Rolle gespielt haben. Dazu gehören beispielsweise aeroelastische Effekte bei hochgestreckten Tragflächen, aerodynamische Interaktionen bei neuartigen Flugzeugdesigns und Treibstoffschwappen (Sloshing) bei extremen Manövern von Kampfflugzeugen.
Einerseits kann das Modell schnell für andere Konfigurationen oder Geometrieänderungen

GTlab ist ein integratives Softwareframework zur Beantwortung multidisziplinärer Fragestellungen in der Antriebsforschung. Es ermöglicht den Entwurf von Antriebssystemen, stationären Gasturbinen und Turbomaschinen oder einzelnen Komponenten in unterschiedlichen Detaillierungsgraden und über den gesamten Produktlebenszyklus.
hierarchische Datenmodelle zu generieren, wie zum Beispiel unser detailliertes Modell

Quantencomputer rechnen auf Basis von Quanteneffekten und unterscheiden sich damit fundamental von herkömmlichen Rechnern. Die Entwicklung moderner Quantencomputer erreicht gerade eine Phase, in der erste Anwendungen praktisch umgesetzt werden und erste Vorteile gegenüber klassischen Programmen bieten. Zur Unterstützung der Quantencomputinginitiative (QCI) des DLR bietet das Projekt ELEVATE ein Netzwerk, um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus allen DLR-Instituten bei der Machbarkeitsanalyse von Quantencomputer-Projekten zu unterstützen.
Machine Learning Algorithmus lernt, indem er zu einem gegebenen Datensatz das beste Modell

Die DLR SimFuel-Plattform ist eine interaktive, interdisziplinäre und kollaborative digitale Plattform für die Bewertung und Optimierung von Treibstoffen. Die Entwicklung dafür wurde parallel zum DLR-Prescreening im Rahmen des Projekts Jetscreen gestartet und nimmt seitdem immer mehr an Fahrt auf. SimFuel dient dem Institut als Ressource für die Analyse und Optimierung von Treibstoffen.
Anwendungsmöglichkeiten in der Forschung und Entwicklung: Fuel Prescreening: Modell

Mit dem agentenbasierten Strommarktmodell AMIRIS lässt sich das Verhalten der Akteure am Energiemarkt abbilden. Das am DLR entwickelte Tool wurde open source veröffentlicht.
Kraftwerksbetreiber stellen Stromhändlern Produktionskapazitäten zur Verfügung, sie handeln im Modell

TINA repräsentiert einen Technologieträger, der als kleiner modularer Arm im Weltraum eingesetzt werden kann.
Dieses Projekt wurde für die ESA entwickelt und endete als Engineering-Modell.

Vom 19. bis 21. April 1999 wurde das Tele-Robotik- und Programmiersystem des DLR zur Steuerung des Roboterarms auf dem japanischen Satelliten ETS-VII eingesetzt
des Endeffektors (durchgezogene Linie), die mit einem idealen frei schwebenden Modell

Ergänzend zu den Erdbeobachtungssatelliten liefern bemannte und unbemannte Systeme wie Flugzeuge und Drohnen wertvolle Detaildaten aus geringer Flughöhe. Die luftgestützten Systeme ermöglichen Rettungskräften entscheidende Vorteile in der Planung und operativen Umsetzung einer schnellen effektiven Brandbekämpfung. Zwar können Satelliten über Kommandos vom Boden sehr gezielt über betroffene Regionen gebracht werden, sie erreichen bei Waldbränden und anderen Naturkatastrophen – jedenfalls in gut erreichbaren Gebieten in oder naher der Zivilisation – allerdings in der Regel nicht die Reaktionsgeschwindigkeit einer luftgestützten Aufklärung.
Grundlage dafür ist ein Deep-Learning-Modell, das die Ausbreitung von Waldbränden

Das DLR hat eine Methode entwickelt, wie Brandflächen während der Entstehung erfasst und in Nahe-Echtzeit überwacht werden können. Nun hat das Earth Observation Center des DLR (EOC) sein Verfahren an das New-Space-Unternehmen OroraTech aus München lizensiert. Die Firma ist auf das Monitoring von Waldbränden spezialisiert und wird das Verfahren in ihre kommerzielle „Wildfire-Solution-Platform“ integrieren.
(Mitte rechts), Direktor des Deutschen Fernerkundungsdatenzentrums des DLR, das Modell

Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0) DownloadDownload Integrated Core Avionics: UMF 3D-Modell