Skalenauflösende Simulation für innovationen im Turbomaschinendesign
Durch die hochgenaue Abbildung der Triebwerksströmung sind skalenauflösende Simulationen (SRS) ein entscheidender Schlüsselfaktor für die Entwicklung von ultraeffizienten Antriebssystemen, die bis 2035 die Treibhausgasemissionen drastisch reduzieren und das Ziel der EU, bis 2050 klimaneutral zu sein, erreichen sollen.
Zukünftige Triebwerkskonzepte erfordern eine radikale Erweiterung des Designraums und die Lösung komplexer Designprobleme, die mit den heute üblichen industriellen Designprozessen innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens nicht umsetzbar sind. Um den notwendigen Paradigmenwechsel im Triebwerksdesign zu erreichen, ist ein ähnlicher Paradigmenwechsel im Designansatz erforderlich.
Sci-Fi-Turbo deckt diesen Bedarf ab, indem es Potentiale in drei grundlegenden Technologien nutzt: Hochleistungsrechnen, numerische Methoden höherer Ordnung und Künstliche Intelligenz (KI) / Maschinelles Lernen (ML).
Die Kombination wird verwendet, um zwei Schlüsselentwicklungen zu implementieren und zu demonstrieren:
- Erstens wird ein hochintegrierter SRS-basierter Designprozess für moderne CPU/GPU-Hardware etabliert, der Robustheit, Genauigkeit und Bearbeitungszeitanforderungen der Industrie erfüllt. Die hohe Genauigkeit der Methodik wird auch die Notwendigkeit für Tests auf niedrigem TRL reduzieren und neue Konzepte sowie erweiterte Betriebsbedingungen ermöglichen.
- Zweitens wird ein SRS-unterstütztes, mehrstufiges, datengesteuertes Optimierungsframework entwickelt, das die Vorteile hochgenauer SRS höherer Ordnung nutzt, während es KI/ML-Methoden verwendet, um die Vorhersagefähigkeit von Simulationen mit geringerer Genauigkeit zu erhöhen und die Gesamtgenauigkeit und Geschwindigkeit des Prozesses zu maximieren. Dedizierte Experimente werden die Technologieentwicklung unterstützen und so die Konstruktion von Triebwerken mit Netto-Null Emissionen ermöglichen und zur digitalen Transformation der Luftfahrtindustrie beitragen.
Laufzeit
01/2024 - 07/2028
Schlagworte
Skalenauflösende Simulation, Large-Eddy-Simulation, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Multi-Fidelity, Optimierung, Verdichterauslegung, Klimaneutrales Fliegen