Luft- und Raumfahrt DLR: Simulation der Luftströme mit künstlicher Intelligenz

Der Weg zum klimaverträglichen Fliegen geht mit energieeffizienten Flugzeugen, klimaverträglichen Antrieben und optimierten Flugrouten einher. Durch Digitalisierung lassen sich die hierfür notwendigen Entwicklungen beschleunigen, zum Beispiel durch Simulationen der Luftströmung um ein Flugzeug. Das bedeutet, dass Hochleistungsrechner mit riesigen Datenmengen arbeiten müssen. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt zeigt, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz dazu beitragen, die Daten zu sammeln und weiterzuverarbeiten.

„Mit unserer Software können wir die Strömung für verschiedene Situationen im Flugbetrieb sehr genau simulieren und anschließend analysieren. Für den Entwurf oder die Zulassung spielen zahlreiche Strömungsbedingungen und Flugzeugkonfigurationen eine Rolle. Es ist aber zu aufwendig, sie alle mit den etablierten Verfahren der Strömungsmechanik zu berechnen“, betont Prof. Stefan Görtz vom DLR-Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik in Braunschweig und erklärt: „Hier kommen tiefe künstliche neuronale Netze ins Spiel, die große Mengen an unstrukturierten Daten verarbeiten. Diese Methoden des maschinellen Lernens haben wir speziell für den Einsatz in der Aerodynamik angepasst. Sie ermöglichen es uns, schnell viele Vorhersagen zu machen.“ Diese sollen laut DLR annähernd die gleiche Güte haben wie die Aussagen, die mit klassischen Verfahren erstellt wurden. Auch komplexe Strömungsphänomene wie Verdichtungsstöße oder Ablösegebiete lassen sich wohl mittlerweile gut vorhersagen.

Aerodynamische Eigenschaften belastbar beurteilen

Verdichtungsstöße entstehen unter anderem, wenn ein Flugzeug zwar langsamer als mit Schallgeschwindigkeit fliegt, aber die Luftströmung um die Tragflächen trotzdem zum Teil Überschallgeschwindigkeit erreicht. Dort ändert sich der Strömungszustand von einem Moment zum nächsten. Darüber hinaus erzeugen Verdichtungsstöße einen höheren Luftwiderstand und die Luftströmung kann der Flügeloberfläche in bestimmten Situationen nicht mehr folgen – sie löst ab. „Die genaue Simulation dieser Strömungsphänomene ist wichtig, um die aerodynamischen Eigenschaften und damit die Effizienz künftiger Flugzeuge und Triebwerke belastbar beurteilen zu können“, unterstreicht Görtz.

Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) kommen auch zum Einsatz, um Turbulenzmodelle voranzubringen. Eine turbulente Strömung zeichnet sich durch unregelmäßige Geschwindigkeits- und Druckschwankungen aus. Hier kombinierte man Simulations- und Messdaten aus dem DLR, um bestehende Modelle mit Hilfe von KI zu verbessern. Chaotische, wirbelnde Bewegungen von Luft lassen sich jetzt besser vorhersagen und verstehen. Neu wären an dieser Stelle dabei, dass auch dann fundierte Aussagen möglich seien, wenn nicht alle winzigen Details in der Simulation kostspielig berechnet werden.

Numerische Simulation

Im Projekt „Smart Modeling of Flying Transport Vehicles“ (SMARTfly), das kürzlich abgeschlossen wurde, hat DLR auch die seit Jahrzehnten bewährte numerische Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD) an sich verbessert. Die CFD-Berechnungen laufen auf den beiden DLR-Supercomputern CARA und CARO in Dresden und Göttingen. Die numerische Simulation legt ein virtuelles Gitternetz um das Objekt. Die Computer berechnen dann die Strömungsgleichungen für einzelne Zellen im Gitternetz. Je kleiner die Zellen, umso genauer die Ergebnisse – und desto höher der Rechenaufwand. Die nun zum Einsatz kommende CFD-Software von ONERA, DLR und Airbus (CODA) wurde speziell für die effiziente Ausnutzung heutiger und zukünftiger Rechner-Hardware konzipiert und im Projekt weiterentwickelt. Die Software eignet sich nicht nur für Anwendungen in der Luftfahrt, sondern auch für die Simulation von Fahrzeugen, Zügen und Schiffen, Windkraftanlagen bis hin zu Raumfahrzeugen sowie für das Tankschwappen in Wasserstofftanks. Die Ergebnisse des Projekts sollen dazu beitragen, die virtuelle Zulassung von neuen Flugzeugtypen zu forcieren. Man kann im Entwicklungsprozess frühzeitig erste Aussagen treffen, welche Auswirkungen Veränderungen auf den Treibstoffverbrauch haben oder wie sich bestimmte Konfigurationen im Flug verhalten.  (se)

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