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In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung.[1] Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird.[2]
Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren.[3] Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.[4]
Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten.[2] Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.[3]
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Airbus stand vor einer entscheidenden Hürde in der aerodynamischen Optimierung für zukünftige Flugzeuge: CFD-Simulationen mit Tools wie elsA oder Tau-Codes dauerten ~1 Stunde pro Bewertung einer Tragflächensektion.[1] Um dem zu begegnen, ging Airbus Partnerschaften mit führenden Institutionen wie dem DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) und ONERA (französisches Luft- und Raumfahrtlabor) im Rahmen von Projekten zur Computational Fluid Dynamics für dekarbonisierte Designs ein, wie in ihrer Zusammenarbeit 2023 hervorgehoben wurde.[4] Ziel war es, Simulationen zu beschleunigen, um generatives Design für emissionsarme Konzepte wie Wasserstoffantrieb zu ermöglichen.
Die Implementierung begann mit der Erzeugung eines gewaltigen Datensatzes: über 1 Million Strömungsfeld-Snapshots aus parametrischen Sweeps von Profilformen, Anstellwinkeln und Mach-Zahlen mit validierten RANS-Solvern.[1] Diese Daten wurden in tiefe neuronale Netze (z. B. Faltungs- und vollverbundene Architekturen) eingespeist, die auf NVIDIA-GPU-Clustern trainiert wurden. Physik-informierte neuronale Netze (PINNs) waren entscheidend und integrierten Erhaltungs-, Impuls- und Turbulenzgleichungen direkt in die Trainingsverluste, um sicherzustellen, dass die Ausgaben physikalischen Gesetzen der Strömungsmechanik entsprechen und Extrapolationsfehler reduziert werden.[5]
Die Trainingspipelines nutzten Frameworks wie TensorFlow/PyTorch, mit Active-Learning-Schleifen: Anfangsmodelle sichten neue Entwürfe und markieren Unsicherheiten für vollständige CFD-Neuberechnungen. Dieser hybride Ansatz erreichte 95% Genauigkeit bei bislang ungesehenen transsonischen Strömungen, validiert gegen Windkanaldaten aus ONERA-Einrichtungen.[3]
Modelle wurden in Airbus' Design-Toolchain eingebettet, einschließlich CATIA für Geometrien und hausinterner Optimierer wie Synfini für Multi-Objective-Suchen (Auftrieb maximieren, Widerstand minimieren, Lärmreduktion).[2] Ingenieure fragen nun das Surrogat für sofortige Vorhersagen ab und führen 10.000+ Iterationen über Nacht durch statt Wochen zuvor. Die Bereitstellung skaliert über Cloud-Hybrid-Setups, mit Erweiterungen für Airbus' Skywise-Plattform zur Datenverwaltung.
Herausforderungen wie Domänenverallgemeinerung (z. B. Off-Design-Bedingungen) wurden durch Transferlernen aus Legacy-Daten von A350/A320 und Ensemble-Methoden überwunden, was die Robustheit erhöhte.[1] Pilotversuche an Nacelle-Designs zeigten 40% Einsparungen beim Rechenaufwand und ebneten den Weg für die vollständige Einführung in ZEROe-Programmen.
Die rigorose Validierung umfasste Fehlermetriken wie L2-Norm auf Geschwindigkeit/Druck (<2%) und integrierte Kräfte (<1% Widerstandsfehler). Der reale Nutzen zeigte sich in beschleunigter Forschung zu laminarer Strömung durch das BLADE Flight Lab.[4] Zukünftige Phasen zielen auf unstationäre Simulationen und Multi-Physics (Aero-Thermo-Struktur) ab, wobei Airbus weiterhin in KI investiert.[2]
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Insgesamt verkürzten sich Designzyklen um 50%, der Bedarf an teuren HPC-Ressourcen verringerte sich um 30–40%, während die Genauigkeit erhalten blieb — entscheidend für Airbus' Netto-Null-Ziele.[2] Fallstudien zu Winglets und Blended-Wings zeigten eine 95%ige Korrelation mit Experimenten und beschleunigten ZEROe-Konzepte. Die Skalierbarkeit der Technologie wurde auf Akustik und Strukturen ausgeweitet und positioniert Airbus als Vorreiter in KI-getriebener Luft- und Raumfahrt.[4]
Langfristige Auswirkungen umfassen vertiefte Kooperationen wie die DLR/ONERA-Projekte und die Integration in Produktions-Workflows, wodurch die breitere Dekarbonisierung vorangetrieben wird – angesichts zunehmender regulatorischer Anforderungen.[5]
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