17. März 2026

Auf dem Weg zum Flugzeugnervensystem: Windkanalversuche zur Bewertung von Sensor-Modell-Fusion Technologien

Moderne Flugzeuge sind heutzutage mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensoren ausgestattet, um Funktionalität und Betriebssicherheit zu gewährleisten. Es bedarf der Verarbeitung dieser Sensorinformationen in Echtzeit mittels intelligenter Algorithmen zur Datenfusion und des Maschinellen Lernens. Somit können Flugbedingungen kontinuierlich überwacht und intelligente Regelungsmethoden zur Optimierung des Betriebsverhaltens genutzt werden. Man spricht hier auch von der Etablierung eines „Flugzeugnervensystems“, welches ein wichtiger Schritt zum Erreichen aktueller Ziele in der Luftfahrt darstellt: Reduktion der Umweltemissionen, Erhöhung der Betriebssicherheit und Steigerung der Automatisierung. Um der Anwendung solcher Methoden im Flugzeug näher zu kommen, werden diese Technologien in dezidierten Windkanalversuchen, hier anhand eines klein-skalierten aeroelastischen Tragflügelmodells, erprobt und bewertet [1]. Als Beispiel für solche Windkanaluntersuchungen wird die Versuchshardware und das Messsetup im Rahmen des Impulsprojektes „Sensor and AI Fusion for Enhanced PeRformance and Reliability“ (kurz SAFER²) beschrieben.

Eine Vielzahl an Sensorik und Aktuatorik: der aeroelastische Tragflügel-Demonstrator

Um komplexe Monitoring und Regeltechnologien erproben zu können, bedarf es einer Hardware, welche sowohl eine Fülle an Sensoren als auch aktuierbare Steuerflächen beinhaltet. Eine solche wurde in SAFER² mit dem aeroelastischen Tragflügel Demonstrator entwickelt.

Der aeroelastische Demonstrator stellt ein skaliertes (verkleinertes) Tragflügelmodell eines Langstrecken-Großraumflugzeugs mit hochgestreckter Flügelspannweite dar (s. Abb. 1). Solche Flugzeuge verfügen über besonders lange und schlanke Flügel, die den Luftwiderstand reduzieren und so den Treibstoffverbrauch senken können. Das aerodynamische Design stammt vom DLR-internen Vorgänger-Projekt oLAF („optimal Last-Adaptives Flugzeug“) ab: Dadurch lassen sich neue Entwicklungen direkt mit bereits vorhandenen Erkenntnissen vergleichen. Die strukturelle Auslegung wurde ebenfalls größtenteils übernommen und basiert auf einem NASTRAN Finite Elemente Strukturmodell, generiert mit dem DLR-AE-internen parametrischen Modellierungsprozess ModGen (s. Abb. 2 und 3) [2]. Der Demonstrator unterscheidet sich jedoch von seinem Vorgänger, in dem er mit vier anstatt fünf ansteuerbaren Klappen und dazugehörige Wartungsfächer für deren Aktuatoren sowie einer erhöhten Anzahl an Sensoren ausgerüstet ist. Letztere ermöglichen es, das Verhalten des Flügels während des Betriebs noch genauer zu untersuchen und neue Konzepte zur Lastanpassung zu erproben.

Abb. 1: Langstrecken-Großraumflugzeug als Referenzkonfiguration
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Abb. 2: Strukturmodell des aeroelastischen Tragflügel Demonstrators
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Abb. 3: Lagenaufbau
Lagenaufbau des Glasfaserverstärkten Kunststoffs (links), Belastungsanalyse der Glasfaserlagen in Faserrichtung (rechts)
Bild: 3/3, Credit:

Die Sensoren sind sowohl innerhalb des Flügelkörpers, auf der Flügelhaut und an der Flügelwurzel integriert (s. Abb. 4). In dem Modell selbst befinden sich 30 instationäre Drucksensoren, die dynamische Druckveränderungen auf der Flügeloberfläche erfassen können. Zudem besitzt der Flügel 10 Beschleunigungssensoren zur Messung von Vibrationen und Schwingungen, die für die Bestimmung der strukturellen Eigenschaften und des dynamischen, aeroelastischen Verhaltens unabdingbar sind. Dynamische Verformungen können zudem durch ein Marker-Tracking Verfahren (s. orangene Marker in Abb. 4) erfasst werden. Stationär kann zusätzlich die Flügeldeformation mittels optischer Lichtleiterfasern, welche entlang der Spannweite verlaufen, ermittelt werden. Um die Steuerflächen gezielt ausschlagen zu lassen, sind Winkelsensoren an den Klappenscharnieren verbaut, welche deren Position wiedergeben. Zusätzlich zu den bisher genannten „lokalen“ Messinformationen ist das gesamte Flügelmodell auf einer speziellen Messvorrichtung – einer so genannten „piezo-elektrischen Waage“ – montiert. So lässt sich nicht nur beobachten, was lokal an bestimmten Stellen passiert, sondern auch, wie sich der Flügel als Ganzes verhält. Diese Informationen können anschließend genutzt werden, um die Steuerung des Flügels gezielt anzupassen.

Abb. 4: Aeroelastischer Tragflügel Demonstrator
Aeroelastische Tragflügel Demonstrator ausgestattet mit diversen Sensoren und Aktuatoren im Windkanal (links). Verteilung der Sensorik und Aktuatorik in der Flügelplanform (rechts).
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Abb. 5: Eindrücke der Modellinstrumentierung
(Flügelhalbschalen und geschlossenes Modell)
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Der Windkanalversuch

Neben dem aeroelastischen Tragflügel Demonstrator bedarf es zusätzlicher Elemente für die Erprobung von neuartigen Regler- und Monitoringkonzepten. Es wurde explizit ein Aufbau im Windkanal, hier im Niedergeschwindigkeitswindkanal DNW-NWB in Braunschweig, entwickelt, der mit einem sogenannten Böengenerator (s. Abb. 6) die Anströmbedingungen zur Generierung von Böen und turbulenter Strömung modifizieren kann[3]. Der Böengenerator selbst wurde bereits innerhalb des DLR-Projekts oLAF gebaut und im Rahmen von SAFER² so weiterentwickelt, dass er aus vier drehenden geschlitzten Zylindern besteht. Diese können unabhängig voneinander mittels einer in-house entwickelten Software angesteuert werden, um komplexe Anströmzustände zu erzeugen. Die erzeugten Böen werden mit einer instationären 5-Loch Drucksonde, die auf Höhe des Flügelmodells montiert wurde, erfasst und in Echtzeit gemessen.

Abb. 6: Versuchsaufbau in der Windkanalmessstrecke
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Abb. 7: Layoutskizze des Niedergeschwindigkeitswindkanals DNW-NWB in Braunschweig
Bild: 2/2, Credit:

Die Signale der Modellsensorik und -aktuatorik, der externen Messsysteme (d.h. Waage und 5-Loch Sonde) und des Böengenerators werden zusammen in einem Online-Monitoring-Setup überwacht. Dabei sitzen die Kollegen nicht direkt neben oder unter dem Kanal, sondern beobachten die Versuchsbedingungen komfortabel aus der Messwarte des Windkanals. Mittels Remote Control kann von hier auch der Böengenerator angesteuert und die Daten gemessen werden. Dieses Setup erlaubt nicht nur, Messergebnisse und Verhalten von Strömung und Flügelmodell in Echtzeit zu beobachten, sondern gleichzeitig sicherheitsrelevante Parameter zu kontrollieren, z.B. aerodynamische Lasten, die auf das Modell wirken, und Regler situativ anzuwenden. Beispielhaft ist die Online-Monitoring-Oberfläche unserer instationären Datenmessanlage in Abb. 8 dargestellt, worin sich u.a. Windlasten und Momente, Modellbeschleunigungen, d.h. dynamische Vibrationen/Schwingungen und Böencharakteristika, z.B. Böenwinkel und -amplitude, ablesen lassen.

Abb. 8: Online Monitoring Oberfläche zur instationären Datenerfassung in Echtzeit

Charakterisierung innovativer Sensor-Modell-Fusion Technologien

Ein solch komplexer Versuchsaufbau wird dabei benötigt, um neuartige, komplexe Regelungs-, Überwachungs-, und Datenrekonstruktionsalgorithmen zunächst zu erproben und anschließend zu bewerten, da diese Methoden eine Fülle an verlässlichen, in Echtzeit verarbeitbaren Datensignalen von Sensoren benötigen, um die Steuerflächen, hier z.B. Flügelklappen, zielgerichtet betätigen zu können. Das SAFER² Versuchssetup ermöglicht es so, dass Kollegen diverser Institute und Abteilungen ihre numerisch entwickelten Modelle experimentell an einem repräsentativen aeroelastischen Tragflügel testen können.

Folgende Kerntechnologien wurden innerhalb von zwei Windkanalversuchskampagnen angewandt und bewertet:

  • Reduzierung von Böen-induzierten aerodynamischen Lasten am Flügelmodell mittels robuster [4] und/oder Reinforcement-Learning-basierter Regler (Institut für Aeroelastik)
  • Online Monitoring von strukturellen Modalparametern (z.B. Flügeldämpfung) am aeroelastischen Tragflügel in Echtzeit mittels Datenfusion [5] (Institut für Aeroelastik)
  • Gezielte und sichere Destabilisierung des aeroelastischen Tragflügels und dessen Dämpfungserhöhung mittels eines Mode-Blending Reglers [6] (Institut für Aeroelastik)
  • Rekonstruktion der Oberflächendruckverteilung auf dem aeroelastischen Tragflügel basierend auf diskreten Messpunkten mittels Maschinellen Lernens und Datenfusion basierter Mapping Algorithmen [7] (Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik)
  • Erprobung eines echtzeitfähigen Monitorings von Flügeldehnungen und -deformationen mittels im Flügelmodell eingebetteter optischer Fasern (Institut für Systemleichtbau)

Zukünftige Herausforderungen

Im Rahmen des Impulsprojekts SAFER² konnten einige innovative Technologien entwickelt, erprobt und bewertet werden, die vielversprechende Ergebnisse für deren Anwendung in zukünftigen Flugzeugsystemen geliefert haben. Diese Kerntechnologien werden in nationalen sowie internationalen Projekten weiterverfolgt, u.a. in den laufenden Projekten:

  • EU-Projekt UP Wing: Aktive Regelung zur Böenlastabminderung unter transsonischen Strömungsbedingungen
  • Projekt ACTIVATE: Online Monitoring von Modalparametern in Echtzeit und (semi-)aktive Flatterkontrolle
  • Projekt LevelUP: Rekonstruktion der Flügeldruckverteilung in Echtzeit im Flugversuch

Referenzen

  1. Schmidt, T. G. et al. Assessing Sensor-Model-Fusion Technologies on a Flexible Aeroelastic Wing Demonstrator through Wind Tunnel Testing in the DLR Project SAFER2. in Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2025, Augsburg, Germany, 2025.
  2. Schmidt, T. G., Dillinger, J., Ritter, M., Altkuckatz, A. & Braune, M. Design and Experimental Characterization of a Gust-Generator Concept with Rotating-Slotted Cylinders in the Low-Speed Wind Tunnel DNW-NWB. in International Forum on Aeroelasticity and Structural Dynamics 2024, Den Haag, Netherlands, 2024.
  3. Dillinger, J., Meddaikar, Y. M., Lepage, A. & Fabbiane, N. Structural optimization of an aeroelastic wind tunnel model for unsteady transonic testing. CEAS Aeronautical Journal, Vol. 13, 2022.
  4. Stalla, F., Looye, G., Pusch, M. & Theodoulis, S. Integrating Aeroelastic and Primary Flight Control: Robust Design and Wind Tunnel Demonstration. in AIAA SciTech Forum 2026, Orlando, FL, USA, 2026.
  5. Volkmar, R. Intelligent Modal Analysis System: Autonomous Identification and Tracking of Aircraft Modal Parameters. PhD Dissertation. TU Braunschweig, Braunschweig, Germany, 2025.
  6. Micheli, B., Volkmar, R., Soal, K., Tang, M. & Boswald, M. Design and Experimental Validation of a Damping Augmentation Controller via a Saturated Destabilizing/Stabilizing Approach. in 28th AIDAA International Congress, Florence, Italy, 2025. (https://elib.dlr.de/220677/).
  7. Barklage, A., Yilmaz, E. & Bekemeyer, P. Online monitoring of data fusion results in wind tunnel applications. in AIAA SciTech Forum 2026, Orlando, FL, USA, 2026.

Autor:

Dr. Thomas G. Schmidt, Abteilung Aeroelastische Experimente, DLR-Institut für Aeroelastik

Abteilung Aeroelastische Experimente

Die Abteilung Aeroelastische Experimente widmet sich der Planung, Durchführung und Analyse von Windkanal-Experimenten.

Kontakt

Dr. rer. nat. Marc Braune

Leitung Aeroelastische Experimente
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Aeroelastik
Bunsenstraße 10, 37073 Göttingen

Dr.-Ing. Virginie Chenaux

Leitung Aeroelastische Experimente
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Aeroelastik
Bunsenstraße 10, 37073 Göttingen