ARCADIA – Bewertung der Insassensicherheit im Flugzeugentwurf

Der Entwurf eines neuen Flugzeugs ist ein komplexer multidisziplinärer Prozess. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat eine Prozesskette für den Flugzeugentwurf entwickelt, die das Fachwissen seiner verschiedenen Institute vereint. Im Projekt ARCADIA werden die Kompetenzen der DLR-Institute, die sich mit innovativen Kabinenkonfigurationen beschäftigen, in den Entwurfsprozess integriert. Dies umfasst insbesondere die Entwicklung von neuartigen Kabinendesigns, Belüftungskonzepten, Methoden zur Berechnung der Insassensicherheit, elektrischen Systemen und Strategien für effizientes Ein- und Aussteigen der Passagiere durch Tests und umfangreiche virtuelle Analysen. Die Grundlage für den kollaborativen Flugzeug- und Kabinenentwicklung ist hier das Common Parametric Aircraft Configuration Schema (CPACS)-Datenformat, um den Austausch von Konstruktionsdaten und Ergebnissen von zunehmend detaillierteren Flugzeugmodellen zwischen den unterschiedlichen Disziplinen des Entwurfsprozess zu vereinfachen.

PANDORA: Digitale Entwurfsumgebung für Crashsimulationen

Das Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie spielt eine wichtige Rolle im Designprozess, indem es einen Beitrag zur Crashsicherheit und zum Strukturdesign leistet. Das intern entwickelte Python-Tool PANDORA (Parametric Numerical Design and Optimization Routines for Aircraft) stellt dank der automatischen Generierung komplexer Multi-Fidelity-Finite-Elemente-Modelle (FE-Modelle) auf der Grundlage der CPACS-Definition des Flugzeugs die Schnittstelle zur DLR-Designprozesskette dar. Innerhalb von ARCADIA wird die PANDORA-Umgebung durch die Integration von Kabinenumgebungs- und Insassenmodellen erweitert, um neuartige Sicherheitsherausforderungen zu untersuchen, die bei unkonventionellen Kabinen auftreten. Bei solchen Konfigurationen können sich die Anforderungen an die Sicherheit der Passagiere direkt auf die Konstruktion auswirken, so dass bereits in der Vorentwurfsphase eine umfassende Bewertung der Crashsicherheit erforderlich ist.

Obwohl das Sitzmodell so konzipiert ist, dass sein Rechenaufwand möglichst gering ist, erfordert der hohe Detaillierungsgrad, der erforderlich ist, um das komplexe Wechselwirkung von Sitzen und Passagieren genau zu erfassen, eine feine räumliche und zeitliche Diskretisierung. Dies stellt eine große Herausforderung bei Gesamtflugzeugsimulationen dar, bei denen ggf. mehrere hundert Sitz- und Dummymodellen erforderlich sind. Die daraus resultierende Zunahme an Elementen und Iterationen kann die Analysezeit schnell über die praktikablen Grenzen im Vorentwurf hinaussteigen lassen. Andererseits hat die numerische Darstellung von Insassen und Sitzen einen wesentlichen Einfluss auf die Sicherheitsbewertung, da sie für die Übertragung der Aufpralllast auf den Insassen, die Insassenkinematik und die Berechnung der Verletzungswahrscheinlichkeiten selbst verantwortlich ist. Detaillierte numerische Modelle sind daher notwendig, um die Überlebensfähigkeit bei einer Crashlandung bewerten zu können.

KI-gestützter Multi-Fidelity-Ansatz

Ein Multi-Fidelity-Ansatz, der auf einem KI-Ersatzmodell basiert, wird derzeit entwickelt, um bei Simulationen mit großen Rumpfmodellen ein optimales Gleichgewicht zwischen Rechenkosten und hochwertigen Ergebnissen zu erzielen. Die Methodik befasst sich mit drei zentralen Herausforderungen: der Notwendigkeit kosteneffizienter Simulationen der primären Rumpfstruktur, dem deutlich höheren Detaillierungsgrad, der für Dummy- und Sitzmodelle erforderlich ist, und der Sicherstellung der numerischen Stabilität von fein diskretisierten Dummy- und Sitzmodellen unter extremen Beschleunigungsbelastungen, die bei einem Crashlandung auftreten. Der Multi-Fidelity-Ansatz beinhaltet die Verwendung eines Ersatzmodells reduzierter Ordnung für Sitze und Dummys in der von PANDORA generierten Flugzeugsimulation in Originalgröße, um die Kinematik des Passagierbodens unter jedem Sitz in Bezug auf lokale Verformungen und Beschleunigungen effizient zu bestimmen. Das vereinfachte Sitzmodell repliziert die wichtigsten Massen- und Steifigkeitseigenschaften des validierten Sitzes zu einem Bruchteil seiner Rechenkosten. Der vereinfachte Sitz wird mit etwas versteiften Dummies integriert und bietet eine numerisch robuste und effiziente Lösung, um die von den Passagieren verursachte Trägheitslast hinreichend genau in die Primärstruktur des Flugzeugs einzuleiten. Im Anschluss an die Gesamtflugzeugsimulation werden die Verletzungskriterien der Insassen durch einen KI-Algorithmus bewertet, der auf der Kinematik des Passagierbodens im Rumpf basiert. Der Algorithmus wird mit Hilfe eines vergleichsweisen kleinen FE-Modells trainiert, das hochdetaillierte Sitz- und für Luftfahrtanwendungen zugelassenen Dummymodelle verwendet, um die Kinematik an den Befestigungspunkten der Sitzbeine mit den daraus resultierenden Verletzungsgraden der Insassen oder strukturellem Versagen der Sitze zu korrelieren.