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Entwicklung vereinheitlichter Multi-Domain-Simulationsmodulbibliotheken
Voraussetzung für den Einsatz von Simulation in der virtuellen Produktentwicklung ist, dass die Kosten für die Entwicklung der benötigten Simulationsmodelle in einem angemessenen Rahmen bleiben. Die Nutzung vereinheitlichter und wieder verwendbarer Simulationsmodulbibliotheken in Verbindung mit der Anwendung abstrakter Beschreibungssprachen für Gesamt-Modelle (SysML / STEP, Model Driven Architecture) ist hierfür ein vielversprechender Weg.
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Grid-Computing
Grid-Computing ist eine aktuelle, immer wichtiger werdende Basistechnologie zur effizienten Nutzung verteilter Rechen- und Speicherressourcen. Eine solche Technologie ist insbesondere im Umfeld komplexer numerischer Simulationen sinnvoll einsetzbar, da die stetig steigenden Ressourcenanforderungen unter anderem mit Hilfe der verteilten Systemumgebung erfüllt werden können.
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Integration komplexer numerischer Anwendungen
In der Luft- und Raumfahrtforschung werden neben Modellversuchen auch umfangreiche Computersimulationen entwickelt und durchgeführt. Die verwendeten Simulationscodes sowie Visualisierungstools laufen oftmals auf unterschiedlichen Computersystemen.
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Management wissenschaftlicher Daten und Informationen
Ein weit verbreitetes Problem in den wissenschaftlichen Instituten und Einrichtungen des DLR ist die Verwaltung der wachsenden Datenbestände. Dies umfasst sowohl Ergebnisdaten von Experimenten als auch Daten, die durch numerische Simulationsrechnungen erzeugt werden.
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Modellierung und Simulation
Die Modellierungs- und Simulationstätigkeiten fokussieren sich auf das Themengebiet des Model Based Systems Engineering (MBSE). Die Forschungs- und Entwicklungsergebnisse an neuen Methoden in diesem Bereich werden in dem Projekt Virtueller Satellit in Software implementiert. Die Bandbreite der Forschung reicht dabei von MBSE in der Concurrent Engineering Facility (CEF) über Designoptimierung bis hin zu Themen der formalen Verifikation.
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Python for High Performance and Scientific Computing
Python is an established, general-purpose, high-level programming language with a large following in research and industry for applications in fields including computational fluid dynamics, finance, biomolecular simulation, artificial intelligence, statistics, data analysis, scientific visualization, and systems management. The use of Python in scientific, high performance parallel, big data, and distributed computing roles has been on the rise with the community providing new and innovative solutions while preserving Python’s famously clean syntax, low learning curve, portability, and ease of use.
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Qualitätssicherung für Anwendercodes
Die Entwicklung qualitativ hochwertiger Software setzt intensive begleitende Massnahmen zur Qualitätssicherung in allen Entwicklungsphasen voraus. Der Qualitätssicherungsprozeß ist eng mit dem Entwicklungsprozeß verbunden und entsprechend auf ihn abgestimmt.
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Regelungssoftware für Raumfahrtsysteme
Die Regelungssoftware ist ein zentraler Bestandteil eines jeden Raumfahrtsystems. Für diese Software gelten hier besonders hohe Anforderungen an Sicherheit, Robustheit und Echtzeitverhalten.
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Software-Qualitätssicherung
Eine entscheidende Voraussetzung für die wissenschaftliche Exzellenz und Innovationsfähigkeit des DLR ist die Beherrschung moderner Software-Engineering-Verfahren.
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Software-Test und -Verifikation
Software-Tests sind wichtiger Bestandteil jeder Softwareentwicklung. Der in den Softwaretest zu investierende Aufwand hängt davon ab, welche Folgen und Wahrscheinlichkeit das Versagen der Software bzw. des Systems aufgrund nicht entdeckter Fehler hat, und wird zudem durch die Funktionalitäten und das Design der Software bestimmt.
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Softwareumgebungen für die virtuelle Produktentwicklung
In mehreren Projekten arbeitet die DLR Simulations- und Softwaretechnik an modernen Softwareumgebungen für die virtuelle Produktentwicklung.
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Virtuelle und Erweiterte Realität
Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) sind wichtige Methoden für die Bewertung und Analyse von ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen und Arbeitsplätzen. Aber auch in der Planetenforschung und in der Fernerkundung sind diese Techniken im täglichen Einsatz, Hier müssen spezifische Anforderungen analysiert und entsprechende Methodenforschung in VR/AR durchgeführt werden.
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Visual Computing
Der Themakomplex "Visual Computing" umfasst alle Aktivitäten im Bereich bildgebender Verfahren wie bspw. der Visualisierung von räumlichen und nicht-räumlichen Daten, dem Post-Processing großer wissenschaftlicher Daten, Interaktions- und Explorationsmethoden in immersiven Arbeitsumgebungen (Virtual Reality, Augmented Reality), Visual Analytics und Knowledge Discovery, sowie zugehöriger Software-Tools und Anwendungen.
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Wissenschaftliche Visualisierung
Parallele Verarbeitung großer Simulations- und Messdaten ist die Voraussetzung für eine interaktive Exploration von Merkmalen, die durch akkurate Extraktionsmethoden zur Verfügung gestellt werden. Verteilte Architekturen erlauben interaktive Exploration von Visualisierungselementen. Dies wird durch Daten-Streaming von Multiresolution-Daten noch deutlich verbessert.
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