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Usage of Data Provenance Models in Collaborative Multi-Disciplinary Aero-Engine Design

Reitenbach, Stanislaus und Vieweg, Maximilian und Hollmann, Carsten und Becker, Richard-Gregor (2020) Usage of Data Provenance Models in Collaborative Multi-Disciplinary Aero-Engine Design. In: ASME Turbo Expo 2020: Turbomachinery Technical Conference and Exposition, GT 2020. ASME. ASME Turbo Expo 2020: Turbomachinery Technical Conference and Exposition, 2020-06-22 - 2020-06-26, Digital. doi: 10.1115/GT2020-14139. ISBN 978-079188419-5.

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Kurzfassung

The collaborative multi-disciplinary design of aircraft engines is a complex and highly iterative process. An essential characteristic of this design process is the involvement of a large number of experts from different disciplines, as well as the usage of numerous tools and workflows. Large amounts of data are produced and need to be exchanged via a multitude of interfaces. Furthermore, the data undergoes various transformations in the course of the design process. Understanding where a certain piece of data originates from and how it is connected to other datasets becomes therefore progressively essential. The purpose of this paper is to present a methodology to apply data provenance models in collaborative multi-disciplinary aero-engine design, supported by an approach for data standardization and identification. Besides the methodology, the software implementation to support this approach is presented in detail, including automated capturing and storage of provenance data, as well as methods for data investigation. In addition the presented methodology is evaluated by means of practical examples from the field of preliminary aero-engine design.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139361/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Usage of Data Provenance Models in Collaborative Multi-Disciplinary Aero-Engine Design
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Reitenbach, StanislausStanislaus.Reitenbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vieweg, MaximilianMaximilian.Vieweg (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hollmann, Carstencarsten.hollmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Becker, Richard-GregorRichard-Gregor.Becker (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 Juni 2020
Erschienen in:ASME Turbo Expo 2020: Turbomachinery Technical Conference and Exposition, GT 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1115/GT2020-14139
Verlag:ASME
ISBN:978-079188419-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Multi-Fidelity, GTlab, Multidisziplinär, multi-disciplinary, Vorentwurf, pre-design, design, Entwurf, Engine, Data Provenance, Daten Provenienz, Metadata, Metadaten, Datamodel, Datenmodell, collaborative, Kollaborativ
Veranstaltungstitel:ASME Turbo Expo 2020: Turbomachinery Technical Conference and Exposition
Veranstaltungsort:Digital
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 Juni 2020
Veranstaltungsende:26 Juni 2020
Veranstalter :American Society of Mechanical Engineers
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Flugzeuge
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AR - Aircraft Research
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Simulation und Validierung (alt), L - Virtuelles Triebwerk und Validierungsmethoden (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Antriebstechnik > Triebwerk
Hinterlegt von: Reitenbach, Stanislaus
Hinterlegt am:10 Dez 2020 12:14
Letzte Änderung:31 Okt 2024 10:48

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