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Machine Learning Methods for the Design and Operation of Liquid Rocket Engines - Research Activities at the DLR Institute of Space Propulsion

Waxenegger-Wilfing, Günther und Dresia, Kai und Deeken, Jan C. und Oschwald, Michael (2021) Machine Learning Methods for the Design and Operation of Liquid Rocket Engines - Research Activities at the DLR Institute of Space Propulsion. Space Propulsion 2020+1, 2021-03-17 - 2021-03-19, Virtuelle Konferenz.

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Kurzfassung

The last years have witnessed an enormous interest in the use of artificial intelligence methods, especially machine learning algorithms. This also has a major impact on aerospace engineering in general, and the design and operation of liquid rocket engines in particular, and research in this area is growing rapidly. The paper describes current machine learning applications at the DLR Institute of Space Propulsion. Not only applications in the field of modeling are presented, but also convincing results that prove the capabilities of machine learning methods for control and condition monitoring are described in detail. Furthermore, the advantages and disadvantages of the presented methods as well as current and future research directions are discussed.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/141735/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Machine Learning Methods for the Design and Operation of Liquid Rocket Engines - Research Activities at the DLR Institute of Space Propulsion
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Waxenegger-Wilfing, GüntherGuenther.Waxenegger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5381-6431NICHT SPEZIFIZIERT
Dresia, KaiKai.Dresia (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3229-5184NICHT SPEZIFIZIERT
Deeken, Jan C.Jan.Deeken (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5714-8845NICHT SPEZIFIZIERT
Oschwald, MichaelMichael.Oschwald (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9579-9825NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 März 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Learning, Surrogate Modeling, Engine Control, Neural Networks, Liquid Rocket Engines
Veranstaltungstitel:Space Propulsion 2020+1
Veranstaltungsort:Virtuelle Konferenz
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 März 2021
Veranstaltungsende:19 März 2021
Veranstalter :3AF
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Raumtransport
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RP - Raumtransport
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt LUMEN (Liquid Upper Stage Demonstrator Engine)
Standort: Lampoldshausen
Institute & Einrichtungen:Institut für Raumfahrtantriebe > Raketenantriebssysteme
Hinterlegt von: Waxenegger-Wilfing, Günther
Hinterlegt am:13 Apr 2021 06:42
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:41

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