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Demonstrating Automated Generation of Simulation Models from Engineering Diagrams

Stürmer, Marius und Graumann, Marius und Koch, Tobias (2023) Demonstrating Automated Generation of Simulation Models from Engineering Diagrams. In: 22nd IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2023. ICMLA 2023, 2023-12-15 - 2023-12-17, Jacksonville, Florida, USA. doi: 10.1109/ICMLA58977.2023.00173. ISBN 979-835034534-6. ISSN 1946-0759.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
955kB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10459771

Kurzfassung

Digital twins are powerful tools for analysis and representation of physical systems. However, the creation of digital twins including simulation models remains a challenging and time-consuming task, requiring expertise in the domain. Previous work showed algorithms for digitizing engineering diagrams, which is a necessary step for automated simulation model generation. In this paper, we present a comprehensive pipeline for automatically generating simulation models through the digitization of engineering diagrams, exemplified by a simple hydraulic system. For the digitization, we employ several computer vision techniques and deep learning models trained on synthetic data. The demonstrator showcases necessary steps and modules to create a simulation model, and which data has to be available at each working step. Potentially, our approach accelerates the adoption and utilization of digital twin technologies, reducing the time and manual work needed to create simulation models.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/203974/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Zusätzliche Informationen:© 2024 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
Titel:Demonstrating Automated Generation of Simulation Models from Engineering Diagrams
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stürmer, Mariusjan.stuermer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0002-1490-6607161580031
Graumann, Mariusmarius.graumann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Koch, TobiasTobias.Koch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1279-0209NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Erschienen in:22nd IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICMLA58977.2023.00173
ISSN:1946-0759
ISBN:979-835034534-6
Status:veröffentlicht
Stichwörter:digital twin, automatic model generation, plan digitization, deep learning
Veranstaltungstitel:ICMLA 2023
Veranstaltungsort:Jacksonville, Florida, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:15 Dezember 2023
Veranstaltungsende:17 Dezember 2023
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Synergieprojekt Automated Model Generation
Standort: Rhein-Sieg-Kreis
Institute & Einrichtungen:Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen > Digitale Zwillinge von Infrastrukturen
Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen
Hinterlegt von: Stürmer, Marius
Hinterlegt am:14 Jun 2024 09:10
Letzte Änderung:14 Jun 2024 09:10

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