Integration code-basierter und CAD-basierter parametrisierter wissensregeln für die Generierung von multi-fidelity-Flugzeugmodellen

Kurzfassung

Im vorliegenden Beitrag werden Möglichkeiten zur Verbesserung der praktischen Nutzbarkeit wissensbasierter Ansätze zur automatisierten Generierung von Flugzeuggeometriemodellen untersucht. Der aktuell am DLR entwickelte Fuselage Geometry Assembler (FUGA) stellt eine Implementierung eines solchen wissensbasierten Ansatzes dar. FUGA erlaubt die Definition und Ausführung beliebiger Wissensregeln für Flugzeugdesigns sowie die Generierung entsprechender 3D-Modelle. Aktuell sind bestehende FUGA-Regeln zur dynamischen Generierung von 3D-Geometrien rein Code-basiert definiert, was die Generierung komplexerer Geometrien erschwert. Um die Definition von Wissensregeln zur Generierung komplexer Geometrien effizienter zu machen, wurde im Rahmen dieses Beitrags eine Architektur für die Integration parametrisierbarer CAD-Modelle in den wissensbasierten Engineeringprozess entwickelt. Parametrisierbare CAD-Modelle können dabei in Form spezieller Wissensregeln flexibel eingebunden und dynamisch bei der Regelausführung parametrisiert werden. Die entwickelte Integration wird anhand einer Fallstudie zur automatisierten Generierung von detaillierten Strukturgeometriemodellen evaluiert. Im Vergleich mit dem bestehenden, rein Code-basierten Ansatz für die dynamische Geometrieerzeugung in FUGA erlaubt die Nutzung automatisch parametrisierbarer CAD-Modelle eine Erstellung stärker detaillierter Modelle bei gleichzeitig geringerem Aufwand für die Definition zugrundeliegender Wissensregeln