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Closing the Gap between Data Model driven Geometry Generation and HiFi CAD for Automatized and Consistent Design Analysis

Siggel, Martin und Reitenbach, Stanislaus und Banovic, Mladen und Pahs, Andreas (2024) Closing the Gap between Data Model driven Geometry Generation and HiFi CAD for Automatized and Consistent Design Analysis. In: AIAA SciTech 2024 Forum. AIAA SCITECH 2024 Forum, 2024-01-08 - 2024-01-12, Orlando, FL, USA. doi: 10.2514/MSCITECH24. ISBN 978-162410711-5.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

Offizielle URL: https://arc.aiaa.org/doi/book/10.2514/MSCITECH24

Kurzfassung

The design process in the aerospace industry typically consists of multiple design phases, in which the design is refined progressively. Advancing from one phase to the next often needs to be done manually, which especially makes the geometric design process difficult to automatize. This paper presents a process that closes the gap between a data model driven (preliminary) geometry generation and an initially manual geometric detail modeling in the high-fidelity phase. It introduces a method to consistently track and persist metadata like face names and colors through a complete geometry processing chain, such that this process can be automatically repeated even with changed design parameters. This process is demonstrated using the first stage of a high-pressure turbine from an aircraft engine. Annulus contour and blade geometries were designed in a standardized process. In addition, the generation of the cavity between the vanes and the rotors was added automatically by means of a CAD environment. The automated geometry generation process is finally demonstrated by a modification of the annulus design parameters, resulting in a geometry variation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/209849/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Closing the Gap between Data Model driven Geometry Generation and HiFi CAD for Automatized and Consistent Design Analysis
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Siggel, Martinmartin.siggel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3952-4659NICHT SPEZIFIZIERT
Reitenbach, StanislausStanislaus.Reitenbach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Banovic, MladenMladen.Banovic (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9056-3784173499050
Pahs, AndreasAndreas.Pahs (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:4 Januar 2024
Erschienen in:AIAA SciTech 2024 Forum
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2514/MSCITECH24
ISBN:978-162410711-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:CAD, Geometry, Metadata, Exports, Parametric Modeling
Veranstaltungstitel:AIAA SCITECH 2024 Forum
Veranstaltungsort:Orlando, FL, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:8 Januar 2024
Veranstaltungsende:12 Januar 2024
Veranstalter :American Institute of Aeronautics and Astronautics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien, L - Virtuelles Triebwerk
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Antriebstechnik
Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung
Hinterlegt von: Siggel, Dr. Martin
Hinterlegt am:10 Dez 2024 20:48
Letzte Änderung:10 Dez 2024 20:48

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