Effiziente globale Optimierung für den konzeptionellen Flugzeugentwurf (EGOCAD-II); LuFo VI-2

Abstract

Das Forschungsvorhaben EGOCAD-II wurde im Rahmen des Verbundvorhabens UNICADO-II im Luftfahrtforschungsprogramm LuFo VI-2 durchgeführt und adressierte die Entwicklung und Integration KI-gestützter Optimierungsmethoden für den konzeptionellen Flugzeugentwurf. Ziel war es, effiziente globale Optimierungsverfahren auf Basis probabilistischer Surrogatmodelle in das UNICADO-Software-Rahmenwerk zu integrieren, um rechenintensive multidisziplinäre Entwurfsanalysen mit reduziertem Simulationsaufwand durchführen zu können. Im Vorhaben wurde eine auf Gauß-Prozessen basierende EGOCAD-Toolbox entwickelt, die Bayes’sche Optimierung, probabilistische Modellierung von Ziel- und Nebenbedingungen sowie Verfahren zum Umgang mit nicht konvergierenden Entwurfspunkten umfasst. Die Methoden wurden anhand kanonischer Testfunktionen mit und ohne Nebenbedingungen validiert und in die UNICADO-Entwurfsschleife über das DLR Remote Component Environment eingebunden. Darüber hinaus wurde eine Multi-Fidelity-Erweiterung der Bayes’schen Optimierung erarbeitet, die offline verfügbare Low-Fidelity-Daten mit online ausgeführten High-Fidelity-Auswertungen kombiniert. Diese Erweiterung wurde methodisch ausgearbeitet und veröffentlicht. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass surrogatbasierte Optimierungsverfahren einen wesentlichen Beitrag zur effizienten Analyse und Optimierung konzeptioneller Flugzeugentwürfe leisten können. EGOCAD-II stellt damit eine methodische Grundlage für zukünftige KI-gestützte Entwurfs- und Optimierungsprozesse dar, insbesondere für Anwendungen mit kostenintensiven multidisziplinären Analyseschleifen, Nebenbedingungen und unsicherem Konvergenzverhalten.