Strömungsoptimierung in Turbomaschinen ist traditionell rechenintensiv und zeitaufwendig. Besonders anspruchsvoll sind Übergangskanäle zwischen Hochdruck- und Niederdruckturbinen: Hier treffen gegensätzliche Ziele aufeinander – minimale Baulänge und Masse versus maximaler Wirkungsgrad. Klassische CFD-Workflows liefern verlässliche Ergebnisse, sind jedoch in frühen Designphasen zu langsam, um systematisch Variantenräume zu durchdringen und Sensitivitäten schnell zu verstehen. Aktuelle Forschung zeigt: KI-gestützte Reduced-Order-Modelle (ROMs) beschleunigen die Optimierung von Triebwerkskomponenten um mehrere Größenordnungen und verschieben damit die Grenze zwischen Machbarkeit und Exzellenz in der Auslegung.

Reduced-Order-Modelle – Physik-nahe statt Blackbox

ROMs komprimieren hochdimensionale Strömungsfelder auf wenige dominante Moden, die die wesentlichen dynamischen Muster repräsentieren. Methoden wie Proper Orthogonal Decomposition (POD) oder Singulärwertzerlegung (SVD) identifizieren diese Moden aus hochwertigen Simulations- oder Versuchsdaten. Statt eine Blackbox zu trainieren, die Eingaben auf Ausgaben mappt, bilden ROMs die zugrunde liegende Strömungsphysik auf einer reduzierten, interpretierbaren Basis ab. Das Ergebnis sind:

• extrem schnelle Vorhersagen für Trendanalysen und Design-Exploration,
• robuste Sensitivitätsstudien (z. B. Längen-, Krümmungs- oder Profilvarianten),
• besser nachvollziehbare Zusammenhänge zwischen Geometrie, Betriebszuständen und Wirkungsgrad.

Die interpretierbare Struktur der Moden erleichtert zudem die Kommunikation mit Fachabteilungen, die Validierung gegen High-Fidelity-Referenzen und die Akzeptanz in regulierten Umgebungen.

Drei KI-Ansätze im Vergleich: ROMs, Surrogatmodelle, PINNs

In Studien zu Übergangskanälen wurden drei Ansätze gegenübergestellt:

• Reduced-Order-Modelle (ROMs): Identifizieren gemeinsame Muster/Moden in den Daten und erlauben extrem schnelle Simulationen. Besonders stark bei Trendanalysen, Sensitivitäten und schneller Vorselektion im Designraum. Vorteil: hohe Geschwindigkeit bei guter physikalischer Treue innerhalb des abgedeckten Parameterraums.
• Surrogatmodelle: Klassische Regressions- oder Deep-Learning-Modelle performen im abgesicherten Datenraum häufig gut, verlieren jedoch außerhalb an Genauigkeit. Für robuste Explorationen müssen daher Parametergrenzen und Unsicherheiten strikt eingehalten und überwacht werden.
• Physik-informierte neuronale Netze (PINNs): Kombinieren Daten mit Gleichungsrestriktionen. In diesem Setting gelten sie aktuell noch als nicht praxistauglich, da Trainingsstabilität, Rechenaufwand und Skalierung auf komplexe 3D-Geometrien häufig die Vorteile aufzehren.

Fazit: Für industrielle Vorentwicklung und schnelle Iteration bieten ROMs derzeit das beste Verhältnis aus Geschwindigkeit, Interpretierbarkeit und Zuverlässigkeit.

Übertragbarkeit und industrielle Relevanz

Die Erkenntnisse lassen sich über Turbomaschinen hinaus verallgemeinern. Überall, wo hochaufwendige Strömungs- oder Thermiksimulationen Engpässe verursachen, schaffen ROMs Tempo:

• Rotierende Maschinen, Pumpen und Verdichter
• Strömungs- und Mischkanäle, Diffusoren, Umlenker
• Wärmetauscher und Kühlsysteme
• Sekundärluftsysteme, Leckageströme, Filmkühlung
• Aero-/Thermoakustik-Fragestellungen im Vorentwurf

ROMs ermöglichen Echtzeit-nahe Design-Exploration, schnelle Sensitivitätsanalysen und frühzeitiges Erkennen von Wirkungsgradänderungen – mit Beschleunigungen typischerweise um 10^2 bis 10^4 gegenüber Full-Order-CFD. Das erlaubt mehr Designiterationen pro Tag, bessere Nutzung von Testständen und fundierte Entscheidungen bereits in frühen Phasen.

Praktischer Leitfaden – Von Daten zum ROM

Ein erfolgreicher ROM-Workflow steht und fällt mit der Datengrundlage und der sauberen Parametrisierung:

• Datengrundlage: Hochwertige CFD- oder Versuchsdaten, klar definierter Parameterraum (Geometrievarianten, Betriebszustände), konsistente Randbedingungen, saubere Normalisierung und Datenqualitätssicherung.
• Dimensionalitätsreduktion: Identifikation dominanter Moden via POD/SVD; Prüfung der Energiedeckung, um die Anzahl der Moden zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit zu balancieren.
• Parametrisiertes ROM: Projektion der Governing Equations auf den reduzierten Raum oder Regression im Modenkoeffizientenraum; optional hybride Ansätze, die physikalische Nebenbedingungen (z. B. Massenerhaltung) erzwingen.
• Modus-Management: Verwaltung von Moden über Geometrie- und Lastzustandsfamilien hinweg; Strategien für Modenkohärenz bei Varianten (z. B. mittels Alignment, Interpolation).
• Tooling: Reproduzierbare Pipelines für Feature-Engineering, Trainings-/Validierungssplits, Versionierung von Daten und Modellen.

ConnectAIze unterstützt Sie bei jedem Schritt – von der Datenaufbereitung über die Modenerstellung bis zur Parametrisierung und Automatisierung der ROM-Pipeline in Ihrer bestehenden Umgebung.

Validierung, Robustheit und Compliance

Ohne verlässliche Validierung ist jedes Modell wertlos. Bewährte Bausteine sind:

• Cross-Validation über Geometrie- und Lastzustandsvarianten
• Out-of-Distribution-Checks zur sicheren Erkennung von Extrapolation
• Unsicherheitsquantifizierung (z. B. Ensembles, Bayesianische Verfahren)
• Vergleich gegen High-Fidelity-Referenzen mit dokumentierten Fehlergrenzen
• Interpretierbarkeit: physikalisch sinnvolle Moden und Residuenanalyse
• Prüfpfade und Auditierbarkeit für regulierte Branchen

Die Ergebnisse sollten in technischen Datenblättern festgehalten werden: Gültigkeitsbereich, Genauigkeitsmetriken, Rechenzeit, minimale/empfohlene Hardware. ConnectAIze implementiert hierfür MLOps-Governance, die Modell-Drift, Versionsstände und Freigabeprozesse transparent macht.

Integration in Ihre Toolchain und den Betrieb

Der Mehrwert entsteht erst, wenn ROMs nahtlos in Ihre Prozesse eingebettet sind:

• Kopplung mit der bestehenden Simulationskette (Co-Simulation mit CFD/FEM)
• Einbindung in digitale Zwillinge für Zustandsbewertung und prädiktive Maßnahmen
• Deployment auf Edge-Geräten an Prüfständen oder in der Leitwarte sowie auf HPC-Clusters
• Standardisierte APIs für CAD-, CFD- und PLM-Integration; Skriptbare Batch-Studien
• Monitoring von Modell-Drift und automatisierte Retraining-Trigger
• Rechte- und Rollenkonzepte, Datenzugriffs- und Security-Policies

ConnectAIze schafft die Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine: interaktive Dashboards, Assistenzfunktionen für Ingenieurinnen und Ingenieure, sowie Integration in bestehende HMI- und MES-Systeme, damit ROM-Erkenntnisse unmittelbar in Entscheidungen und Steuerungen einfließen.

Wirtschaftlicher Nutzen und KPIs

Ein belastbarer Business Case verbindet technische und wirtschaftliche Kennzahlen:

• Rechenzeitreduktion: typischerweise 10^2–10^4 vs. Full-Order-CFD
• Designiterationen: signifikant mehr Varianten pro Tag bei gleichbleibenden Ressourcen
• Wirkungsgrad/Leistung: frühzeitiges Erkennen von Trends und Trade-offs (Bauteilgewicht vs. Wirkungsgrad) ermöglicht bessere Optima
• Energie- und Emissionspotenziale: gezieltere Maßnahmen, weniger Fehlversuche
• Teststandnutzung: ROM-gestützte Vorauswahl entlastet teure Messkampagnen
• Time-to-Decision: schnellere Freigaben in Vorentwicklung und Konzeptstudien

Entscheidend ist, KPIs zu Beginn zu definieren und regelmäßig gegen Referenzläufe zu spiegeln. ConnectAIze setzt hierfür abgestimmte KPI-Cockpits auf, die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Iterationsrate kontinuierlich messen.

Grenzen und Ausblick

ROMs sind kein Allheilmittel. Einige Grenzen und Entwicklungslinien:

• 2D zu 3D: Viele ROMs werden noch in 2D evaluiert; die Verallgemeinerung auf 3D erfordert dichtere Datensätze, effizientes Modenmanagement und sorgfältige Parametrisierung.
• Datenabdeckung: Außerhalb des trainierten Parameterraums sinkt die Genauigkeit; OOD-Erkennung und konservative Sicherheitsmargen sind Pflicht.
• Komplexe Physik: Starke Nichtlinearitäten, Trennungen oder transiente Kopplungen können zusätzliche Moden oder hybride ROM-Ansätze erfordern.
• Regulierte Branchen: Nachvollziehbare Modelle, Prüfpfade und Sicherheitsanalysen sind entscheidend. Dokumentation und Auditierbarkeit sind integrale Bestandteile des ROM-Lebenszyklus.
• Offene Daten: Gemeinsame, offen zugängliche Datensammlungen – etwa für Übergangskanäle – erleichtern den Aufbau belastbarer 3D-ROMs und fördern Standards.

Die Dynamik ist hoch: Bessere Lernverfahren, effiziente Online-Updates und adaptive Modenverwaltung werden ROMs in den nächsten Jahren noch leistungsfähiger machen.

Ihr Weg zum Pilot in 6–8 Wochen

Starten Sie mit einem fokussierten, risikoarmen Pilot:

1. Komponente wählen: Identifizieren Sie eine kritische Komponente mit teuren Simulationen (z. B. Übergangskanal, Diffusor, Wärmetauschersektion).
2. Daten sammeln: Zusammenstellen hochwertiger CFD-/Messdaten; Parameterraum und Randbedingungen fixieren; Datenqualität sichern.
3. ROM-Prototyp aufsetzen: Modenanalyse (POD/SVD), Auswahl dominanter Moden, parametrisierte Projektion/Regression; erste Validierung gegen Referenzfälle.
4. KPIs definieren: Geschwindigkeitsgewinn, Genauigkeit (z. B. Druckverlust, Wirkungsgrad), Iterationsrate, Abdeckungsgrad des Parameterraums.
5. Integration vorbereiten: API-Spezifikation, Einbindung in bestehende Tools, Co-Simulation, Edge/HPC-Deploymentpfad, MLOps-Governance für Monitoring und Retraining.
6. Ergebnisreview: Fehlergrenzen dokumentieren, OOD-Grenzen festlegen, Freigabekriterien definieren und den Rollout zur nächsten Komponente planen.

ConnectAIze begleitet Sie von der ersten Datenaufnahme bis zum produktiven Einsatz – mit nahtlosen Schnittstellen, industrietauglicher Integration generativer KI und maßgeschneiderten ROM-Lösungen, die Ihre Entwicklungszyklen beschleunigen und das Potenzial Ihrer Turbomaschinen heben.