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Die Berechnung der Durchströmung von Bauteilen ist gegenüber derjenigen von umströmten Bauteilen deutlich im Hintertreffen. Das liegt vor allem an der fehlenden Verfügbarkeit geeigneter optisch transparenter Modellkanäle für die experimentelle Analyse. Der Beitrag stellt ein Verfahren zur Herstellung transparenter durchströmter Geometrien auf der Basis generativ gefertigter Urmodelle vor. Damit können beliebig komplexe Innenströmungen optisch analysiert werden. Anhand von zwei Beispielen aus der Medizin, der Modellierung der oberen Atemwege und des Bronchialbaums, wird das Verfahren vorgeführt. Der generative Bauprozess mittels 3D-Printing wird beschrieben und die Abformung in transparentem Silikon gezeigt. Schließlich werden beispielhaft der Messaufbau und Ergebnisse der Anwendung vorgestellt. Das Verfahren bildet die Grundlage für die Analyse und Berechnung komplexer Innenströmungen und trägt somit zur Verbesserung zahlreicher technischer Anwendungen bei.
Die generative Herstellung von Kunststoffbauteilen hat im Gewand des Rapid Prototyping die Produktentwicklung nachhaltig positiv beeinflusst und ist im Begriff als Rapid Manufacturing die Fertigung zu revolutionieren. Je mehr sich die besonderen Eigenschaften generativ gefertigter Kunststoffbauteile herumsprechen, desto lauter wird der Ruf nach Metallbauteilen. Die Entwicklung entsprechender Prozesse läuft auf Hochtouren, kann aber bisher aber erst vereinzelt Erfolge vorweisen. Dabei wären es gerade die Metallbauteile, die ausgestattet mit den besonderen Merkmalen generativ gefertigter Werkstücke, in vielen Branchen einen deutlichen Entwicklungsschub auslösen könnten. Für den potenziellen Anwender ist dabei besonders verwirrend, dass die unterschiedlichsten Ansätze nebeneinander verfolgt werden. Im Folgenden soll daher der Versuche unternommen werden, dieses weite Feld systematisiert darzustellen und Möglichkeiten und Trends zu erläutern.
Searching optimal interplanetary trajectories for low-thrust spacecraft is usually a difficult and time-consuming task that involves much experience and expert knowledge in astrodynamics and optimal control theory. This is because the convergence behavior of traditional local optimizers, which are based on numerical optimal control methods, depends on an adequate initial guess, which is often hard to find, especially for very-low-thrust trajectories that necessitate many revolutions around the sun. The obtained solutions are typically close to the initial guess that is rarely close to the (unknown) global optimum. Within this paper, trajectory optimization problems are attacked from the perspective of artificial intelligence and machine learning. Inspired by natural archetypes, a smart global method for low-thrust trajectory optimization is proposed that fuses artificial neural networks and evolutionary algorithms into so-called evolutionary neurocontrollers. This novel method runs without an initial guess and does not require the attendance of an expert in astrodynamics and optimal control theory. This paper details how evolutionary neurocontrol works and how it could be implemented. The performance of the method is assessed for three different interplanetary missions with a thrust to mass ratio <0.15mN/kg (solar sail and nuclear electric).