A. Zuger, T. Backhaus

In der industriellen Praxis prägen etablierte Prozesse, spezialisierte Werkzeuge und proprietäre Softwarelösungen seit Jahrzehnten die aerodynamische Analyse und Optimierung. Viele dieser Systeme sind technisch ausgereift und liefern verlässliche Ergebnisse, weisen jedoch Einschränkungen bei der Flexibilität und der Integration in moderne, automatisierte Entwicklungsumgebungen auf. Besonders herausfordernd ist der Umgang mit sogenannten Legacy-Codes – historisch gewachsenen, häufig monolithischen Programmen, die ursprünglich für manuelle und disziplinär getrennte Analysen entwickelt wurden. Ihre Anpassung an vernetzte, multidisziplinäre Workflows ist oft nur mit erheblichem Aufwand möglich. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines gradientenbasierten Optimierungsrahmens für Low-Fidelity-Aerodynamik, der einen bestehenden internen Legacy-Löser direkt einbindet. Durch die Implementierung einer definierten Programmierschnittstelle (API) wird dieser ehemals abgeschlossene Code nahtlos mit dem Python-basierten Prozess-Framework OpenMDAO der NASA gekoppelt. Dadurch werden sowohl die Transparenz als auch die Wiederverwendbarkeit und Erweiterbarkeit des Codes erheblich verbessert. Gleichzeitig entsteht die Möglichkeit, den Solver in hierarchisch aufgebauten Optimierungsprozessen einzusetzen - von einfachen Einzelpunktanalysen bis hin zu komplexen Multi-Point- und Multi-Objective-Szenarien. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten Frameworks wird exemplarisch anhand einer generischen Geometrie demonstriert. Im Fokus steht die Optimierung der äußeren Formgebung (Outer Shape), wobei auf Basis von Low-Fidelity-Modellen signifikante Verbesserungen erzielt werden. Der Ansatz ermöglicht schnelle Entwurfsiterationen bei geringen Rechenressourcen, was den Entwicklungszyklus spürbar verkürzt. Darüber hinaus zeigt die Arbeit, dass eine gezielte Modernisierung bestehender Softwarelösungen eine nachhaltige Alternative zur vollständigen Neuentwicklung darstellen kann - insbesondere, wenn bestehendes Know-how und bewährte Rechenkerne weiter genutzt werden sollen. Damit leistet die Arbeit einen praxisnahen Beitrag zur Weiterentwicklung industrieller Entwicklungsprozesse. Sie zeigt einen Weg auf, wie traditionelle Werkzeuge durch gezielte Modernisierung in zukunftsfähige, automatisierte Optimierungsumgebungen überführt werden können, um den steigenden Anforderungen an Effizienz, Integration und Innovationsgeschwindigkeit im Bereich der aerodynamischen Auslegung gerecht zu werden.

In industrial practice, established processes, specialized tools, and proprietary software solutions have shaped aerodynamic analysis and optimization for decades. Many of these systems are technically mature and deliver reliable results, but they have limitations in terms of flexibility and integration into modern, automated development environments. Dealing with so-called legacy code—historically grown, often monolithic programs originally developed for manual and discipline-specific analyses—is particularly challenging. Adapting them to networked, multidisciplinary workflows is often only possible with considerable effort. This work describes the development of a gradient-based optimization framework for low-fidelity aerodynamics that directly integrates an existing internal legacy solver. By implementing a defined application programming interface (API), this previously isolated code is seamlessly coupled with NASA´s Python-based process framework, OpenMDAO. This significantly improves the transparency, reusability, and extensibility of the code. Simultaneously, it enables the solver to be used in hierarchically structured optimization processes—from simple single-point analyses to complex multi-point and multi-objective scenarios. The capabilities of the developed framework are demonstrated using a generic geometry as an example. The focus is on optimizing the outer shape, achieving significant improvements based on low-fidelity models. This approach enables rapid design iterations with minimal computational resources, noticeably shortening the development cycle. Furthermore, this work shows that targeted modernization of existing software solutions can be a sustainable alternative to complete redevelopment – especially when existing know-how and proven computational cores are to be reused. This work makes a practical contribution to the further development of industrial development processes. It demonstrates how traditional tools can be transformed into future-proof, automated optimization environments through targeted modernization, in order to meet the increasing demands for efficiency, integration, and speed of innovation in the field of aerodynamic design.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2025, Augsburg

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2026

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 17 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2602061221498.040774165680

10.25967/650158

Aerodynamische Optimierung, Framework-Integration, Low-Fidelity Aerodynamik, Legacy Code Einbindung

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Zuger, A.; Backhaus, T. (2026): Skalierbare aerodynamische Formoptimierung durch eine modulare Framework-Anbindung eines Legacy Codes. Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. (Text). https://doi.org/10.25967/650158. urn:nbn:de:101:1-2602061221498.040774165680.

06.02.2026