Zum Inhalt springen
🇪🇺 EU-Server Geprüft: April 2026

OpenMDAO

NASA Glenn Research Center

3/5
Tool öffnen

OpenMDAO ist ein von NASA entwickeltes Open-Source-Framework für multidisziplinäre Design-Analyse und -Optimierung (MDAO). Ingenieure koppeln physikalische Simulationsmodelle verschiedener Disziplinen (Aerodynamik, Strukturmechanik, Antrieb, Thermik) in einer einheitlichen Umgebung und führen Sensitivitätsanalysen, Optimierungen und probabilistische Bewertungen durch. Besonders stark bei analytischen Gradienten für große Optimierungsprobleme.

Kosten: Kostenlos, Apache 2.0 Lizenz. Kommerzielle Nutzung erlaubt ohne Einschränkungen.

Stärken

  • Kostenlos und Open Source — keine Lizenzbarriere für Forschung und Industrie
  • Analytische partielle Ableitungen für effiziente Gradientenoptimierung großer multidisziplinärer Systeme
  • Aktiv entwickelt von NASA Glenn Research Center mit akademischer Community
  • Python-basiert: einfache Integration von scipy, NumPy, SciPy und eigenen Simulationscodes
  • Skaliert von Laptop-Experimenten bis zu HPC-Cluster-Optimierungen

Einschränkungen

  • Keine GUI — rein programmatische Nutzung erfordert Python-Kenntnisse und Engineering-Expertise
  • Kein eigenständiges Monte-Carlo-Modul — probabilistische Analysen über externe Bibliotheken (SALib, PyDOE) nötig
  • Keine kommerzielle Support-Option — Community-Forum und Dokumentation als einzige Ressourcen
  • Steile Lernkurve für Ingenieure ohne Optimierungs- und MDAO-Erfahrung

Passt gut zu

Aerospace-Forschungsgruppen und Raumfahrtagenturen für Systemdesign-Studien Universitäten und Institute für Missionsarchitektur-Optimierungen Ingenieurteams, die eine kostenlose Alternative zu kommerziellen MDAO-Plattformen suchen

So steigst du ein

Schritt 1: OpenMDAO über pip installieren: pip install openmdao. Die offizielle Dokumentation unter openmdao.org enthält Tutorials von einfachen Komponentenmodellen bis zu vollständigen multidisziplinären Systemen.

Schritt 2: Einstieg mit einem bestehenden Tutorial-Problem — z. B. dem Sellar-Problem oder einem Flügelentwurfs-Beispiel. Das vermittelt den Umgang mit Components, Groups, Drivers und dem Problem-Objekt.

Schritt 3: Eigene Simulationsmodule als OpenMDAO-Components wrappen. Für probabilistische Analysen externe Bibliotheken (SALib für Sensitivitätsanalyse, PyDOE für Design of Experiments) integrieren oder Schnittstellen zu Monte-Carlo-Frameworks wie Dakota oder UQpy definieren.

Ein konkretes Beispiel

Ein Forschungsteam an der TU München nutzt OpenMDAO für die Auslegungsoptimierung eines kleinen Erdbeobachtungssatelliten. Thermisches Modell, Lageregelung und Energiebudget werden als gekoppelte Components modelliert. Mit SciPy-Optimierern und analytischen Gradienten konvergiert die Optimierung für 12 Designvariablen in 3 Minuten statt 4 Stunden bei finiten Differenzen — die Gesamtmasse des Systems sinkt um 8 % gegenüber dem manuellen Designansatz.

Diesen Inhalt teilen:

Empfohlen in 1 Use Cases

Redaktionell bewertet · Preise und Funktionen können sich ändern.

Stimmt etwas nicht?

Preise geändert, Feature veraltet oder etwas fehlt? Wir freuen uns über Hinweise und Ergänzungen.

Feedback geben
Kostenloser Newsletter

Bleib auf dem neuesten
Stand der KI

Wähle deine Themen und erhalte relevante KI-News, Praxistipps und exklusive Inhalte direkt in dein Postfach – kein Spam, jederzeit abmeldbar.

Was interessiert dich? Wähle 1–3 Themen — du bekommst nur Inhalte dazu.

Mit der Anmeldung stimmst du unserer Datenschutzerklärung zu. Jederzeit abmeldbar.

Kostenlos
Kein Spam
Jederzeit abmeldbar