Big Python

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Keynote Python Unconference Hamburg 2014

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Big Python

  1. 1. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 1 Python > 29.11.2014 Big Python Andreas Schreiber <Andreas.Schreiber@dlr.de> Python Unconference Hamburg, 29.11.2014
  2. 2. DLR.de • Folie 2 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Vorstellung Wissenschaftler, Abteilungsleiter Co-Gründer, Geschäftsführer Communities
  3. 3. DLR.de • Folie 3 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Bild: Mariluna, CC BY-SA 3.0
  4. 4. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 4 Python > 29.11.2014 Big Python Themen Big Number of Devices • Internet of Things • Smartphones Big Computers • High Performance Computing Big Applications • „Killer“-Applikationen in Wissenschaft und Technologie
  5. 5. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 5 Python > 29.11.2014 Big Number of Devices • Internet of Things • Smartphones
  6. 6. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 6 Python > 29.11.2014 Internet der Dinge Internet of Things Milliarden an Geräten, Sensoren und Chips • Verbundene physikalische Objekte (oder deren virtuelle Repräsentation) • Verbunden über das Internet • Eindeutig identifiziert • Sie interagieren miteinander
  7. 7. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 7 Python > 29.11.2014 Geräte im Internet der Dinge Die „Dinge“ sind • Embedded Systeme • Sensoren • Aktuatoren In unseren Lebenswelten • Smart Home • Connected Car • Wearables • …
  8. 8. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 8 Python > 29.11.2014 Wie groß ist „Big“? Wachstum Die Anzahl der mit Internet verbundenen Geräte steigt täglich 50.000.000.000 „Dinge“ bis 2020
  9. 9. DLR.de • Folie 9 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kommunikation Internet der Dinge Kommunikations-infrastruktur
  10. 10. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 10 Python > 29.11.2014 Ein Kommunikationsprotokoll MQTT MQ Telemetry Transport • Machine-to-machine (M2M) connectivity protocol • Publish/Subscribe-Messaging • Rechnet mit unzuverlässigen Netzwerken mit geringer Bandbreite und hoher Latenzzeit • Rechnet mit Clients mit geringer Rechenleistung • Erlaubt hohen Quality-of-Service, falls das Netzwerk es erlaubt • Einfach zu implementieren
  11. 11. DLR.de • Folie 11 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 MQTT Broker MQTT Broker MQTT Broker Client publish Client Client Client subscribe (optional) Bridge topic/subtopic Client
  12. 12. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 12 Python > 29.11.2014 MQTT Topics Messages in MQTT werden auf „Topics“ veröffentlicht • Keine Konfiguration notwendig, einfach auf dem Topic veröffentlichen • Topics sind hierarchisch mit „/“ als Trenner my/home/temperature/kitchen my/home/temperature/livingroom my/server/temperature
  13. 13. DLR.de • Folie 13 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 MQTT Implementierungen Server/Broker • IBM Websphere MQ • RSMB • Eclipse Paho • MQTT.js • Apache ActiveMQ • RabittMQ • HiveMQ Bibliotheken für • C/C++ • Java • Python • Perl • PHP • Ruby • … http://mqtt.org/wiki/software
  14. 14. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 14 Python > 29.11.2014 MQTT mit Python Eclipse Paho Python Client-Modul • Eine einzelne Datei, reine Python-Implementierung • Veröffentlichen und Empfangen von Messages • Callbacks • Connect • Disconnect • Publish • Message • Subscribe https://eclipse.org/paho
  15. 15. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 15 Python > 29.11.2014 MQTT mit Python Subscribe import paho.mqtt.client as mqtt def on_message(mosq, obj, msg): print(msg.topic + ' ' + str(msg.payload)) mqtt_client = mqtt.Client() mqtt_client.on_message = on_message mqtt_client.connect('test.mosquitto.org') mqtt_client.subscribe(‘#', 0) # all topics return_code = 0 while return_code == 0: return_code = mqtt_client.loop()
  16. 16. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 16 Python > 29.11.2014 MQTT mit Python Publish import paho.mqtt.client as mqtt mqtt_client = mqtt.Client() mqtt_client.connect('test.mosquitto.org') mqtt_client.publish('python/demo', 'hello world', 1)
  17. 17. DLR.de • Folie 17 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 MQTT Anwendungsbeispiel Heimautomatisierung mit Raspberry Pi Messdaten mit Sensoren via 1-Wire • 1-Wire: Einkabel-Bussystem, niedrige Geschwindigkeit • Sensoren für Temperatur, Spannung, Licht, Feuchtigkeit, … Eclipse Paho auf Raspberry Pi installieren • apt-get install mosquitto Messwerte von 1-Wire-Sensoren • Mehrere Lösungen für Python
  18. 18. DLR.de • Folie 18 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Temperatur veröffentlichen OWFS: One Wire File System import time import os import paho.mqtt.client as mqtt file_name = os.path.join('/', 'mnt', '1wire', '10.67C6697351FF', 'temperature') mqtt_client = mqtt.Client('home-temperature') mqtt_client.connect('test.mosquitto.org') while 1: file_object = open(file_name, 'r') temperature = '%sC' % file_object.read() mqtt_client.publish('home/demo/temperature', temperature, 1) mqtt_client.loop() time.sleep(5) file_object.close()
  19. 19. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 19 Python > 29.11.2014 Hardware für das Internet der Dinge WunderBar Relayr WunderBar • IoT Starter Kit • Verschiedene Sensoren • WiFi und Bluetooth LE • SDKs und APIs • Android • iOS/OSX • Python • Web/Javascript https://relayr.io Bild: relayr.io
  20. 20. DLR.de • Folie 20 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 WunderBar Hardware Bild: relayr.io
  21. 21. DLR.de • Folie 21 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 WunderBar Cloud Service und Web-Oberfläche
  22. 22. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 22 Python > 29.11.2014 WunderBar Python SDK from relayr import Client client = Client(token='XXX') device = client.get_device(id='XXX') device.switch_led_on(True)
  23. 23. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 23 Python > 29.11.2014 WunderBar Python SDK import time from relayr import Client def callback(message, channel): print(repr(message), type(message)) client = Client(token='<XXX>') device = client.get_device(id='<XXX>').get_info() user = client.get_user() conn = user.connect_device(device, callback) conn.start() time.sleep(10) conn.stop()
  24. 24. DLR.de • Folie 24 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Verbreitete Devices Smartphones
  25. 25. DLR.de • Folie 25 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Wie groß ist „Big“? Weltweit verkaufte Smartphones Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/Smartphone
  26. 26. DLR.de • Folie 26 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Wie groß ist „Big“? Verfügbare Apps im Google Play Store 16 30 38 70 100 200 250 300 400 450 500 600 675 700 850 900 1.000 1.300 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Dez '09 Mär '10 Apr '10 Jul '10 Okt '10 Apr '11 Jul '11 Aug '11 Dez '11 Feb '12 Mai '12 Jun '12 Sep '12 Okt '12 Apr '13 Jul '13 Aug '13 Jul '14 Anzahl der verfügbaren Apps (in 1.000) Weltweit; Dezember 2009 bis Juli 2014, Quelle: statista GmbH, http://de.statista.com/statistik/daten/studie/74368/umfrage/anzahl-der-verfuegbaren-apps-im-google-play-store/
  27. 27. DLR.de • Folie 27 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Sehr viele Apps… … aber die allerwenigsten sind in Python entwickelt!
  28. 28. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 28 Python > 29.11.2014 Python auf Smartphones Frühe Technologien • PyS60 for Symbian • Python CE for Windows Mobile Aktuelle Technologien • Scripting Layer for Android (SL4A) • Python for Android (Py4A) • PySide / Qt for Android • WinRT / IronPython for Windows 8 • Kivy…
  29. 29. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 29 Python > 29.11.2014 Kivy Plattformübergreifendes Python-Framework Plattformen • Android • iOS • Meego • Windows • Linux • OS X • Raspberry Pi kivy.org Entwicklung in Python auf allen Plattformen – keine Emulation!
  30. 30. DLR.de • Folie 30 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kivy „Hello World“ from kivy.app import App from kivy.uix.button import Button class TestApp(App): def build(self): return Button(text='Hello Cologne') TestApp().run()
  31. 31. DLR.de • Folie 31 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kivy Sprache „KV“ für Layout und Grafik from kivy.app import App class HelloApp(App): pass HelloApp().run() #:kivy 1.0 Button: Datei hello.kv definiert Root-Widget text: ‘Hello Hamburg’
  32. 32. DLR.de • Folie 32 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kivy Apps Verfügbar zum Beispiel im Google Play Store
  33. 33. DLR.de • Folie 33 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kivy Apps Geeignet für Prototypen
  34. 34. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 34 Python > 29.11.2014 Kivy zur Erstellung von GUIs und Apps Beispiel aus der Raumfahrtbiologie Pflanzenbeleuchtung • Webcam nimmt Bild auf • Rechner erkennt Pflanze • Rechner berechnet anhand von Einstellungen ein Ausgabebild • Lichtquelle (z.B. Beamer) beleuchtet die Pflanze mit dem Bild
  35. 35. DLR.de • Folie 35 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014
  36. 36. DLR.de • Folie 36 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014
  37. 37. DLR.de • Folie 37 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014
  38. 38. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 38 Python > 29.11.2014 Python auf Smartphones Weitere Möglichkeiten… QPython – Python on Android (http://qpython.com)
  39. 39. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 39 Python > 29.11.2014 Python auf Smartphones Weitere Möglichkeiten… Pythonista – Python on iOS http://omz-software.com/pythonista
  40. 40. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 40 Python > 29.11.2014 Big Computers High Performance Computing
  41. 41. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 41 Python > 29.11.2014 High Performance Computing (HPC) Spezialgebiet des Wissenschaftlichen Rechnens Wenn der Arbeitsplatzrechner nicht mehr ausreicht • Hohe Rechenleistung und hoher Speicherbedarf Bilder: http://www.isgtw.org Das Bild kann nicht angezeigt werden. Dieser Computer verfügt möglicherweise über zu wenig Arbeitsspeicher, um das Bild zu öffnen, oder das Bild ist beschädigt. Starten Sie den Computer neu, und öffnen Sie dann erneut die Datei. Wenn weiterhin das rote x angezeigt wird, müssen Sie das Bild möglicherweise löschen und dann erneut einfügen. Das Bild kann nicht angezeigt werden. Dieser Computer verfügt möglicherweise über zu wenig Arbeitsspeicher, um das Bild zu öffnen, oder das Bild ist beschädigt. Starten Sie den Computer neu, und öffnen Sie dann erneut die Datei. Wenn weiterhin das rote x angezeigt wird, müssen Sie das Bild möglicherweise löschen und dann erneut einfügen. Das Bild kann nicht angezeigt werden. Dieser Computer verfügt möglicherweise über zu wenig Arbeitsspeicher, um das Bild zu öffnen, oder das Bild ist beschädigt. Starten Sie den Computer neu, und öffnen Sie dann erneut die Datei. Wenn weiterhin das rote x angezeigt wird, müssen Sie das Bild möglicherweise löschen und dann erneut einfügen. Das Bild kann nicht angezeigt werden. Dieser Computer verfügt möglicherweise über zu wenig Arbeitsspeicher, um das Bild zu öffnen, oder das Bild ist beschädigt. Starten Sie den Computer neu, und öffnen Sie dann erneut die Datei. Wenn weiterhin das rote x angezeigt wird, müssen Sie das Bild möglicherweise löschen und dann erneut einfügen.
  42. 42. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 42 Python > 29.11.2014 Wie groß ist „Big“? Aktuelle Supercomputer Aktuelle Supercomputer haben > 1.000.000 Cores > 10 PetaFLOPS Die drei derzeit größten Systeme (Nov 2014) 1. Tianhe-2 (Guangzhou, China) 3.120.000 Cores, 33,8 PetaFLOPS 2. Titan (ORNL, USA) 560.640 Cores, 17,5 PetaFLOPS 3. Sequoia (LLNL, USA) 1.572.864 Cores, 17,1 PetaFLOPS
  43. 43. DLR.de • Folie 43 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Supercomputer Tianhe-2 (天河二号)
  44. 44. DLR.de • Folie 44 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Supercomputer Titan Quelle: https://www.olcf.ornl.gov/titan/
  45. 45. DLR.de • Folie 45 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Supercomputer Sequoia Quelle: https://asc.llnl.gov/computing_resources/sequoia/
  46. 46. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 46 Python > 29.11.2014 High Performance Computing Programmiertechnologien MPI (Message Passing Interface) • API für Distributed-Memory-Architekturen in C, C++, Fortran, ... OpenMP (Open Multi-Processing) • API für Shared-Memory-Architekturen in C, C++, Fortran OpenACC (Open Accelerators) • API für heterogene CPU/GPU-Systeme in C, C++, Fortran Global Arrays Toolkit • API für Shared-Memory-Programmierung auf Distributed-Memory- Architekturen in C, C++, Fortran und Python
  47. 47. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 47 Python > 29.11.2014 GPGPU General-purpose computing on graphics processing units Architektur • Viele Core pro Node • Geeignet für Prozessierung von Datenströmen (viele parallele unabhängige Datenpunkte) Programmiertechnologien • CUDA • API von NVIDIA in C • Python-Binding: PyCUDA • OpenCL • Offenes Framework für heterogene Systeme • Python-Binding: PyOpenCL Bild: NVIDIA
  48. 48. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 48 Python > 29.11.2014 Numba Optimierungs-Compiler für Python Just-in-time-Compiler • Annotationen • Nutzt LLVM
  49. 49. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 49 Python > 29.11.2014 Beispiel Free-Wake Simulation von Hubschrauber-Rotoren Free-Wake (DLR) • Simulation dreidimensionaler Strömungen um einen aktiv gesteuerten Rotor eines Helikopters • Code entwickelt 1994-1996 • MPI-parallelisiert in Fortran • Aufwendige Performance-Optimierung 2013-2014 • MPI und Open ACC
  50. 50. DLR.de • Folie 50 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Visualisierung der Wirbel
  51. 51. DLR.de • Folie 51 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Kern-Schleifen von Free-Wake (Standard Python) for iblades in range(numberOfBlades): for iradial in range(1, dimensionInRadialDirection): for iazimutal in range(dimensionInAzimualDirectionTotal): for i1 in range(len(vx[0])): for i2 in range(len(vx[0][0])): for i3 in range(len(vx[0][0][0])): # wilin-Aufruf 1 for iblades in range(numberOfBlades): for iradial in range(dimensionInRadialDirection): for iazimutal in range(1, dimensionInAzimualDirectionTotal): for i1 in range(len(vx[0])): for i2 in range(len(vx[0][0])): for i3 in range(len(vx[0][0][0])): # wilin-Aufruf 2 for iDir in range(3): for i in range(numberOfBlades): for j in range(dimensionInRadialDirection): for k in range(dimensionInAzimualDirectionTotal): x[iDir][i][j][k] = x[iDir][i][j][k] + dt * vx[iDir][i][j][k]
  52. 52. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 52 Python > 29.11.2014 Free-Wake Performance-Vergleich Fortran – Python Vergleich der hoch-optimierten Fortran-Version mit parallelen Python-Versionen • Multi-core CPUs • Cython mit OpenMP • Python-Bindings für Global Array Toolkit • GPGPUs • NumbaPro
  53. 53. DLR.de • Folie 53 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Performance-Tests Single-Core Performance (Xeon E5645, 6 Cores)
  54. 54. DLR.de • Folie 54 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Performance-Tests Multi-Core Performance (Xeon E5645, 6 Cores)
  55. 55. DLR.de • Folie 55 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Performance-Tests GPGPU Perf. (NVIDIA Tesla C2075, 448 CUDA-Cores)
  56. 56. DLR.de • Folie 56 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Neue Rechnerarchitekturen Quantencomputer • Adiabatische Quantencomputer Bilder: NASA
  57. 57. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 57 Python > 29.11.2014 Big Applications „Killer“-Applikationen in Wissenschaft und Technologie
  58. 58. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 58 Python > 29.11.2014 Wichtige Anwendungssoftware Wissenschaft und Technik Viele kommerzielle Anwendungen sind noch Standard • Microsoft Excel • MATLAB • IDL • Fortran-Compiler Der Weg nach Python... • Open Source • Einheitliche Sprache für viele Anwendungsgebiete
  59. 59. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 59 Python > 29.11.2014 Microsoft Excel Tabellenkalkulation Wesentliche Funktionen • Tabellen • Sortier-, Gruppier-, Filterfunktionen • Pivot-Tabellen • Diagramme Python-Alternative • IPython • pandas
  60. 60. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 60 Python > 29.11.2014 The MathWorks MATLAB Numerische Matrixberechnungen Wesentliche Funktionen • Eigene proprietäre Programmiersprache • Viele Anwendungs-Toolboxes z.B. Statistik, Signal- und Bildverarbeitung Python-Alternative • NumPy • Matplotlib Nützliche Quelle: wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users
  61. 61. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 61 Python > 29.11.2014 IDL – Interactive Data Language Analyse und Visualisierung von Daten Wesentliche Funktionen • Array-basierte Programmiersprache • Gute Bildverarbeitungsfunktionen Python-Alternative • IDL-nach-Python-Compiler PIKE
  62. 62. DLR.de • Folie 62 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 PIKE Beispiel-Codes ;; Simple image/ plotting and graphics tests pro MRI_demo ;Load demo data file file = filepath("mri500x300x5.dat", subdirectory=["data"]) print,file device, decomposed=0 loadct, 3 openr, lun, file, /get_lun ;Associate a variable with a data file img = assoc(lun, bytarr(500, 300)) !P.multi=[0,0,0,0] window, 0, xsize=500, ysize=300, title='MRI Demo - Flicker Loop' ;Display the five images in a loop for j=0, 2 do begin for i=0, 4 do begin tvscl, img[i] wait, 0.1 endfor endfor . . .
  63. 63. DLR.de • Folie 63 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 PIKE Beispiel-Codes import numpy as np import pike def mri_demo( ): #Load demo data file pike.setArrayOrder("0and1") # expected array ordering # %; Define detected undefined variables lun = 0 file = pike.filepath("mri500x300x5.dat”, subdirectory=pike.catarr(["data"])) pike.print_(file) pike.device(decomposed=0) pike.loadct(3) lun = pike.openr(lun, file, get_lun=True) #Associate a variable with a data file img = pike.assoc(lun, pike.bytarr(500, 300)) pike.sysv.P.multi = pike.catarr([0, 0, 0, 0]) pike.window(0, title='MRI Demo - Flicker Loop', xsize=500, ysize=300) #Display the five images in a loop for j in xrange(np.int16(0), (np.int16(2))+(1)): for i in xrange(np.int16(0), (np.int16(4))+(1)): pike.tvscl(img[i]) pike.wait(0.1) . . .
  64. 64. DLR.de • Folie 64 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 PIKE Beispiel-Codes Bild: Torsion Analytics
  65. 65. DLR.de • Folie 65 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Entwerfen von Raumfahrzeugen
  66. 66. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 66 Python > 29.11.2014 Entwerfen von Raumfahrzeugen Beispiel: Der DLR SpaceLiner SpaceLiner • Konzeptstudie für Passagiertransport • Mittelding zwischen Flugzeug und Raumschiff • Langstreckenflüge mit Hyperschallgeschwindigkeit (> Mach 5) • Strecke Europa – Australien in 90 Min. • Hochaufstieg mit Booster auf ca. 85 km • Gleitflug des Orbiters mit ca. Mach 20
  67. 67. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 67 Python > 29.11.2014 Simulation in der Entwurfsphase Wärmeentwicklung beim Wiedereintritt Simulation mit verschiedenen Wärmeschutzsystemen • Wasserkühlung durch Verdampfung • Hochwärmeleitende Faserverbundstoffe
  68. 68. DLR.de • Folie 68 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Wärmeschutzsystem Magnetohydrodynamik mit supraleitenden Magneten
  69. 69. DLR.de • Folie 69 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Lorentzkraft in der Natur Aurora Borealis Bild: Alexander Gerst (https://twitter.com/Astro_Alex/status/507212904689848320)
  70. 70. DLR.de • Folie 70 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Lorentzkraft in der Raumfahrt Schutzschilde
  71. 71. DLR.de • Folie 71 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Wie entwirft man Raumschiffe?
  72. 72. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 72 Python > 29.11.2014 Simulations-Workflow Vernetzung der Fachdisziplinen Geometrie Aerodynamik Thermal-management Subsystem-massen Struktur
  73. 73. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 73 Python > 29.11.2014 Simulations-Workflow Mit Optimierung Geometrie Aerodynamik Thermal-management Subsystem-massen Struktur Optimierer
  74. 74. > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big DLR.de • Folie 74 Python > 29.11.2014 Simulations-Workflow Integration in eine Simulationsumgebung
  75. 75. DLR.de • Folie 75 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Simulationsumgebung RCE
  76. 76. DLR.de • Folie 76 > Python Unconference Hamburg 2014 > Andreas Schreiber • Big Python > 29.11.2014 Vielen Dank! Fragen? Andreas.Schreiber@dlr.de www.DLR.de/sc | @onyame

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