搜索OptiSLang多目標/多學科/穩健性/可靠性分析與優化
2016-12-07 by:CAE仿真在線 來源:互聯網
概述
OptiSLang是用于進行多學科優化、隨機分析、穩健與可靠性優化設計的專業分析軟件,在參數敏感度分析、穩健性評估、可靠性分析、多學科優化、穩健與可靠性優化設計方面具有強大的分析能力,集成了二十多種先進的算法,為工程問題的多學科確定性優化、隨機分析、多學科穩健與可靠性優化設計提供了堅實的理論基礎。同時,針對上述各種分析集成了強大的后處理模塊,提供了穩健性評估與可靠性分析前沿研究領域中的各種先進評價方法與指標,以豐富的圖例、表格展示各種分析結果。OptiSLang可與多種CAE軟件或者求解器集成,可基于其求解器進行各種工程仿真分析或者數據處理,因此使得OptiSLang成為各工程領域中進行參數敏感性、多學科優化、穩健可靠性分析優化的專業工具。
為了克服多學科非線性優化中遇到的大量設計參數的困難,OptiSLang提供了高效的敏感性分析、參數識別算法,可以基于預測系數(COP)和最優預測元模型(MOP)自動識別重要性參數并對預測質量進行量化,獲取最優預測模型作為替代求解器,該預測質量是有效優化的關鍵因素,因此可以最大限度減少求解時間。
功能與優勢
OptiSLang提供了全面的穩健性/可靠性評估與參數優化分析工具:
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敏感度分析。COD、COI、COP、CC等指標精確而客觀地衡量隨機變量對響應的影響程度。
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多學科優化。先進的單目標、多目標尋優算法,全局和局部的自適應響應面方法大大提高多變量工程優化問題的求解效率。
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穩健性評估。基于方差分析,高級拉丁超立方抽樣方法有效降低變量間的相關性,以更少的樣本點獲取更多的響應信息,有效提高計算效率。
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可靠性分析。基于概率設計方法,提供先進的可靠性分析方法,有效提高小概率事件的可靠度計算精度。
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穩健與可靠性優化設計。穩健可靠性與優化分析集成,考慮產品設計的不確定性因素對產品性能進行優化,提高產品的穩健性與可靠性,降低失效概率。
OptiSLang的優勢體現在:
強大的功能
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涵蓋參數敏感性分析、優化設計、穩健性、可靠性分析與優化。
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多參數、多目標優化。
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參數識別能力,可以識別重要參數并對參數進行過濾。
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豐富的優化算法,包括單目標、多目標,梯度法、遺傳/進化算法,自適應響應面、粒子群算法、帕累托優化等。
高效求解
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改進的拉丁超立方取樣,避免樣本聚集,可以保證每個樣本的有效性并最大限度減小樣本之間的多余相關性。
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基于移動最小二乘法的高質量響應面(MOP),可以替代CAE求解器進行求解,優化過程的樣本計算效率可提高數個量級。
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支持多機并行計算(多機集群化處理)
適用面廣,提供靈活的CAE軟件接口,與眾多CAE軟件集成。
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ANSYS、ABAQUS、NASTRAN、Adams、LS-DYNA、PERMAS、Fluent、CFX、Star-CD、MADYMO、FLAC3D、Matlab、Excel、Python、Simulation X、Slang,等
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所有可以批處理運行的軟件或程序。
界面友好,易于操作。
OptiSLang集成環境
OptiSlang與ANSYS Workbench嵌入式集成
典型應用
汽車NVH/輕量化設計優化
船舶輕量化設計
挖掘機動臂優化設計
離心壓縮機穩健性設計優化
基于試驗的混凝土材料參數反演分析
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