搜索OptiSLang多目標/多學科/穩(wěn)健性/可靠性分析與優(yōu)化
2016-12-07 by:CAE仿真在線 來源:互聯(lián)網(wǎng)
概述
OptiSLang是用于進行多學科優(yōu)化、隨機分析、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設計的專業(yè)分析軟件,在參數(shù)敏感度分析、穩(wěn)健性評估、可靠性分析、多學科優(yōu)化、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)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(yōu)化、隨機分析、多學科穩(wěn)健與可靠性優(yōu)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(wěn)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(shù)據(jù)處理,因此使得OptiSLang成為各工程領域中進行參數(shù)敏感性、多學科優(yōu)化、穩(wěn)健可靠性分析優(yōu)化的專業(yè)工具。
為了克服多學科非線性優(yōu)化中遇到的大量設計參數(shù)的困難,OptiSLang提供了高效的敏感性分析、參數(shù)識別算法,可以基于預測系數(shù)(COP)和最優(yōu)預測元模型(MOP)自動識別重要性參數(shù)并對預測質(zhì)量進行量化,獲取最優(yōu)預測模型作為替代求解器,該預測質(zhì)量是有效優(yōu)化的關鍵因素,因此可以最大限度減少求解時間。
功能與優(yōu)勢
OptiSLang提供了全面的穩(wěn)健性/可靠性評估與參數(shù)優(yōu)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(yōu)化。先進的單目標、多目標尋優(yōu)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(yōu)化問題的求解效率。
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穩(wěn)健性評估?；诜讲罘治?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(wěn)健與可靠性優(yōu)化設計。穩(wěn)健可靠性與優(yōu)化分析集成,考慮產(chǎn)品設計的不確定性因素對產(chǎn)品性能進行優(yōu)化,提高產(chǎn)品的穩(wěn)健性與可靠性,降低失效概率。
OptiSLang的優(yōu)勢體現(xiàn)在:
強大的功能
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涵蓋參數(shù)敏感性分析、優(yōu)化設計、穩(wěn)健性、可靠性分析與優(yōu)化。
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多參數(shù)、多目標優(yōu)化。
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參數(shù)識別能力,可以識別重要參數(shù)并對參數(shù)進行過濾。
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豐富的優(yōu)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(yōu)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(zhì)量響應面(MOP),可以替代CAE求解器進行求解,優(yōu)化過程的樣本計算效率可提高數(shù)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(huán)境
OptiSlang與ANSYS Workbench嵌入式集成
典型應用
汽車NVH/輕量化設計優(yōu)化
船舶輕量化設計
挖掘機動臂優(yōu)化設計
離心壓縮機穩(wěn)健性設計優(yōu)化
基于試驗的混凝土材料參數(shù)反演分析
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