【產(chǎn)品】OptiSLang多目標(biāo)/多學(xué)科/穩(wěn)健性/可靠性分析與優(yōu)化

2017-02-04 by:CAE仿真在線來源:互聯(lián)網(wǎng)

概述

OptiSLang是用于進行多學(xué)科優(yōu)化、隨機分析、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)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(xué)科優(yōu)化、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)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(xué)科確定性優(yōu)化、隨機分析、多學(xué)科穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計提供了堅實的理論基礎(chǔ)。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(lǐng)域中的各種先進評價方法與指標(biāo),以豐富的圖例、表格展示各種分析結(jié)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(lǐng)域中進行參數(shù)敏感性、多學(xué)科優(yōu)化、穩(wěn)健可靠性分析優(yōu)化的專業(yè)工具。

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為了克服多學(xué)科非線性優(yōu)化中遇到的大量設(shè)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(yù)測系數(shù)(COP)和最優(yōu)預(yù)測元模型(MOP)自動識別重要性參數(shù)并對預(yù)測質(zhì)量進行量化,獲取最優(yōu)預(yù)測模型作為替代求解器,該預(yù)測質(zhì)量是有效優(yōu)化的關(guān)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:

敏感度分析。COD、COI、COP、CC等指標(biāo)精確而客觀地衡量隨機變量對響應(yīng)的影響程度。
多學(xué)科優(yōu)化。先進的單目標(biāo)、多目標(biāo)尋優(yōu)算法,全局和局部的自適應(yīng)響應(yīng)面方法大大提高多變量工程優(yōu)化問題的求解效率。
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(guān)性,以更少的樣本點獲取更多的響應(yīng)信息,有效提高計算效率。
可靠性分析?；诟怕试O(shè)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。
穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計。穩(wěn)健可靠性與優(yōu)化分析集成,考慮產(chǎn)品設(shè)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

涵蓋參數(shù)敏感性分析、優(yōu)化設(shè)計、穩(wěn)健性、可靠性分析與優(yōu)化。
多參數(shù)、多目標(biāo)優(yōu)化。
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。
豐富的優(yōu)化算法,包括單目標(biāo)、多目標(biāo),梯度法、遺傳/進化算法,自適應(yīng)響應(yīng)面、粒子群算法、帕累托優(yōu)化等。