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OPTIMUS — 过程集成与多学科优化平台

原创 网络通信/物联网 作者:hirain_md 时间:2019-07-25 15:30:22 0 删除 编辑

       比利时NOESIS SOLUTION 公司的OPTIMUS 是专业的过程集成与设计优化(PIDO)工具,采用图形操作界面,快速整合产品设计过程中的各种CAD/CAE 软件,实现自动化的仿真、方案对比,寻求性能更优的设计参数方案。

产品介绍

       OPTIMUS 针对多学科的设计参数进行分析以及优化,基于图形化的用户界面或者Python 程序调用进行仿真流程集成、试验设计、响应面建模、参数优化设计以及鲁棒性与可靠性分析设计等,提高产品合格率及可靠性,同时降低生产成本,提高整体的经济效益。

•      多学科仿真流程集成及自动化运行

       综合考虑力、热、声、电、磁、光等多个学科的约束条件及优化目标,把用于三维建模、前后处理、求解器等软件/ 程序按照分析流程的执行顺序管理起来,在同一平台下自动调用各工具执行多学科耦合仿真分析。



•      分布式仿真流程并行运算

       支持工作流层、算法层以及求解器层三种并行方式协同并行;支持分布式并行计算;支持异构操作系统(Windows/Linux/Unix),能够将并行任务分布到网络中其它计算机中计算,有效的利用了企业资源来缩短优化设计周期。

•      试验设计

       科学地确定试验或仿真方案的参数组合,用尽可能少的试验样本点数获取更多的输入及输出信息,实现参数灵敏度分析、相关性分析等。

•      响应面建模

       建立设计参数与产品性能之间的数学关系,具备自动选择响应面模型的能力,能快速预测产品性能,提供信赖域功能帮助用户进行快速方案设计。

•      设计优化

       结合全局寻优算法与局部寻优算法,快速准确获得满足设计要求的更优设计参数组合及性能指标。支持多目标优化以及离散量优化,能够基于响应面的优化,自带多种工业验证的优化算法,提供算法接口,用户可自定义优化算法。

•      参数标定

       基于仿真结果与实验数据的误差,采用优化算法,自动标定仿真模型中难以确定的参数。

•      可靠性和鲁棒性分析

       基于试验数据或仿真结果,分析产品的可靠度以及产品性能受公差影响的波动幅度,并采用优化算法自动进行可靠性和稳健性的优化设计。

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