新金瓶龚玥菲完整版

ANSYS optiSLang 8是一款专业的多学科优化设计分析【xī】软件，在参数【shù】敏感【gǎn】度分析、稳健性评估、可靠性分析【xī】、多学科优化、稳健与可靠性优化设计【jì】方面具有强大的【de】分析能力。有需要的朋友快来【lái】下载体验吧。

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1、流程自动化

可与虚拟产品研发中的大部分软件工具 搭配使用，进【jìn】而覆盖整个【gè】 CAE 工作流程。

2、设计和数据探索

使用由强大实验设计 (DOE) 和统【tǒng】计分析算法提供支持的 全交互【hù】式后期处【chù】理和可视化工具，了解设计或产品数据。

3、降阶建模

可构建基于仿真结果的元模型。您可使 用这【zhè】些元模型【xíng】进行优化，也可以将其导出，在系统仿真中用【yòng】作 ROM。

4、优化

使用行业领先的算法驱动求解器，自动优化设 计。

5、鲁棒性设计和可靠性

易用的向导程序【xù】帮助您评估设计的可靠性【xìng】并执行鲁棒性设计优化 (RDO)。

6、轻松从Workbench 进行访问

及【jí】其易用的向导程序由强大的算法提供支持，可在Workbench 平台内【nèi】部进行【háng】访问和使用。

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1、RDO的前沿算法

在虚拟产品开发中引入基于CAE的RDO对过程自动化，参数化虚拟模型和算法效率【lǜ】提出了很高的要求。 自2001年推【tuī】出产品以来，Dynardo逐渐发【fā】展了软件的技术，特别是对【duì】于包含许多参数和随机变量的复杂非【fēi】线性分析模型的应用。还实现了对【duì】设计【jì】失败和CAE求解器噪声的稳健【jiàn】处理。算法向导【dǎo】和用户 最佳实践指导模块化工作流程使软【ruǎn】件成为【wéi】一【yī】种简单灵活的软件工具，可用于基于CAE的产品优化【huà】。 最佳预测元模型（MOP）的创新技术，包【bāo】含自动可变减少和响应变化预测【cè】质量的测量，使用户能够有效地解【jiě】决具有挑【tiāo】战性的RDO任务【wù】。

2、CAE集成和流程自动化

为了生成合适的CAE参数模【mó】型作为RDO的关键【jiàn】要【yào】求【qiú】，Workbench已被确立为最强大的参数化模型环境之一。它包【bāo】括与主要CAD程序的双向接口，并能够在中央参数管理器中收集所有可用的CAE和CAD数据。因此，系统集【jí】成，过程自动化和作业控制也集成在Workbench中，以从参【cān】数【shù】管理器更新一个【gè】或多个设计。在这种情况下【xià】，开发【fā】了将这个直接整合【hé】到参数化建模环境中，其优先级与外部CAE代码集成到optiSLang函数中的优先级相同。

过程自动化。如果Workbench中提供了所有参数，则可以轻松使用这款软【ruǎn】件的向【xiàng】导以及灵敏度分析，优化和稳健性评估的拖放模块。

设置和运行变量分析不再困难。

如【rú】果必须添加额外的输入或输出【chū】参数，需要处理信号，或者【zhě】需要【yào】集成第三方工具，软件的GUI提供了【le】强大的【de】集成和自动化功能。对于Workbench项目的整合，可以使用ANSYS集成节点以及文本文件库通信功能。此外，我【wǒ】们【men】的图形编【biān】程支持基于文件的流程【chéng】集成，可直接访问ANSYS或SimulationX等参数化建模CAE环境【jìng】，以及Excel，MATLAB或Python等环境。

3、CAx工作流 SPDM

为高效的【de】参数化建模和流程生成提供了各种功能，包括模板或子流的定义【yì】和使用【yòng】，或用户定义的算法和工作流的定制。自上而下5，已经实施了模拟和过程数据管理（SPDM）的网关，用于SPDM参【cān】数【shù】模型的定义和使用以及与EKM或Siemens Teamcenter的数【shù】据交换。

最佳实践模块

提供了最【zuì】佳【jiā】实践算法，包括默认和向导指南，用于【yú】在虚拟产品开发中定期集成基于CAE的RDO方法。 它的三个模块【kuài】支持最佳算法和模块化工作流生成：

1）灵敏度分析了解设计，重新

最重要的参数，检查响应变化的预测质量，并自动生成最佳的元模型

2）优化以提高设计性能

3）鲁棒性评估以验证关于散【sàn】射材料参数，生产公差或变化的环境条件的设计【jì】稳健性模块可以通过拖放功能轻松应用。使用基于向导的设置，用户输入减【jiǎn】少到最小，只【zhī】需要设置参数范围，分散，约束和目标。借助最佳实践默认值和向导引【yǐn】导的模块化工作流程自动生成【chéng】Allalgorithm设置。在优化模块中，算法基于灵敏度分【fèn】析和附加用户输入的【de】结果生成最有效和【hé】最合适的【de】优化策略。

4、可扩展性

软件的开放性还使用户能够插入：

DOE算法，优化，鲁棒性等

元模型

工具集成

数据库【kù】连【lián】接这些接口满足当前对灵活【huó】性和即将【jiāng】发生的可扩展性请求的要求。因此【cǐ】，我们是满足度量【liàng】和仿真驱动的虚拟产品开发的未来需求的平台。

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1、虚拟产品开发中的稳健设计优化（RDO）

如果您知道【dào】在多【duō】大程度上通过产品开发实现安全的经济优化，您会有什么优势？你的设计真【zhēn】的有多强大？

使用这个，您可以执【zhí】行基于CAE的敏感性分析，多学科优化，稳健【jiàn】性评估和可靠性分析【xī】，因此可以：

量化风险

确定优化潜力

改善产品属性

安全资源许可证

缩短开发时间

使用预【yù】测系数（CoP）和最【zuì】佳预后【hòu】元模型（MOP）自动识【shí】别相【xiàng】关的输入和【hé】输出参数并量化预测能力，可预测性是有效优化的【de】关键，并实现了一种可【kě】以最小化求解器调用的无法运行的哲学。使用我们这个软件，因此可以使用【yòng】许多变量，散【sàn】射输入变量或非线性系统行为来解决甚至复杂的优化任务。最佳实践管理自动选择适当【dāng】的优化算法，例如梯【tī】度方法，遗传算法，进化策略或自适应响应面方法。所【suǒ】有优化【huà】和随机分析方法都可以根据任【rèn】务进行组合。使用这个，您可【kě】以充分利用参数优化的可能性并加速您的虚拟产【chǎn】品开发。

2、方法

软件提供有效的稳健设计优化方法，以解决您在CAE领域的任务：

灵敏度

分析多学科优化

参数

识别鲁棒性评估

可靠性

分析鲁棒设计优化

随机场

3、集成外部CAE流程

任【rèn】何求解器的仿真过程（MATLAB，Excel和Python的...）或【huò】前，后处理器可以通过ASCII文【wén】件【jiàn】和参数的敏感性研究，优化和随机分析将在图形编辑器来提【tí】供连接。

1）CAE一体化进程

交互式过程自动化和过程集成以【yǐ】及对最佳参数仿真模型的访问是成功进行基于CAE的变异分析的关键。通过【guò】输【shū】入助手和默认【rèn】设置支持这些工作【zuò】流程【chéng】。

2）CAE 

流程集成

支持虚【xū】拟产品开发领域中各种软件的参【cān】数化【huà】连接。通过基于文本【běn】或预定义的接口实现集成。目前，超过100种不同的CAx / PLM软件解决方案与optiSLang相结合。新一代【dài】就可以提供访问：

CAD（Catia，Nx，Creo，Solidworks ......）

CAE（Abaqus，AMESim ...）

MS Excel，Matlab，Python ......

PLM（EKM，Teamcenter，Subversion ...）

内部求解器

可以将不同的【de】参数环境捆绑在一起，并将其组合到基【jī】于CAE的产品开发【fā】的自动参数工作流程中

3）接口，自动化和扩展

提【tí】供各种接【jiē】口（Python，C ++，命令行），用于在这里和外部软件集成中自动创建，修改【gǎi】和执行项目。这确保了自定【dìng】义应用【yòng】程序的实【shí】现，并允许将【jiāng】这个项目集成到自定义平台中。重复性和耗【hào】时的任务是标准化和自动化的。

平台的高效率允许用户连接到：

DOE算法，优化，稳健性评估等

元模型

CAx集成

数据库链接

这使得我们成为【wéi】一个灵活的平台，可以满【mǎn】足虚拟产品开发中参数仿真的当前【qián】和未来【lái】需求。

4）

CAx工作流程的实施

用户界面通过【guò】图形耦合的构建块和算法来支持工作流，以【yǐ】说明【míng】依赖性和时间【jiān】线。这允许集中定义和控制交互。同时，显示易于理解的图表【biǎo】和按钮。这样可以【yǐ】实现整个工作流程的全面访问和【hé】可跟踪性。

用户可以连接来【lái】自CAE求解器的【de】复杂仿真过程以及异构网络或集群中的前处理器和后处理器。自动【dòng】化【huà】在捆绑的求【qiú】解器流程链或复杂的多学科【kē】/多域工作流中实现。绩效表示及其评估也可以成为标准化项目的一部分【fèn】。

5）将这个集成到CAE建模环境中

软【ruǎn】件的模块化设计支持将模块直接集成到标准【zhǔn】化的参数化建模环境中。这样可以在z中无缝集成【chéng】。例【lì】如Workbench / AIM，Excel或SimulationX。在【zài】这里，用户不必离开其参数化建模环境，并且可以有效地访问【wèn】我们模【mó】块

4、一般功能

可理解的分类

配置中的最小努力

简单的流程实施

最先进的算法

有针对性的个人性能限制定义

快速参数化

边界条件和目标的简单定义

5、关键应用

在这里，您将找到关键应用领域的概述，其中【zhōng】包含有关成功的【de】客户【hù】项目和当前研究状态的信息。

液压-机械-热耦合在岩石FEM计算

制动系统的稳健设计优化

产品开发在消费品行业

由涡轮机械稳健优化设计

的鲁棒性形成模拟

汽车行业安全系统的稳健性

在汽车行业各种Karrosseriestrukturen的稳健性【xìng】评估，

电子元器件和组件的优化

稳健设计优化医疗技术的

稳健设计海上风力发电机支撑结构的

优化半导体工业的优化

光学和光子学的模拟和优化

6、最佳预后（MOP）/预后系数（CoP）的元模型

工程任务【wù】受许多参数【shù】的影响。随着optiSLang和MOP ® / COP ®方法，你可以使用完整的优化潜力，而不必局限于少数PARAMATERS（CAE + CAD）。

作为灵敏度分【fèn】析的一部分，自动识【shí】别最重要的参数，并找到具有相关输入和输出变量的最佳可能相关模型（元【yuán】模型）。量化了许多全球元【yuán】模型的预测能力。在灵敏度模块中，预测系数（CoP）®允许过滤相关的输【shū】入参数。根据结果大小的预测能力，选【xuǎn】择最佳元模型。此最佳预测元模【mó】型（MOP）®代表参数变化和结果大【dà】小之【zhī】间最重要的【de】关系，可用作CAE计算的替【tì】代，用【yòng】于优化【huà】或稳健性评估。通过预测仿真模型的预测质【zhì】量，可以实现最小化求解器调用的“无【wú】运行太多”理【lǐ】念。