OptiSLang - OptiSLang

optiSLang
Kugel Dynardo OSL P RGB.jpg
OptiSLangScreenShot.png
Разработчики)Dynardo GmbH
Стабильный выпуск
7.4.0[1] / Май 2019
Операционная системаКроссплатформенность
ПлатформаIntel x86 32-разрядный, x86-64
Доступно ванглийский
ТипПрограммное обеспечение для моделирования
ЛицензияПроприетарный коммерческое программное обеспечение
Интернет сайтСтраница продукта optiSLang

optiSLang программная платформа для CAE -основан Анализ чувствительности, мультидисциплинарная оптимизация (MDO) и оценка устойчивости. Он разработан Dynardo GmbH и обеспечивает основу для численной оптимизации робастного проектирования (RDO) и стохастического анализа путем определения переменных, которые больше всего способствуют достижению заранее определенной цели оптимизации. Это включает также оценку устойчивости, то есть чувствительности к разбросу проектных переменных или случайным колебаниям параметров.[2] В 2019 году Dynardo GmbH была приобретена ANSYS.[3]

Методология

Анализ чувствительности:
Представляя переменные непрерывной оптимизации с помощью равномерных распределений без взаимодействия переменных, анализ чувствительности на основе дисперсии количественно оценивает вклад переменных оптимизации в возможное улучшение откликов модели. В отличие от методов чувствительности, основанных на локальной производной, подход, основанный на дисперсии, позволяет количественно оценить вклад в определенные диапазоны переменных.

Коэффициент прогноза (CoP)[4]
CoP - это независимая от модели мера для оценки качества модели, которая определяется следующим образом:

Где представляет собой сумму квадратов ошибок прогноза. Эти ошибки оцениваются на основе перекрестная проверка. В процедуре перекрестной проверки набор точек поддержки сопоставляется с подмножества. Затем строится аппроксимационная модель путем удаления подмножества от опорных точек и аппроксимация выходных данных подмножества модели используя оставшийся набор точек. Это означает, что качество модели оценивается только в тех точках, которые не используются для построения аппроксимационной модели. Поскольку вместо подгонки используется ошибка предсказания, этот подход применим к моделям регрессии и даже интерполяции.

Метамодель оптимального прогноза (MOP):[4]
Качество предсказания аппроксимационной модели может быть улучшено, если из модели удалены неважные переменные. Эта идея принята в Метамодели оптимального прогноза (MOP), которая основана на поиске оптимального набора входных переменных и наиболее подходящей модели аппроксимации (полиномиальной или методом метода наименьших квадратов с линейным или квадратичным базисом). Благодаря независимости модели и объективности меры CoP, она хорошо подходит для сравнения различных моделей в разных подпространствах.

Междисциплинарная оптимизация:
Оптимальное переменное подпространство и аппроксимационная модель, найденные процедурой CoP / MOP, также могут использоваться для предварительной оптимизации до того, как глобальные оптимизаторы (эволюционные алгоритмы, методы адаптивной поверхности отклика, методы на основе градиента, методы на основе биологии) будут использоваться для прямого однонаправленная оптимизация. После проведения анализа чувствительности с использованием MOP / CoP также может быть проведена многоцелевая оптимизация для определения потенциала оптимизации в рамках противоположных целей и для получения подходящих весовых коэффициентов для последующей одноцелевой оптимизации. Наконец, эта единственная оптимизация определяет оптимальный дизайн.

Оценка устойчивости:
В анализе устойчивости на основе дисперсии исследуются вариации критических откликов модели. В optiSLang, методы случайной выборки используются для генерации дискретных выборок объединенной функции плотности вероятности заданных случайных величин. На основе этих выборок, которые оцениваются решателем аналогично анализу чувствительности, оцениваются статистические свойства откликов модели в виде среднего значения, стандартного отклонения, квантилей и стохастических моментов более высокого порядка.

Анализ надежности:
В рамках вероятностной оценки безопасности или анализа надежности влияния рассеяния моделируются как случайные величины, которые определяются типом распределения, стохастическими моментами и взаимными корреляциями. Результатом анализа является дополнительная надежность, вероятность отказа, которая может быть представлена ​​в логарифмической шкале.

Интеграция процессов

optiSLang разработан для использования нескольких решателей для исследования механических, математических, технических и любых других поддающихся количественной оценке проблем. Здесь optiSLang предоставляет прямые интерфейсы для внешних программ:

История

С 1980-х годов исследовательские группы из Университета Инсбрука и Университета Баухауза в Веймаре разрабатывали алгоритмы для оптимизации и анализа надежности в сочетании с заключительный элемент симуляции. В результате была создана программа «Структурный язык (SLang)». В 2000 г. CAE инженеры впервые применили его для оптимизации и анализа надежности в автомобильной промышленности. В 2001 году в 2003 году была основана компания Dynardo GmbH. Основанное на SLang программное обеспечение optiSLang было запущено как промышленное решение для CAE-ориентированного программного обеспечения. Анализ чувствительности, оптимизация, оценка устойчивости и анализ надежности. В 2013 году текущая версия optiSLang 4 была полностью реструктурирована с новым графическим пользовательским интерфейсом и расширенными интерфейсами для внешних процессов CAE.[2]

Рекомендации

  1. ^ История изменений ANSYS optiSLang, Dynardo, май 2019 г.
  2. ^ а б Веб-сайт продукта
  3. ^ https://www.ansys.com/about-ansys/news-center/10-24-19-ansys-and-dynardo-sign-definitive-acquisition-agreement
  4. ^ а б Большинство, Томас; Уилл, Йоханнес (2011). «Анализ чувствительности с использованием метамодели оптимального прогноза (MOP)» (PDF). Труды WOST. 8.

внешняя ссылка