Обратная связь
Инженерный анализ — это больше, чем программное обеспечение®

ANSYS optiSLang

 

Анализ чувствительности, многокритериальная и многодисциплинарная оптимизация,оценка робастности, анализ надежности

С момента выхода на рынок в 2002 году optiSLang зарекомендовал себя как одно из лучших решений для задач оптимизации и вероятностного анализа CAE-моделей. Удобство интерфейса, эффективные расчетные алгоритмы и множество средств обработки результатов – вот то, что гарантирует успех и преимущества применения optiSLang для параметрических исследований CAE-моделей.

 

Особенности и преимущества

С момента появления имитационного моделирования инженеры все чаще применяют параметрические исследования конструкций. Предпосылками таких расчетов становятся проверка работоспособности моделируемых издения как самих конструкций, так и описывающих их численных моделей. Применение optiSLang может существенно расширить горизонты привычных параметрических расчетов. Работа со случайными величинами, учет отклонения входных параметров, использование статистики для идентификации и объяснения связи параметров, применение сложных математических алгоритмов для задач оптимизации и сравнения с экспериментом, а также применение вероятностного анализа для оценки отклонений выходных параметров и вычисления вероятностей – все это по- зволяет глубоко погрузиться в пространство CAE-модели, оценить и прочувствовать связь между входными и выходными характеристиками и создать надежный фундамент для оптимизационных расчетов конструкции и анализа сейчас доступны практически в любой среде численного моделирова- ния». Да это так, но самое главное отличие заключается в эффективности и надежности применяемых алгоритмов в отношении числа запусков ресурсоемких CAE-расчетов и обеспечении максимального качества прогноза и максимальной корректности результатов. Благодаря легко настраиваемым расчетным шаблонам, optiSLang позволит выйти на новый уровень параметрических исследований и увеличить инновационность разрабатываемых изделий.

 

История OptiSLang

Появившись на рынке в 2002 году, optiSLang работал на основе одного из наиболее эффективных и надежных генетических алгоритмов оптимизации для поиска путей возможного улучшения конструкции в пространстве дискретных или непрерывных параметров. В 2005 году функционал был расширен добавлением настраиваемого набора инструментов для оптимизации на базе эволюционных алгоритмов и эффективный эволюционный метод многокритериальной оптимизации. Для охвата всего спектра алгоритмов, вдохновленных живой природой (NOA), для одно- и многокритериальной оптимизации в optiSLang в 2009 году был добавлен метод роя частиц (PSO). Настройки по умолчанию подобраны настолько качественно, что пользователи optiSLang могут с легкостью проводить как простую оптимизацию, так и анализировать фронты Парето в случае противоречия целевых функций. На базе алгоритма нелинейного программирования NLPQL предлагается один из лучших градиентных методов оптимизации на сегодняшний день.

 

Основная компетенция

Анализ надежности – одна из основных компетенций инжиниринговой компании DYNARDO, имеющей более чем 25-летний опыт расчетов в этой сфере. Обладая самыми современными средствами оптимизации, DYNARDO предлагает лучший и наиболее эффективный на рынке набор инструментов для оптимизации в CAE- расчетах и оценки робастности* конструкций. Одно из ключевых требований к современным расчетным средствам – возможность проверки надежности и робастности изделий на наиболее ранних стадиях жизненного цикла изделия. Следуя этому требованию, DYNARDO совместно с ключевыми клиентами в лице Robert Bosch GmbH, BMW AG и Daimler AG постоянно улучшает, оптимизирует процесс проектирования новых изделий. Сегодня в процессы расчетов, проводимых на разных этапах проектирования изделий, включены стадии вероятностного анализа, а оценка надежности и робастности конструкции совмещена с оптимизацией в optiSLang в один расчетный процесс.

 

Расчетные возможности

Коэффициент Прогноза (CoP) и Метамодель Оптимального Прогноза(MOP)

Сегодня пользователи используют самые совершенные и мощные среды параметрического моделирования. Как следствие, неизбежно растет число возможных параметров оптимизации. Традиционные методы планирования эксперимента и построения поверхности отклика вызывают необходимость сокращения числа переменных, выбора подходящего плана эксперимента и наиболее подходящей регрессионной модели, а также последующей проверки точности результирующей поверхности отклика. С самого начала перед разработчиками optiSLang стояла задача разработать такие алгоритмы, которые позволили бы сократить число переменных параметров, а также обеспечить количественную оценку значимости каждого параметра. Разработка CoP и MOP позволила встроить в optiSLang превосходные алгоритмы автоматического определения наиболее важных параметров, выбора наилучшей возможной метамодели и проверки качества прогноза с помощью MOP. Помимо самого надежного и полностью автоматизированного метода оптимизации по адаптивной поверхности отклика (ARSM) можно выбрать аналогичный метод для решения оптимизационных задач с числом параметров не более 20, который также осуществляется полностью автоматически. При этом описанные выше алгоритмы позволяют решать оптимизационные задачи с очень большим исходным числом параметров.

3D представление Метамодели Оптимального Прогноза

 

 

Design and Data Exploration

Анализируйте конструкцию и данные, используя полностью интерактивные инструменты постобработки и визуализации, подкрепленные мощными алгоритмами DOE и статистического анализа. Знание того, как производительность связана с входными данными проектирования и рабочими параметрами, является ключом к разработке продукта на основе моделирования и является прочной основой для инноваций и конкурентных преимуществ.

ANSYS optiSLang обеспечивает автоматический поток процессов, который уменьшает переменные и генерирует наилучшую возможную поверхность ответа с заданным количеством расчетных случаев.

 

Reduced-Order Modeling

АNSYS optiSLang строит метамодели на основе результатов моделирования или испытаний. По сути, метамодель - это суррогат, который учится реагировать на входные данные так же, как реагирует реальная система, но с быстрой обратной связью. Выполнение моделирования для прогнозирования определенной конфигурации проекта может занять часы или дни, но запуск модели с уменьшенным порядком даст ответ за доли секунды. Эти метамодели могут использоваться для оптимизации или надежного анализа проекта или экспортироваться в другие пакеты.

Алгоритмы ANSYS optiSLang выполняют три важные задачи. Во-первых, они определяют соответствующее подпространство параметров, потенциально уменьшая размер задачи и количество точек проектирования, необходимых для ее понимания. Кроме этого, создают метамодель оптимального прогноза (MOP). Наконец, optiSlang проверяет качество прогноза метамодели (CoP), используя перекрестную проверку и другие методы. Точность прогноза имеет решающее значение для модели уменьшенного порядка.

 

Robust Design and Reliability

Оценка надежности проекта и выполнение надежной оптимизации проекта (RDO) с помощью простых в использовании мастеров, опирающихся на передовые расчетные алгоритмы.

Оценка надежности является мощной процедурой для проверки качества проектирования. Он начинается с оптимизированной выборки из латинского гиперкуба и обеспечивает подтверждение надежности с помощью лучших в своем классе алгоритмов, а также проверяет пределы и вероятности превышения.

Подобно другим возможностям optiSLang, он также определяет наиболее важные переменные рассеяния и предоставляет дерево решений, которое помогает пользователю выбрать наиболее подходящие алгоритмы устойчивости для конкретного проекта.

 

Легкий доступ из ANSYS Workbench

Из ANSYS Workbench пользователь может легко получить доступ к optiSLang с помощью функции перетаскивания мышью - необходимо только настроить пространство вариантов и цели. Затем, опираясь на мощные алгоритмы, ANSYS optiSLang автоматически определяет метамодель оптимального прогноза. Удобные мастера настройки проекта определяют подходящие методы оптимизации.

Эта технология включает в себя опции для параллельных вычислений с ANSYS Remote Solve Manager и поддерживает использование лицензий ANSYS HPC Parametric Pack для доступного одновременного решения многих вариантов проектирования.

Интеграция ANSYS optiSLang с Workbench позволяет обрабатывать неудачные проекты: например, неразрешимые комбинации параметров или ошибки, возникающие в цепочке процессов CAE. С опцией Continue Crashed Session дальнейшая обработка прерванных расчетов обеспечивается с использованием всех ранее вычисленных данных. Все успешные проекты хранятся в базе данных ANSYS optiSLang и могут использоваться независимо от Workbench. Кроме того, пользователь может добавить свой проект или пересчитать его в любое время. Алгоритмы ANSYS optiSLang способны справляться с частотой отказов до 50%.

Более подробную информацию о ANSYS optiSLang вы можете найти в брошюре "Расчетные возможности OptiSlang"