
Noesis Optimus(多學(xué)科集成優(yōu)化工具)
詳情介紹
Noesis Optimus是一款非常好用的多學(xué)科集成優(yōu)化工具,可以幫助各行各業(yè)的工程行業(yè)人士提高設(shè)計(jì)效率。它引入了最先進(jìn)的集成建模和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,進(jìn)一步擴(kuò)展了Optimus強(qiáng)大的響應(yīng)曲面建模功能。它提供流程設(shè)計(jì)以及優(yōu)化設(shè)計(jì)功能,可以在軟件幫助客戶(hù)快速設(shè)計(jì)機(jī)械開(kāi)發(fā)流程,可以設(shè)計(jì)設(shè)備工作流程,如果建立流程化的工作方式可以提高設(shè)計(jì)效率,可以讓每個(gè)設(shè)計(jì)流程都清晰可見(jiàn),用戶(hù)可以在軟件建立目錄,可以添加新的設(shè)計(jì)目錄結(jié)構(gòu),可以對(duì)項(xiàng)目管理,可以提供實(shí)驗(yàn)對(duì)運(yùn)行的流程統(tǒng)計(jì),也支持Optimus ClearVu分析建模、FINNOPT交互式多目標(biāo)優(yōu)化算法,也支持將Optimus連接到Dakota算法,也可以在外部創(chuàng)建Optimus項(xiàng)目,具有的功能非常多。有興趣的朋友可以下載體驗(yàn)一下!

2、基于DOE技術(shù)生成“虛擬實(shí)驗(yàn)”;全因和部分因子設(shè)計(jì)
3、田口,Plackett-Burman,Box-Behnken;完整的田口穩(wěn)健設(shè)計(jì)理論
4、廣泛的響應(yīng)曲面建模;by通過(guò)響應(yīng)曲面建模進(jìn)行強(qiáng)大的后處理
5、泰勒多項(xiàng)式;隨機(jī)插值(Kriging,RBF)
6、用戶(hù)定義優(yōu)化和響應(yīng)曲面;數(shù)值優(yōu)化程序
7、單個(gè),多目標(biāo)和離散變量?jī)?yōu)化;高水平非線(xiàn)性約束方法(局部勘探)
8、自適應(yīng)和差分進(jìn)化遺傳算法(全局);設(shè)計(jì)空間的動(dòng)態(tài)表示
9、可變貢獻(xiàn)和蒙特卡羅模擬;魯棒性和可靠性評(píng)估和優(yōu)化
10、用戶(hù)可自定義的操作和界面;可以在大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行
作為完全與供應(yīng)商無(wú)關(guān)的PIDO平臺(tái),noesis optimus提供了一種開(kāi)放式架構(gòu),可與任何工程軟件進(jìn)行通信,包括處理任何文件語(yǔ)法的功能。除了保護(hù)公司在遺留代碼和模型中所做的投資(保護(hù)他們未來(lái)在組織內(nèi)的使用),Optimus使他們能夠部署“目標(biāo)工程師”戰(zhàn)略,而不管實(shí)際使用的工程軟件如何。
二、經(jīng)過(guò)行業(yè)驗(yàn)證的技術(shù)
noesis optimus經(jīng)過(guò)行業(yè)驗(yàn)證的最先進(jìn)的設(shè)計(jì)空間探索和工程優(yōu)化方法是成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)工程流程部署的關(guān)鍵推動(dòng)因素。其方法和技術(shù)已經(jīng)清楚地證明了成功處理各種實(shí)際應(yīng)用程序的能力 - 在各個(gè)客戶(hù)站點(diǎn)實(shí)施,包括每天使用的數(shù)十個(gè)許可證。
三、強(qiáng)大的部署
noesis optimus方法的穩(wěn)健性同樣重要。高度穩(wěn)健的數(shù)值優(yōu)化算法不需要過(guò)多的手動(dòng)參數(shù)規(guī)范來(lái)啟動(dòng)過(guò)程并成功執(zhí)行作業(yè)。這就是Optimus真正擅長(zhǎng)的地方。使用Optimus,工程團(tuán)隊(duì)使用強(qiáng)大的算法,因此更有效率,從更短的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)中受益。
四、有效的決策支持工具
noesis optimus具有直觀(guān)和靈活的后處理功能,可將大型工程數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為支持設(shè)計(jì)決策的信息。有效的決策工具不僅可以更輕松地消除無(wú)影響的設(shè)計(jì)參數(shù)并確定最佳設(shè)計(jì)權(quán)衡,還可以促進(jìn)工程團(tuán)隊(duì)與管理層之間的溝通。
在插值建模的準(zhǔn)確性和近似建模的計(jì)算速度之間建立了一座橋梁,noesis optimus 2019.1 sp1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模非常適合涉及大型和嘈雜數(shù)據(jù)集的高維工程問(wèn)題。
Optimus Deep Neural Networks能夠以幾乎任意的精度再現(xiàn)復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)的行為,從而實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。這些包括,例如,通過(guò)用高保真功能模擬單元(FMU)替換這些組件模型,將計(jì)算上昂貴的組件模型更有效地集成到系統(tǒng)仿真模型中。其他潛在的應(yīng)用包括分析復(fù)雜的CFD圖像以定位特定的特征,例如湍流或評(píng)估大量不同的設(shè)計(jì),同時(shí)區(qū)分可行和不可行的設(shè)計(jì)。
二、通過(guò)Ensemble Modeling協(xié)助非專(zhuān)家用戶(hù)
noesis optimus 2019.1 sp1集合建模功能強(qiáng)烈推薦用于涉及相對(duì)較小和異構(gòu)數(shù)據(jù)集的工程問(wèn)題,并且需要建立進(jìn)一步的工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)。
盡管Ensemble Modeling與Optimus 2018.1引入的最佳模型方法屬于同一模型系列,但兩種模型類(lèi)型根本不同。盡管最佳模型類(lèi)型在可用的Optimus模型中選擇最佳模型以根據(jù)用戶(hù)標(biāo)準(zhǔn)擬合給定數(shù)據(jù)集,但Ensemble Modeling通過(guò)平均可用的Optimus模型創(chuàng)建了一個(gè)全新的模型。集成建模在幫助非專(zhuān)家用戶(hù)通過(guò)模型平均方法更好地理解他們的工程問(wèn)題方面特別有用。
三、對(duì)工程工作流程執(zhí)行的更精細(xì)控制
除了新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和集合建模功能外,noesis optimus 2019.1 sp1還為具有領(lǐng)先CAD / CAE解決方案的多個(gè)界面帶來(lái)了重大更新 - 包括JMAG Designer,PTC Creo 5.0,CETOL 10.2,NX CAE和LS-Dyna。此外,在構(gòu)建工程仿真工作流程時(shí),Optimus用戶(hù)現(xiàn)在可以更好地控制拒絕規(guī)則。拒絕規(guī)則用于確定是否應(yīng)從后處理中排除工程模擬實(shí)驗(yàn),并且相關(guān)的新功能可以對(duì)工程工作流程執(zhí)行進(jìn)行更細(xì)粒度的控制。

功能特點(diǎn)
1、交互式動(dòng)作定義;從所有工程學(xué)科中提取CAE代碼2、基于DOE技術(shù)生成“虛擬實(shí)驗(yàn)”;全因和部分因子設(shè)計(jì)
3、田口,Plackett-Burman,Box-Behnken;完整的田口穩(wěn)健設(shè)計(jì)理論
4、廣泛的響應(yīng)曲面建模;by通過(guò)響應(yīng)曲面建模進(jìn)行強(qiáng)大的后處理
5、泰勒多項(xiàng)式;隨機(jī)插值(Kriging,RBF)
6、用戶(hù)定義優(yōu)化和響應(yīng)曲面;數(shù)值優(yōu)化程序
7、單個(gè),多目標(biāo)和離散變量?jī)?yōu)化;高水平非線(xiàn)性約束方法(局部勘探)
8、自適應(yīng)和差分進(jìn)化遺傳算法(全局);設(shè)計(jì)空間的動(dòng)態(tài)表示
9、可變貢獻(xiàn)和蒙特卡羅模擬;魯棒性和可靠性評(píng)估和優(yōu)化
10、用戶(hù)可自定義的操作和界面;可以在大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行
軟件特色
一、供應(yīng)商中立的開(kāi)放平臺(tái)作為完全與供應(yīng)商無(wú)關(guān)的PIDO平臺(tái),noesis optimus提供了一種開(kāi)放式架構(gòu),可與任何工程軟件進(jìn)行通信,包括處理任何文件語(yǔ)法的功能。除了保護(hù)公司在遺留代碼和模型中所做的投資(保護(hù)他們未來(lái)在組織內(nèi)的使用),Optimus使他們能夠部署“目標(biāo)工程師”戰(zhàn)略,而不管實(shí)際使用的工程軟件如何。
二、經(jīng)過(guò)行業(yè)驗(yàn)證的技術(shù)
noesis optimus經(jīng)過(guò)行業(yè)驗(yàn)證的最先進(jìn)的設(shè)計(jì)空間探索和工程優(yōu)化方法是成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)工程流程部署的關(guān)鍵推動(dòng)因素。其方法和技術(shù)已經(jīng)清楚地證明了成功處理各種實(shí)際應(yīng)用程序的能力 - 在各個(gè)客戶(hù)站點(diǎn)實(shí)施,包括每天使用的數(shù)十個(gè)許可證。
三、強(qiáng)大的部署
noesis optimus方法的穩(wěn)健性同樣重要。高度穩(wěn)健的數(shù)值優(yōu)化算法不需要過(guò)多的手動(dòng)參數(shù)規(guī)范來(lái)啟動(dòng)過(guò)程并成功執(zhí)行作業(yè)。這就是Optimus真正擅長(zhǎng)的地方。使用Optimus,工程團(tuán)隊(duì)使用強(qiáng)大的算法,因此更有效率,從更短的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)中受益。
四、有效的決策支持工具
noesis optimus具有直觀(guān)和靈活的后處理功能,可將大型工程數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為支持設(shè)計(jì)決策的信息。有效的決策工具不僅可以更輕松地消除無(wú)影響的設(shè)計(jì)參數(shù)并確定最佳設(shè)計(jì)權(quán)衡,還可以促進(jìn)工程團(tuán)隊(duì)與管理層之間的溝通。
新功能
一、高維工程問(wèn)題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模在插值建模的準(zhǔn)確性和近似建模的計(jì)算速度之間建立了一座橋梁,noesis optimus 2019.1 sp1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模非常適合涉及大型和嘈雜數(shù)據(jù)集的高維工程問(wèn)題。
Optimus Deep Neural Networks能夠以幾乎任意的精度再現(xiàn)復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)的行為,從而實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。這些包括,例如,通過(guò)用高保真功能模擬單元(FMU)替換這些組件模型,將計(jì)算上昂貴的組件模型更有效地集成到系統(tǒng)仿真模型中。其他潛在的應(yīng)用包括分析復(fù)雜的CFD圖像以定位特定的特征,例如湍流或評(píng)估大量不同的設(shè)計(jì),同時(shí)區(qū)分可行和不可行的設(shè)計(jì)。
二、通過(guò)Ensemble Modeling協(xié)助非專(zhuān)家用戶(hù)
noesis optimus 2019.1 sp1集合建模功能強(qiáng)烈推薦用于涉及相對(duì)較小和異構(gòu)數(shù)據(jù)集的工程問(wèn)題,并且需要建立進(jìn)一步的工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)。
盡管Ensemble Modeling與Optimus 2018.1引入的最佳模型方法屬于同一模型系列,但兩種模型類(lèi)型根本不同。盡管最佳模型類(lèi)型在可用的Optimus模型中選擇最佳模型以根據(jù)用戶(hù)標(biāo)準(zhǔn)擬合給定數(shù)據(jù)集,但Ensemble Modeling通過(guò)平均可用的Optimus模型創(chuàng)建了一個(gè)全新的模型。集成建模在幫助非專(zhuān)家用戶(hù)通過(guò)模型平均方法更好地理解他們的工程問(wèn)題方面特別有用。
三、對(duì)工程工作流程執(zhí)行的更精細(xì)控制
除了新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和集合建模功能外,noesis optimus 2019.1 sp1還為具有領(lǐng)先CAD / CAE解決方案的多個(gè)界面帶來(lái)了重大更新 - 包括JMAG Designer,PTC Creo 5.0,CETOL 10.2,NX CAE和LS-Dyna。此外,在構(gòu)建工程仿真工作流程時(shí),Optimus用戶(hù)現(xiàn)在可以更好地控制拒絕規(guī)則。拒絕規(guī)則用于確定是否應(yīng)從后處理中排除工程模擬實(shí)驗(yàn),并且相關(guān)的新功能可以對(duì)工程工作流程執(zhí)行進(jìn)行更細(xì)粒度的控制。
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