OptiY - OptiY

OptiY
Разработчики)OptiY GmbH
Операционная системаWindows
ТипТехнические вычисления
ЛицензияПроприетарный
Интернет сайтwww.optiy.eu

OptiY это среда проектирования, обеспечивающая современные стратегии оптимизации и современные вероятностные алгоритмы для определения неопределенности, надежности, устойчивости, анализа чувствительности, интеллектуального анализа данных и мета-моделирования.[1]

Функции

OptiY - это открытая и междисциплинарная среда проектирования, которая обеспечивает прямые и общие интерфейсы для многих CAD / CAE-систем и внутренних кодексов. Кроме того, доступны сложный COM-интерфейс и пользовательский узел с предопределенным шаблоном, так что пользователь может самостоятельно интегрировать внешние программы для простоты использования. Включение любой системы в произвольную цепочку процессов очень просто с помощью графического редактора рабочего процесса. Возможна совместная работа с различными классами имитационных моделей, такими как сети, метод конечных элементов, система с несколькими телами, стенд для испытания материалов и т. Д.

Сбор данных

Сбор данных это процесс извлечения скрытых закономерностей из данных. Интеллектуальный анализ данных выявляет тенденции в данных, выходящие за рамки простого анализа данных. Благодаря использованию сложных алгоритмов пользователи, не являющиеся статистиками, имеют возможность определять ключевые атрибуты процессов и целевые возможности. Интеллектуальный анализ данных становится все более важным инструментом для преобразования этих данных в информацию. Он обычно используется в широком спектре приложений, таких как производство, маркетинг, обнаружение мошенничества, научные открытия и т. Д.

Анализ чувствительности

Локальная чувствительность в виде коэффициентов корреляции и частных производных может использоваться только в том случае, если корреляция между входом и выходом является линейной. Если корреляция является нелинейной, необходимо использовать глобальный анализ чувствительности на основе отношения дисперсии между распределением затрат и выпуска в виде индекса Соболя. С Анализ чувствительности, можно уменьшить сложность системы и объяснить причинно-следственную цепочку.[2][3]

Вероятностное моделирование

Изменчивость, неопределенность, допуски и ошибки технических систем играют важную роль в процессе разработки продукта. Они вызваны неточностью производства, неопределенностью процесса, влиянием окружающей среды, истиранием, человеческим фактором и т. Д. Они характеризуются стохастическим распределением. Детерминированное моделирование не может предсказать реальное поведение системы из-за изменчивости и неопределенности входных данных, потому что один расчет модели показывает только одну точку в пространстве проектирования. Вероятностное моделирование должен быть выполнен. Таким образом, выходные распределения будут вычисляться из входных распределений на основе детерминированной имитационной модели любой системой имитационного моделирования. Реалистичное поведение системы может быть получено из этих выходных распределений.[4][5]

Анализ надежности

Изменчивость параметров часто приводит к отказу системы. Анализ надежности (Анализ видов и последствий отказов ) исследует нарушение границы выхода из-за изменчивости входа. Механизмы отказа компонентов известны в спецификации на разработку продукта. Они идентифицируются путем измерения, сбора полевых данных, данных о материалах, спецификаций клиента и т. Д. При моделировании соответствие всем спецификациям продукта определяется как ограничения результатов моделирования. Надежность системы дается, если все ограничения выходят за пределы установленных границ. Хотя моделирование номинальных параметров показывает, что все значения ограничений находятся в надежных границах, надежность системы, однако, не может быть гарантирована из-за изменчивости входных данных. Часть изменчивости ограничений, которая нарушает установленные границы, называется вероятностью отказа решения. Анализ надежности вычисляет вероятность отказа отдельных компонентов, а также всей системы в заданный момент времени.[6]

Мета-моделирование

Мета-моделирование или Суррогатная модель это процесс достижения математической зависимости между параметрами конструкции и характеристиками продукта. Для каждой точки в пространстве параметров есть соответствующая точка в пространстве дизайна. Чтобы систематически показать взаимосвязь между вводом и выводом, необходимо выполнить многие модельные расчеты (Полный факторный дизайн). Для больших вычислительных затрат модели продукта это практически невозможно. Для решения этой проблемы можно использовать методологию адаптивной поверхности отклика.[7] [8]

Прогнозирование усталостной жизни

Прогнозирование усталость (материал) была одной из самых важных проблем в проектировании надежности и качества. У них есть несколько практических применений: быстрая оптимизация дизайна на этапе разработки продукта и прогнозирование пределов использования в полевых условиях, а также анализ отказов продукта, возвращенного с поля или не прошедшего квалификационные испытания. Анализ усталости фокусируется на механизме термического и механического разрушения. Большинство усталостных разрушений можно отнести к термомеханическим напряжениям, вызванным различиями в коэффициентах теплового и механического расширения. Усталостные отказы будут происходить, когда компонент испытывает циклические напряжения и деформации, приводящие к необратимым повреждениям.

Многоцелевая оптимизация

В процессе разработки технических продуктов часто возникают проблемы с дизайном, связанные со многими целями или критериями оценки, такими как низкая стоимость, высокое качество, низкий уровень шума и т. Д. Необходимо найти параметры дизайна, чтобы минимизировать все критерии. В отличие от одиночной оптимизации, существует другая структура порядка между пространствами параметров и критериев в многоцелевая оптимизация. Критерии противоречат друг другу. Пытаясь минимизировать критерий, другие критерии могут быть максимизированы. Есть не только одно решение, но и Оптимальный по Парето граница решения. Многоцелевая оптимизация находит все решения Парето автоматически за один прогон. Также доступен инструмент поддержки принятия нескольких решений, чтобы выбрать из них одно наиболее подходящее решение.[9]

Надежная оптимизация дизайна

В процессе проектирования технических систем необходимо учитывать изменчивость, неопределенность и допуски, чтобы обеспечить столь необходимые качество и надежность. Они неконтролируемы, непредсказуемы и вызывают неопределенность удовлетворения требуемых технических характеристик продукта. Целью проектирования является обеспечение указанных функциональных возможностей продукта, несмотря на неизбежную изменчивость и неопределенность. Подход, решающий эту проблему, заключается в надежном проектировании параметров продукта на раннем этапе проектирования (Надежный дизайн параметров (RPD) ). Таким образом, необходимо найти оптимальные параметры продукта. Внутри поведение системы устойчиво и нечувствительно, несмотря на неизбежную изменчивость. Например. постоянная изменчивость и неопределенность приводят только к минимальной изменчивости характеристик продукта. Таким образом, требуемые характеристики продукта всегда будут выполнены.[10]

Рекомендации

  1. ^ Функции OptiY
  2. ^ Сальтелли, А., Чан, К. и Скотт, Э.М.: Анализ чувствительности. Джон Уилли и сыновья Чичестер, Нью-Йорк 2000
  3. ^ Окли Дж., О'Хаган А.: Вероятностный анализ чувствительности компьютерных моделей: байесовский подход. Журнал Королевского статистического общества, серия B, 66: 751-769, 2004
  4. ^ Фам Т-Кью, Нойберт Х. и Камуселла А. Обеспечение надежности и устойчивости с помощью вероятностных методов в COMSOL Multiphysics с помощью OptiY. Материалы 2-й Европейской конференции COMSOL. 4–6 ноября 2008 г. в Ганновере: [1]
  5. ^ Сакс Дж., Уэлч У. Дж., Митчелл Т. Дж., Винн Х. П.: Планирование и анализ компьютерных экспериментов. Статистическая наука 4, стр. 409-435, 1989.
  6. ^ Ау, С.К., Бек, Дж. Л .: Моделирование подмножества и его применение к сейсмическому риску на основе динамического анализа. Журнал инженерной механики, Vol. 129, No. 8, 1 августа 2003 г.
  7. ^ Фам Т-Кью, Камуселла А. и Нойберт Х .: Автоматическое извлечение кода Modelica из конечно-элементного анализа или данных измерений. Материалы 8-й Международной конференции Modelica. 20-22 марта 2011 г. в Дрездене: [2]
  8. ^ Сантнер, Т.Дж., Уильямс, Б.Дж., Нотц, В.И.: Дизайн и анализ компьютерного эксперимента. Springer-Verlag Нью-Йорк 2003
  9. ^ Цитцлер Э., Тиле Л .: Многоцелевые эволюционные алгоритмы: сравнительный анализ и подход Парето. IEEE Transactions по эволюционным вычислениям. С. 257-271. Ноябрь 1999
  10. ^ Сун Х. Пак: Надежная конструкция и анализ для обеспечения качества. Чепмен и Холл 1996. ISBN  0-412-55620-0

внешняя ссылка