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 HyperStudy探索、研究、优化
发布者: 出处:Altair 日期:2014/3/25 阅读:1028 推荐:0 点评:0
   

 HyperStudy

 

探索、研究、优化

    Altair HyperStudy是多学科的设计探索、研究以及优化软件。它基于试验设计以及数值优化等方法,帮助用户探索和理解并改进系统参数。它智能地获寻最优系统参数,并可展现设计参数和系统响应之间的关系。

优势

HyperStudy提供给用户友好的环境:

l   在各种使用和制造条件约束下,提供满足设计目标的高质量设计

l   降低设计重量

l   减少总体设计成本

l   缩短研发周期,最小化产品上市时间

l   增加CAE求解器的投资回报率

l   能非常容易的开展设计、探索和优化

l   数据挖掘功能可以研究与分析大型设计数据

l   利用实验数据,调校分析模型并对标

l   流程化的设计探索、研究及优化过程

l   增强产品的可靠性与稳健型

功能

DOE试验设计

    利用DOE技术可以更好的理解设计变量以及总体响应之间的关系。HyperStudy 中具有以下几类DOE方法:

l   全因子法

l   分片因子法

l   Box-Behnken

l   Plackett-Burman

l   中心复合法

l   拉丁超立方法

l   Hammersley

l   用户自定义

l   导入外部DOE矩阵

拟合方法

    拟合方法主要用来建立近似分析模型,来替代真实而昂贵的数值模拟。近似模型也可以用来过滤噪声,使得函数更光滑,增加优化算法的有效性。近似模型可用于优化以及随机分析。HyperStudy的近似模型模块有多种近似方法可供选择,包括:最小二乘法、移动最小二乘法、径向基函数法以及超级克里金方法。

优化

HyperStudy可进行多学科优化以及可靠性、鲁棒性最优化设计。在多学科优化中,设计师可改善系统的整体性能。如果产品质量对设计以及使用环境中的不确定因素很敏感,则可进行可靠性、鲁棒性最优化设计,降低设计使用中不确定因素的敏感性。

HyperStudy包含非常丰富的优化算法:

l   Altair特有的高效优化算法:自适应响应面法、全局自适应响应面法(ARSM GRSM)

l   序列二次规划(SQP)

l   可行方向法(MFD)

l   遗传算法(GA)

l   多目标遗传算法(MOGA)

l   多目标混合算法 (HMMO)

l   序列优化与可靠性分析 (SORA)

l   用户自定义优化算法

随机分析

随机分析中可进行可靠性和稳健型分析,并提供改进信息,也可开展基于可靠性鲁棒性的优化设计。

HyperStudy抽样算法包括:

l   简单随机抽样

l   拉丁超立方抽样

l   Hammersley

l   概率分布函数:正态分布、均匀分布、三角分布、韦伯尔分布以及指数分布

l   随机分析即可基于真实仿真也可基于近似模型

后处理与数据挖据

HyperStudy提供了高级后处理以及数据挖据功能使得用户更深入的理解设计,大大简化了研究、归类、分析结果的工作。分析结果可用以下方式展现:

l   统计数据

l   相关性矩阵

l   散点图

l   相互作用图

l   直方图

l   蛇形图

参数化模型

HyperStudyAltair HyperMeshMotionView直接集成,使其可直接参数化有限元模型、多体动力学模型以及流体模型。这使参数研究流程非常简单高效。对其他CAE求解器,HyperStudy提供了标准化的参数化方法,可对计算输入文件进行参数化。

基于网格变形技术的形状优化

HyperMesh中可使用强大的网格变形技术对复杂结构进行形状预变形,然后使用预变形作为参数,在HyperStudy检验其变形大小对设计的影响。

同主流求解器的直接接口

HyperStudy无需额外数据转换工具,可直接读取主流求解器的各种数据,快速实现参数研究流程。相关求解器包括:


l   ABAQUS

l   Adams

l   ANSYS

l   DADS

l   Excel

l   Fluent

l   LS-DYNA

l   MADYMO

l   MARC

l   Matlab/Simulink

l   MotionSolve

l   NASTRAN

l   OptiStruct

l   PAMCRASH

l   RADIOSS

l   StarCD

 

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