OptiY - OptiY

OptiY
VývojářiOptiY GmbH
Operační systémOkna
TypTechnické výpočty
LicenceProprietární
webová stránkawww.optiy.eu

OptiY je návrhové prostředí poskytující moderní optimalizační strategie a nejmodernější pravděpodobnostní algoritmy pro nejistotu, spolehlivost, robustnost, analýzu citlivosti, dolování dat a meta-modelování.[1]

Funkce

OptiY je otevřené a multidisciplinární návrhové prostředí, které poskytuje přímé a obecné rozhraní k mnoha systémům CAD / CAE a interním kódům. Kromě toho je k dispozici komplexní rozhraní COM a uživatelský uzel s předdefinovanou šablonou, takže uživatel může pro snadnější použití samostatně integrovat externí programy. Vložení libovolného systému do libovolného procesního řetězce je velmi snadné pomocí grafického editoru pracovních postupů. Spolupráce různých tříd simulačních modelů je možná, jako jsou sítě, metoda konečných prvků, systém více těl, zkušební stolice atd.

Dolování dat

Dolování dat je proces extrakce skrytých vzorů z dat. Dolování dat identifikuje trendy v datech, které jdou nad rámec jednoduché analýzy dat. Pomocí sofistikovaných algoritmů mají uživatelé bez statistiků možnost identifikovat klíčové atributy procesů a cílových příležitostí. Dolování dat se stává stále důležitějším nástrojem pro transformaci těchto dat na informace. Běžně se používá v široké škále aplikací, jako je výroba, marketing, detekce podvodů a vědecké objevy atd.

Analýza citlivosti

Místní citlivost jako korelační koeficienty a parciální derivace lze použít, pouze pokud je korelace mezi vstupem a výstupem lineární. Pokud je korelace nelineární, je třeba použít globální analýzu citlivosti založenou na rozptylovém vztahu mezi vstupní a výstupní distribucí jako Sobolův index. S Analýza citlivosti lze snížit složitost systému a vysvětlit řetězec příčin a následků.[2][3]

Pravděpodobnostní simulace

Variabilita, nejistota, tolerance a chyba technických systémů hrají důležitou roli v procesu návrhu produktu. Ty způsobují nepřesnost výroby, nejistota procesu, vlivy prostředí, oděr a lidské faktory atd. Vyznačují se stochastickou distribucí. Deterministická simulace nemůže předpovědět chování skutečného systému kvůli vstupní variabilitě a nejistotě, protože jeden výpočet modelu ukazuje pouze jeden bod v návrhovém prostoru. Pravděpodobnostní simulace musí být provedeno. Tímto způsobem budou výstupní distribuce vypočítány ze vstupních distribucí na základě deterministického simulačního modelu jakýmkoli simulačním systémem. Z těchto výstupních distribucí lze odvodit realistické chování systému.[4][5]

Analýza spolehlivosti

Variabilita parametrů často způsobí poruchu systému. Analýza spolehlivosti (Poruchový režim a analýza účinků ) zkoumá hraniční narušení výstupu kvůli variabilitě vstupu. Mechanismy selhání komponent jsou známy ve specifikaci pro vývoj produktu. Jsou identifikovány měřením, sběrem dat v terénu, údaji o materiálu, specifikacemi zákazníka atd. V simulaci je uspokojení všech specifikací produktu definováno jako omezení výsledků simulace. Je zadána spolehlivost systému, pokud všechna omezení rozptýlí pohled na definované hranice. Ačkoli simulace nominálního parametru ukazuje, že všechny hodnoty omezení jsou umístěny ve spolehlivých mezích, spolehlivost systému však nelze zaručit kvůli variabilitě vstupu. Část variability omezení, která porušuje definované hranice, se nazývá pravděpodobnost selhání řešení. Analýza spolehlivosti spočítá pravděpodobnost selhání jednotlivých komponent a také celého systému v daném časovém bodě.[6]

Meta-modelování

Meta-modelování nebo Náhradní model je proces k získání matematického vztahu mezi konstrukčními parametry a vlastnostmi produktu. Pro každý bod v prostoru parametrů existuje odpovídající bod návrhového prostoru. Mělo by být provedeno mnoho modelových výpočtů, aby se systematicky zobrazoval vztah mezi vstupem a výstupem (Full Factorial Design). Pro velké výpočetní úsilí modelu produktu je to prakticky nemožné. K řešení tohoto problému lze použít metodiku adaptivní povrchové odezvy.[7] [8]

Predikce únavového života

Předvídání únava (materiál) byl jedním z nejdůležitějších problémů v konstrukčním inženýrství pro spolehlivost a kvalitu. Mají několik praktických použití: rychlá optimalizace návrhu během vývojové fáze produktu a předpovídání limitů použití v terénu, stejně jako analýza selhání produktu vráceného z pole nebo selhaného v kvalifikačním testu. Analýza únavy se zaměřuje na mechanismus tepelné a mechanické poruchy. Většinu únavového selhání lze připsat termomechanickým namáháním způsobeným rozdíly v koeficientu tepelné a mechanické roztažnosti. K únavovým poruchám dojde, když komponenta zažívá cyklická napětí a deformace, které způsobují trvalé poškození.

Vícecílová optimalizace

V procesu vývoje technických produktů se často vyskytují konstrukční problémy s mnoha hodnotícími cíli nebo kritérii, jako jsou nízká cena, vysoká kvalita, nízká hlučnost atd. Je třeba najít konstrukční parametry, aby se minimalizovala všechna kritéria. Na rozdíl od jediné optimalizace existuje další řádová struktura mezi mezerami parametrů a kritérií v a vícecílová optimalizace. Kritéria se navzájem střetávají. Při pokusu o minimalizaci kritéria mohou být maximalizována další kritéria. Existuje nejen jedno řešení, ale také a Pareto optimální hranice řešení. Optimalizace pro více cílů vyhledá všechna řešení Pareto automaticky při jediném spuštění. K dispozici je také nástroj podpory více rozhodnutí, který z nich vybere jedno nejvhodnější řešení.[9]

Robustní optimalizace designu

Variabilita, nejistota a tolerance musí být vzata v úvahu při procesu návrhu technických systémů, aby byla zajištěna vysoce požadovaná kvalita a spolehlivost. Jsou nekontrolovatelné, nepředvídatelné a způsobují nejistotu splnění požadovaných specifikací produktu. Cílem návrhu je zajištění specifikovaných funkcí produktu i přes nevyhnutelnou variabilitu a nejistotu. Přístupem k řešení tohoto problému je robustní návrh parametrů produktu v procesu raného návrhu (Robustní návrh parametrů (RPD) ). Tím by měly být nalezeny optimální parametry produktu. Uvnitř je chování systému robustní a necitlivé navzdory nevyhnutelné variabilitě. Např. důsledná variabilita a nejistota vede pouze k nejmenší variabilitě vlastností produktu. Požadované specifikace produktu budou tedy vždy splněny.[10]

Reference

  1. ^ Funkce OptiY
  2. ^ Saltelli, A., Chan, K. a Scott, E.M .: Analýza citlivosti. John Willey & Sons Chichester, New York 2000
  3. ^ Oakley J.E., O´Hagan A .: Pravděpodobnostní analýza citlivosti počítačových modelů: Bayesovský přístup. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 66: 751-769, 2004
  4. ^ Pham T-Q, Neubert H. a Kamusella A .: Návrh spolehlivosti a robustnosti pomocí pravděpodobnostních metod v COMSOL Multiphysics s OptiY. Sborník z 2. evropské konference COMSOL. 4. – 6. Listopadu 2008 v Hannoveru: [1]
  5. ^ Sacks J., Welch W.J., Mitchell T.J., Wynn H.P .: Návrh a analýza počítačových experimentů. Statistická věda 4, str. 409-435, 1989
  6. ^ Au, S.K., Beck, J.L .: Simulace podmnožiny a její aplikace na seismické riziko založené na dynamické analýze. Journal of Engineering Mechanics, sv. 129, č. 8, 1. srpna 2003
  7. ^ Pham T-Q, Kamusella A. a Neubert H .: Automatická extrakce modelu Modelica z analýzy konečných prvků nebo naměřených dat. Sborník příspěvků z 8. mezinárodní konference Modelica. 20. - 22. března 2011 v Drážďanech: [2]
  8. ^ Santner, T.J., Williams, B.J., Notz, W.I .: Návrh a analýza počítačového experimentu. Springer-Verlag New York 2003
  9. ^ Zitzler E., Thiele L .: Multiobjective Evolutionary Algorithms: A Comparative Case Study and the Strength Pareto approach. Transakce IEEE na evolučních výpočtech. 257-271. Listopadu 1999
  10. ^ Sung H. Park: Robustní design a analýza pro kvalitní inženýrství. Chapman & Hall 1996. ISBN  0-412-55620-0

externí odkazy