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PERA OptSim智能优化设计分析平台是基于MDO(Multidisciplinary Design Optimization,多学科设计优化)方法的一套智能优化平台。
智能优化设计分析平台PERA OptSim是基于MDO(Multidisciplinary Design Optimization,多学科设计优化)方法的一套智能优化平台。PERA OptSim主要基于智能化算法,协助工程师对产品快速化、智能化的优化设计。MDO是一种系统工程方法,它是一种通过充分探索和利用系统中相互作用和协同机制来设计复杂产品和子系统的方法。PERA OptSim基于MDO技术,针对多学科仿真分析流程实现DOE实验设计、敏感性分析、高精度代理模型建立以及参数优化功能,从多专业、多层次对多物理场仿真分析流程进行智能迭代优化。通过智能优化算法,利用智能化优化技术对整个仿真模型、设计模型进行智能化迭代,最终智能化实现整个模型优化设计。利用智能算法替代手动调整优化过程,从而提高产品优化效率,缩短产品设计周期。
OptSim通过高效智能优化算法研发和集成,深入探索搜寻设计空间中全局最优解。以智能优化算法取代手工参数调整,实现自动化迭代探索和设计方案最优化智能设计。
OptSim提供了多种参数学习及模型训练算法策略,适用于不同类型模型的降阶处理。OptSim内嵌多种参数学习及模型训练算法,如响应面法、Kriging插值算法、径向基函数算法、神经网络算法等,针对不同类型的仿真模型利用模型降阶化技术实现高精度降阶模型的构建。
系统敏感度分析是研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。OptSim具备完善的敏感性分析策略,支持多输入/多输出参数的参数敏感性分析,判定输入与输出之间的敏感性关系。
实验设计空间离散是通过封装空间覆盖技术对研究数据或者空间进行有效的统计分析的数学理论与方法,合理定制实验方案。OptSim具备多种实验设计算法,可以针对实际物理过程对样本空间进行合理的离散。
OptSim针对不同物理分析问题,OptSim提供丰富多样的优化算法。同时,OptSim还支持对第三方算法如DOT、Dokata、OpenMDAO等开源优化框架的集成接口以及对商用优化软件如Isight、ModelCenter、Heeds等软件的无缝集成和融合。
在电子产品设计过程中电子热设计是重要的设计环节,在热设计过程中往往需要对轮手动迭代来确定电子产品的设计方案。基于电子产品热设计过程,利用智能优化算法自主优化芯片布置位置,从而实现对于电子产品散热性能最佳设计。
-面向工业设计研发领域的智能优化设计,实现工业产品在多领域/多专业高精度、高效率的智能优化选型;-面向工业产品数字化设计领域,融合智能化算法,全面实现产品智能化数字化设计;-打通产品设计、仿真、验证等产品链流程,打造异构模型封装与驱动引擎;-具备完善的数学分析引擎,可支持对设计仿真问题进行全方位定位和数学分析;-融合机器学习、人工智能等智能化算法,提升产品设计效率,提高产品设计精度;-具备多类型平台应用模式,可适应当前灵活多变的设计、仿真应用流程。