工程中优化的景观从根本上变化。从设计精细调整到复杂的多体程项目或研究数据集,Hyperstucy®可以帮助多学科团队从复杂模型中获得洞察力,探索和创建具有各种投入的新概念,确定最佳妥协或支持其决策。优化现在是任何行业的战略性,以加速关键工程任务:整体效率和性能优化,成本节约,物理测试减少,审美和符合人体工程学设计,轻量化而不影响安全或可靠性,并简单地降低开发时间。
将工程数据科学与设计探索结合起来是新的强大方法,帮助所有行业的设计师和工程师有效地改善他们的设计。通过使用数据创建的自动进程,集合和导入数据集,HyperStudy使设计空间能够巧妙和有效地探索导致戏剧性的时间。通过广泛的数据挖掘工具组合自动数据分析对于获得洞察力,了解趋势并做出更好的决策至关重要,同时开发创新的新概念。
客户故事:Northrup Grumman
执行多学科优化时,主要挑战是协调拼图的所有拼图。实际上,来自多学科团队的知识和要求输入有必要提出最佳的全球解决方案。使用可匹配近似模型是探索各种物理分析的方便方式,而不是每个人的专家。在同一环境中工作有助于在设计和操作之间启动新的协同效应,同时考虑到运营成本等限制。
提高改善设备性能的压力正在推动模拟预测的限制。在大多数情况下,模型输入参数很难,如果不是不可能确定的,并且材料数据往往是供应商产生的平均值。通过过度化提供优化的校准允许在实验中调整材料特性。从复合材料到磁性材料,通过最大限度地减少模拟VS测量之间的差异,提供了一种简单的方法来实现精确的模型。
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基于可靠性的设计优化(RBDO)方法,如Altair HyperStudy™中的SRO,符合性能和鲁棒性要求的折衷解决方案。例如,如果车辆崩溃,乘客的安全是必不可少的。座椅设计需要尽可能轻质,同时符合具有一定程度的可靠性的安全要求。因此,在相同的优化过程中考虑了大规模降低和限制的可靠性(例如,最大变形或位移)。
现代建筑设计公司面临着提供开发新材料的创新设计的挑战,同时平衡形式和功能,可持续性举措全部在交货时间表内。对于大规模的建筑,工程和建筑项目,频繁的更改订单,同时保留随时的输送压力是常见的。设计勘探和优化的强化能力为传统仿真方法带来了新颖的技术。它使设计人员和土木工程师的更广泛和迅速地和整个AEC项目都自信,快速地应用模拟,从设计指导到验证,按时提供安全结构。
在许多工程项目中,CAD几何形状用于定义FE模型并运行分析。为了在基于CAD的FE模型上进行设计探索研究和优化,需要一种自动化过程,包括CAD,预处理器,求解器和设计探索工具。Altair Simlab™和Hyperstudy提供了一种有效的解决方案,以实现CAD工具进入自动模拟驱动的设计探索和优化过程。
产品的上市时间及其表现均在医疗领域尤为重要,其中一项按时交付的解决方案真正变化人民的生命。仿真技术结合设计勘探和机器学习(ML)使工程师能够有效地满足这些挑战。