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SIMULIA平台优化软件--Isight流程组件

发布时间:2022-08-01 09:19:42 人气:511
  非归一化法,即不加权实现多目标函数的真正优化。

  1.多目标函数求和

  Isight中的单目标优化计算方法都支持多目标函数的加权求和,所以对于简单的多目标优化问题,且多目标函数是单调一致的,可以使用2 . 1 . 1-2 . 1 . 3节介绍的各种算法进行归一化多目标优化。

  对于非归一化方法,Isight提供了以下算法:第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)、邻域培养多目标遗传算法(NCGA)、AMGA(基于档案的微遗传算法)、PE(混合多梯度帕累托探索)。

  Isight中的非归一化方法采用了Pareto最优解集的概念,可以直接处理多个目标函数,使优化解集的前沿尽可能接近并均匀覆盖Pareto前沿,支持复杂Pareto前沿(凹部)的求解。

  2.试验设计

  Isight为我们提供了一个实验设计(DOE)工具,方便我们合理有效地获取数据信息。它是产品开发和工艺优化中一种重要的统计方法。通过Isight实验设计模块,可以达到以下效果:获取设计空间的整体信息;分析输入设计变量和输出响应之间的参数关系;识别关键因素(设计变量);构建经验公式和近似模型等。

  利用Isight实验设计模块提供的工具,在实验规划阶段,可以自由定义实验设计因素及其类型和水平,选择不同的实验设计方法,指定关注交互,自动生成实验设计矩阵,设置响应趋势分析;在结果处理阶段,我们可以借助结果分析工具对DOE结果进行数值分析,并得出相应的结论。可以得到实验数据表、散点图、方差分析表、帕累托图、主效应图、交互作用图和相关图等。

  Isight集成了多种实验设计方法(DOE方法)和算法,并提供了二次开发接口,供用户自定义实验设计方法。综合实验设计方法包括:参数研究、全因子设计、部分因子设计、正交表、中心复合设计、Box-Behnken方法、拉丁超立方体设计、最优拉丁超立方体设计和自定义数据文件。应用实验设计方法后,Isight可以提供丰富的结果分析数据和图表。Isight可以通过样本点建立多元二次回归模型,通过系数表给出回归模型表达式的系数值。Isight可以根据实验设计结果给出帕累托图,反映实际空间中各因素对各响应的影响和贡献程度,并以百分比图的形式给出,让用户对因素与响应的影响关系一目了然。Isight提供了方差分析工具,方便用户确定实验设计的拟合误差是否符合要求。Isight可以给出主效果图和交互效果图,方便用户分析单个因素水平变化和其他因素平均时响应值的变化。同样,通过交互作用效果图可以知道因素与因素之间的交互作用,以及因素与响应之间的交互作用。Isight在做拟合误差分析,但也会给出相关图,可以显示所有输入参数(因子)对输出参数(响应)的相关系数r。

  3.近似拟合

  近似就是通过近似拟合的方式,建立输入变量和输出变量之间的数学表达式关系。在Isight中进行近似拟合的过程中,可以通过不同的方式收集样本数据,样本点可以来自实验设计矩阵、随机采样点、真实实验采样点和经验数据库等。我们可以选择不同的近似模型;我们可以通过误差分析工具来验证近似拟合模型。

  一旦建立了近似拟合模型来代替实际的仿真或试验模型,然后基于近似拟合模型进行优化,就不再需要调用仿真软件重复计算,节省了时间,提高了优化效率。并且由于近似拟合模型比原始数据采样模型更平滑,数值噪声降低,优化求解过程更容易收敛。

  Isight提供了以下近似模型方法:1。响应面模型RSM(response surface);2.RBF/EBF(径向基函数/椭圆基函数神经网络);3.正交多项式模型(切比雪夫/正交多项式);4.克里金模型。

  在上述近似模型法中,响应面模型是通过多项式拟合实现的,计算简单,鲁棒性强,适用范围广。但是,不能保证响应面通过所有样本点,对于高度复杂的问题,近似结果容易出现误差。神经网络模型逼近性强,能保证响应面通过所有样本点,容错性强。即使样本中含有非光滑噪声,也不会影响近似结果,但建立近似模型需要很长时间。当输入变量(因子)较多时,可以用正交多项式模型代替响应面模型,加快近似模型的建立。克立格法又称空间局部插值法,常用于设计空间存在空间相关性的情况,源于并主要用于地质统计学。Isight完成近似拟合后,会自动评估近似拟合模型的误差。通过自动评估结果,我们可以很容易地确定近似模型的可用性。

  4.随机抽样分析、稳健设计和质量设计。

  Isight中有三个与随机分析相关的模块:蒙特卡罗模拟、田口稳健设计和DFSS(六适马设计)。

  蒙特卡洛模拟组件的作用是:当一组具有随机概率分布的变量作为输入参数时,系统研究输出变量的随机概率分布。也可用于分析不同随机输入变量对输出响应的影响因素,以及设计点附件的失效概率和可靠性。Isight为蒙特卡罗模拟的两个关键因素,概率分布函数和采样规则提供了丰富的支持。Isight提供了七种常用的概率分布函数:正态分布、对数正态分布、威布尔分布、耿贝尔分布、指数分布、均匀分布和三角分布。Isight蒙特卡罗模拟组件提供了两种抽样技术:简单随机抽样和描述性抽样。

  Isight的田口稳健设计组件为田口稳健设计方法中的系统设计、参数设计和公差设计的第二和第三阶段提供了自动化工具。通过设置设计参数,创建正交试验设计矩阵表,以信噪比为分析指标,达到降低目标随机差(降低噪声因子对目标函数的影响),增强产品稳健性的目的。用户可以在Isight中设置信号因子、控制因子、噪声因子等因子,生成田口方法正交表,命令程序执行测试计划得到测试结果。用户可以观察Isight输出的信噪比(SNR)、灵敏度()和关键效果表来分析和判断稳健设计结果。

  Isight提供了完整的6适马分析和优化算法框架,可以显著提高企业实施6适马质量设计的效率和效果。Isight的DFSS组件包括两个模块:6适马分析模块和6适马优化模块。适马分析模块的主要功能是用随机方法对设计方案的质量进行评价。Isight支持三种不同的计算方法:基于可靠性分析、基于蒙特卡罗抽样(MCS)和基于实验设计(DOE)。6适马优化模块的主要功能是搜索设计空间中随机因素波动最小的区域,即由于随机设计变量引入的不确定性对输出响应影响最小的区域,这是6适马分析的后续步骤。

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