Optislang



optislang ist a CAE – Software zum Bearbeiten von fachübergreifenden Aufgabenstellungen wo parametrischer Sensitivitäts , multidisziplinären Optimierung, wo Zuverlässigkeits- und Robustheitsbewertung der Eulen Robust Design Optimierung (RDO) mit Hilfe der stochastischen Analysis . Vorhanden Simulationsprozesse aus Beliebers CAE Prog Rahmen Eulen Pre- und Postprozessoren can Profilierung mittels Einem GRAFISCHE Redakteure über ASCII -Dateien angeschlossen und Eine parametrische Sensitivitätsstudie, Optimierung BZW. stochastische Analysis zugänglich gemacht Werden. Optimierung can Profilierung mittels Gradientenverfahren ,Evolutionärer Algorithmus oder adaptive Antwortebenenverfahrendurchgeführt werden. [2]

Methodik

Sensitivitäts :
Die in optislang Angewandten varianzbasierte Sensitivitäts untersucht der einfluss wo Eingangsparameter auf klassifiziert und Systemantworten sterben so empfindliche oder sensible Parameter des formulierten Systeme. Die Optimierungsvariablen Werden dabei gleichverteilt Variiert und unabhängig voneinander ausgewertet. Dabei Erfaßt varianzbasierte Sensitivitätszusammenhänge, im Gegensatz zur Veranstaltungsort, ableitungsbasierten Sensitivitäts, im gesamt Parameterraum sterben.

Koeffizient der Prognose (CoP) [3] Der
CoP ist eine modellabhängige Maßzahl zur Bewertung der Modellqualität und wird durch die Gleichung
{\ displaystyle CoP = 1 – {\ frac {SS_ {E} ^ {Text {pred}}} {SS_ {T}}}}
Bestimmt. {\ displaystyle SS_ {E} ^ {\ Text {pred}}}Hierin ist die Summe der Quadrate der Fehlern des Vorhersagemodells, die durch Kreuzvalidierungsverfahren gewonnen wurden. Beide sie ursprünglichen Stützstellen wurden eingeführt{\ displaystyle q} Die Gruppe wurde erwartet und beantwortet folgende Fragen: Näherungslösung {\ displaystyle y_ {i}} frag sie darüber {\ displaystyle}resuzierten Stützstellenset aufgebaut. Es wird das Qualitätsmaß des Modells nur an den Stellen denken, das nicht Teil des Näherungsmodells ist. Da es keinen Grund dafür gibt, ist es wichtig, dass die Methodik für Regressionsmodelle im Rahmen von Interpolationsmodellen verwendet wird.

Metamodell oder Optimale Prognose (MOP): [3]
Wurden unerwünschte Variablen eines Modells entfernt, so dass die Vorhhersagequalität einer Näherungslösung besser wird. Diese Idee bedeutete ihnen Metamodell oder Optimale Prognose (MOP) zugrundegelegt. In diesem Fall sind die optimalen Eingangsgrößen und das am besten für das Ersatzmodell (Polynomialansatz oder Moving Least Squares mit linearer oder quadratischer Basis) geeignet. There, hier ist ein Coordinator, CoP ist und Seiner Unabhängigkeit und Objektivität ein perfektes Maß zur Quantifizierung und zum Vergleich.

Mehrzieloptimierung :
Das Durch Einsatz von CoP und MOP ermittelte optimale Ersatzmodell unter Berücksichtigungwooptimale Auswahl der Eingangsvariablen Kann als Vorkonditionierer für globale Optimierungsstrategien, Wie beispielsweise evolutionäre optimiert, Adaptive Antwortflächenverfahren optimiert Gradientenbasierte oder Biologischen optimiert, oder als direkter Einzieloptimierer Diens. Auch mehrere, gegenseitig in Conflict Stehen, Zielfunktionale can betrachtet Werden, um Sinnvolle Wichtungsfaktoren für Eine Möglich anschließen Einzieloptimierung zu Bern, um ein optimales Design zu erarbeiten.

Robustheitbewertung:
Bei der varianz basiers Robustheitbewertung wurde kritisch Modelantworten untersucht. In optislang Zufallsprinzipien generieren Eingangsgrößen Generieren und Werden Durch Die Systemantworten anhand Wacholder Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ausgewertet. Hier wurden diese Statistiken aus den Modellantworten des Mittelalters, Standardabweichung, Quantilwerten und Höheren Stochastischen Momenten untersucht.

Zuverlässigkeitsbewertung:
Die Zuverlässigkeit oder Reliabilität ist ein Maß für sterben Verlässlichkeit Eines Ergebnisses. Bei der Probabilistische Sicherheitsanalyse (PSA) Werden streuende Einflüsse als Zufallsvariablen ausgedrückt und über Eine Verteilungsfunktion mit stochastischen Moments und gegenseitig Korrelationen bestimmt. Als Plan Ergebnis der Zuverlässigkeitsbewertung Steht sterben Komplementäre Zuverlässigkeit ({\ displaystyle PR = 1-PF}) und die Versagenswahrscheinlichkeit zur Verfügung stellen, die mehr logarithmische Skala dargestellt werden können.

Schnittstellen

OptiSLang ist für eine Vielzahl von Problemen herauszufordern, so können zB mechanische, technische, mathematische, investigative Probleme und eine Vielzahl weiterer Fragen beantwortet werden. Hierfur hilft optiSLang verschijgen Schnittstellen zu externen Computerprogrammen:

  • ANSYS
  • MATLAB
  • GNU Oktave
  • übertreffen
  • OpenOffice Calc
  • Python
  • Abaqus
  • SimulationX
  • CATIA
  • LS-DYNA
  • Multi Plas
  • Jedwede Software mit Textbasierter Eingabesteuerung

Geschichte

Seit den 1980er Jahren Jahren entwickelt Forschungsteams an Universität Innsbruck und der Bauhaus-Universität Weimar Algorithmen zur Optimierung und Zuverlässigkeitsanalyse in Verbindung mit Finite Elemente Bereikungen. Als Ergebnis entstehe die Software Structural Language (SLang) . Im Jahr 2000 führte CAE- Ingenieure damit Erstmals Optimierungen und Robustheitsbewertungen in der Automobielindustrie durch. Im Jahr 2001 wurde die Dynardo GmbH ausgezeichnet und erhielt 2003 das Market Intelligence Program für SLang aufbauende Software OptiSlang als Industrial Software Solution für CAE Basis Sensitivity Analysis , Optimierungen, Robustheitsbewertungen und Zuverlässigkeitsanalysen. Ab Version optiSLang 4 wurde 2013 Die Software Founding With My Neighbors Graphics Benutzeroberflächen ausgestattet und Schnittstellen zu externen CAE-Programmen überarbeitet. [2]

weiterführende Links

  • Dynardo GmbH Website
  • Cadfem Produkte
  • Veröffentlichung im Automotive CAE Companion 2013
  • Veröffentlichung in der Fachzeitschrift ANSYS Advantage Magazin 02_2013
  • Veröffentlichung auf diesen Fachportal Construction Practices.de 03_2013
  • Veröffentlichung auf ihnen Fachportal Konstrukspraxis.de 10_2012
  • Veröffentlichung auf diesen Fachportal Construction Practices.de 06_2012
  • Veröffentlichung auf diesen Fachportal Construction Practices.de 09_2011

Einzelstunden

  1. Hochspringen↑ ChangeLog: ANSYS Optikschlauch. Dynardo, September 2016; abgeraufen am 26. Januar 2017 .
  2. ↑ Hochspringen nach:a b Produktwebsite
  3. ↑ Hochspringen nach:a b Thomas Most, Johannes Will: Sensitivitätsanalyse mit dem Meta-Modell oder der Optimalen Prognose (MOP) . In: Proceedings von WOST . 8, 2011.

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