OptiSLANG
OptiSLang |
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| 개발자 | 다이나르도 Gmbh |
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| 안정된 릴리스 | 7[1].4.0 / 2019년 5월 |
| 운영 체제 | 크로스 플랫폼 |
| 플랫폼 | 인텔 x86 32비트, x86-64 |
| 이용가능기간: | 영어 |
| 유형 | 시뮬레이션 소프트웨어 |
| 면허증. | 독자 사양 상용 소프트웨어 |
| 웹 사이트 | optiSLANG 제품 페이지 |
optiSLANG은 CAE 기반의 감도 분석, Multi-temerical Optimization(MDO; 복수학문 최적화) 및 견고성 평가를 위한 소프트웨어 플랫폼입니다.Dynardo GmbH에 의해 개발되었으며 사전 정의된 최적화 목표에 가장 많이 기여하는 변수를 식별하여 수치적 RDO(Robust Design Optimization) 및 확률적 분석을 위한 프레임워크를 제공한다.여기에는 견고성의 평가, 즉 설계 변수의 산란이나 [2]매개변수의 무작위 변동에 대한 민감도도도 포함된다.2019년, Dynardo GmbH는 Ansys에 [3]인수되었다.
방법론
감도 분석:
분산 기반 민감도 분석은 변수 상호작용이 없는 균일한 분포로 연속 최적화 변수를 나타내며 모형 반응의 가능한 개선을 위해 최적화 변수의 기여도를 수량화합니다.국소파생물 기반 민감도 방법과 달리, 분산 기반 접근법은 정의된 변수 범위에 대한 기여도를 수량화한다.
예후 계수(CoP)[4]
CoP는 모델 품질을 평가하기 위한 모델 독립 측정값으로 다음과 같이 정의됩니다.
서 S 전 \는 예측 오차의 제곱합입니다.이러한 오류는 교차 검증을 기반으로 추정됩니다.교차 검증 절차에서 지원 지점 세트는q\q}개의 에 매핑됩니다.그런 다음 지지점에서 ii를 제거하고 나머지 포인트 세트를 사용하여 서브셋 모델 출력 \를 근사하여 근사 모델을 구축합니다.즉, 근사 모형을 구축하는 데 사용되지 않는 점에서만 모형 품질이 추정된다는 의미입니다.적합치 대신 예측 오차가 사용되므로 이 접근법은 회귀 모형 및 보간 모형에도 적용됩니다.
예측 오차의 제곱합입니다.이러한 오류는 교차 
근사하여 근사 모델을 구축합니다.즉, 근사 모형을 구축하는 데 사용되지 않는 점에서만 모형 품질이 추정된다는 의미입니다.적합치 대신 예측 오차가 사용되므로 이 접근법은 회귀 모형 및 보간 모형에도 적용됩니다. 최적의 예후 메타모델(MOP):[4]
중요하지 않은 변수를 모형에서 제거하면 근사 모형의 예측 품질이 향상될 수 있습니다.이 아이디어는 최적의 입력 변수 집합과 가장 적절한 근사 모델(선형 또는 2차 기준의 다항식 또는 이동 최소 제곱)에 대한 검색을 기반으로 하는 최적의 예후 메타모델(MOP)에 채택되었다.CoP 측정의 모델 독립성과 객관성 때문에, 서로 다른 하위 공간에서 서로 다른 모델을 비교하는 것이 매우 적합합니다.
다분야 최적화:
CoP/MOP 절차에서 찾은 최적 변수 부분 공간 및 근사 모델은 직접 단일 객관적 최적화를 위해 전역 최적화기(진화 알고리즘, 적응형 반응 표면 방법, 경사 기반 방법, 생물 기반 방법)를 사용하기 전에 사전 최적화에 사용할 수도 있다.MOP/CoP를 사용하여 감도 분석을 수행한 후, 반대되는 목표 내의 최적화 가능성을 결정하고 후속 단일 목표 최적화를 위한 적절한 가중 계수를 도출하기 위해 다목적 최적화를 수행할 수도 있다.마지막으로 이 단일 목표 최적화는 최적의 설계를 결정합니다.
견고성 평가:
분산 기반 건전성 분석에서는 임계 모델 반응의 변화를 조사한다.optiSLANG에서 랜덤 샘플링 방법은 주어진 랜덤 변수의 결합된 확률 밀도 함수의 이산 샘플을 생성하기 위해 사용됩니다.솔버에 의해 감도분석과 마찬가지로 평가된 이들 샘플을 바탕으로 평균치, 표준편차, 분위수 및 고차 확률모멘트로서의 모델응답의 통계특성을 추정한다.
신뢰성 분석:
확률론적 안전성 평가 또는 신뢰성 분석의 프레임워크 내에서 산란 영향은 분포 유형, 확률적 모멘트 및 상호 상관에 의해 정의되는 랜덤 변수로 모델링된다.분석 결과는 신뢰성과 고장 확률을 보완하는 것으로 로그 척도로 나타낼 수 있습니다.
프로세스 통합
optiSLANG은 여러 솔버를 사용하여 기계적, 수학적, 기술적 및 기타 수량화할 수 있는 문제를 조사하도록 설계되었습니다.여기서 optiSLANG은 외부 프로그램을 위한 직접 인터페이스를 제공합니다.
역사
1980년대부터 인스브루크 대학과 바우하우스-유니버티트 바이마르 대학의 연구팀은 유한 요소 시뮬레이션과 함께 최적화 및 신뢰성 분석을 위한 알고리즘을 개발해왔다.그 결과, 「구조 언어(SLANG)」소프트웨어가 작성되었습니다.2000년 CAE 엔지니어는 자동차 업계의 최적화 및 견고성 분석에 이 기술을 처음 적용했습니다.2001년, Dynardo GmbH는 2003년에 설립되었습니다.소프트웨어 optiSLANG은 SLANG을 기반으로 CAE 기반 감도 분석, 최적화, 견고성 평가 및 신뢰성 분석을 위한 산업 솔루션으로 출시되었습니다.2013년 현재 버전의 optiSLANG 4는 새로운 그래픽 사용자 인터페이스와 외부 CAE 프로세스로의 확장 인터페이스를 통해 완전히 재구성되었습니다.[2]
레퍼런스
- ^ ANSYS optiSLANG changelog, Dynardo, 2019년 5월
- ^ a b 제품 웹사이트
- ^ https://www.ansys.com/about-ansys/news-center/10-24-19-ansys-and-dynardo-sign-definitive-acquisition-agreement
- ^ a b Most, Thomas; Will, Johannes (2011). "Sensitivity analysis using the Metamodel of Optimal Prognosis (MOP)" (PDF). Proceedings of WOST. 8.
