옵티이

OptiY
옵티이
개발자OptiY GmbH
운영 체제창문들
유형테크니컬 컴퓨팅
면허증.독자 사양
웹 사이트www.optiy.eu

OptiY는 불확실성, 신뢰성, 견고성, 민감도 분석, 데이터 마이닝 및 메타 모델링을 [1]위한 최신 최적화 전략과 최신 확률론적 알고리즘을 제공하는 설계 환경이다.

특징들

OptiY는 개방적이고 다분야적인 설계환경으로 많은 CAD/CAE 시스템 및 하우스인턴 코드에 직접적이고 범용적인 인터페이스를 제공합니다.게다가 복잡한 COM 인터페이스와 미리 정의된 템플릿을 가지는 유저 노드를 이용할 수 있기 때문에, 유저는 사용하기 쉬운 외부 프로그램을 자기 통합할 수 있습니다.그래픽 워크플로 편집기를 사용하면 임의의 프로세스 체인에 시스템을 쉽게 삽입할 수 있습니다.네트워크, 유한 요소 방법, 다체 시스템, 재료 테스트 벤치 등의 다양한 시뮬레이션 모델 클래스를 협업할 수 있습니다.

데이터 마이닝

데이터 마이닝은 데이터에서 숨겨진 패턴을 추출하는 과정입니다.데이터 마이닝은 단순한 데이터 분석을 넘어선 데이터 내 동향을 파악합니다.정교한 알고리즘을 사용하여 비통계학 사용자는 프로세스의 주요 속성을 식별하고 기회를 노릴 수 있습니다.데이터 마이닝은 이 데이터를 정보로 변환하는 데 점점 더 중요한 도구가 되고 있습니다.일반적으로 제조, 마케팅, 사기 탐지, 과학적 발견 등 광범위한 애플리케이션에서 사용됩니다.

감도 분석

로컬 감도(Local Sensitivity)는 입력과 출력 사이의 상관 관계가 선형인 경우에만 상관 계수 및 편도함수를 사용할 수 있습니다.상관관계가 비선형인 경우, 글로벌 민감도 분석은 소볼 지수로 입력-분포와 출력-분포 사이의 분산 관계에 기초해 사용해야 한다.민감도 분석을 통해 시스템 복잡성을 줄이고 인과관계를 설명할 수 있습니다.[2][3]

확률론적 시뮬레이션

기술 시스템의 가변성, 불확실성, 허용 오차 및 오류는 제품 설계 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.이러한 원인은 제조의 부정확성, 공정의 불확실성, 환경의 영향, 마모 및 인적 요인 등에 있습니다.그것들은 확률적 분포로 특징지어진다.결정론적 시뮬레이션에서는 입력 변동성과 불확실성으로 인해 실제 시스템 동작을 예측할 수 없습니다. 왜냐하면 하나의 모델 계산은 설계 공간에서 하나의 점만을 보여주기 때문입니다.확률론적 시뮬레이션을 수행해야 한다.따라서 출력 분포는 시뮬레이션 시스템에 의한 결정론적 시뮬레이션 모델에 기초한 입력 분포로부터 계산됩니다.실제 시스템 동작은 이러한 출력 [4][5]분포에서 파생될 수 있습니다.

신뢰성 분석

파라미터의 다양성으로 인해 시스템 장애가 발생하는 경우가 많습니다.신뢰성 분석(고장 모드 및 효과 분석)은 입력 변동성으로 인한 출력의 경계 위반을 조사합니다.부품의 고장 메커니즘은 제품 개발 사양에 알려져 있습니다.측정, 필드 데이터 수집, 재료 데이터, 고객 사양 등으로 식별됩니다.시뮬레이션에서 모든 제품 사양의 만족도는 시뮬레이션 결과의 제약으로 정의됩니다.모든 제약조건이 정의된 경계를 산란하는 경우 시스템 신뢰성이 제공됩니다.공칭 파라미터 시뮬레이션은 제약조건의 모든 값이 신뢰할 수 있는 경계에 위치하고 있음을 보여주지만 입력의 가변성으로 인해 시스템 신뢰성이 보증될 수 없습니다.정의된 경계를 위반하는 제약 조건 변동성의 일부를 솔루션의 고장 확률이라고 합니다.신뢰성 분석은 주어진 시점에서 단일 [6]성분과 전체 시스템의 고장 확률을 계산합니다.

메타모델링

메타모델링 또는 대리모형은 디자인 파라미터와 제품특성의 수학적 관계를 얻기 위한 프로세스입니다.매개변수 공간의 각 점에 대해 설계 공간의 해당 점이 있습니다.입력과 출력 사이의 관계를 체계적으로 표시하려면 많은 모형 계산을 수행해야 합니다(완전 요인 설계).제품 모델의 높은 컴퓨팅 작업으로는 실현이 거의 불가능합니다.적응형 응답 표면 방법론을 사용하여 이 [7]문제를 해결할 수 있습니다.[8]

피로수명 예측

피로(재료)를 예측하는 것은 신뢰성과 품질을 위한 설계 엔지니어링에서 가장 중요한 문제 중 하나입니다.제품 개발 단계에서의 신속한 설계 최적화와 현장 사용 제한 예측, 현장에서 반품되거나 인정 테스트에서 불합격된 제품의 고장 분석 등 몇 가지 실용적인 용도가 있습니다.피로 분석은 열적 및 기계적 고장 메커니즘에 초점을 맞춥니다.대부분의 피로파괴는 열팽창계수와 기계적 팽창계수의 차이로 인한 열기계적 응력에 기인할 수 있다.부품에 영구적인 손상을 일으키는 주기적 응력과 변형이 발생할 경우 피로파괴가 발생합니다.

다목적 최적화

기술제품 개발과정에서 저비용, 고품질, 저소음 등 평가목표나 기준이 많은 설계상의 문제가 자주 발생한다.모든 기준을 최소화하려면 설계 매개변수를 찾아야 합니다.단일 최적화와 달리 다목적 최적화에서는 파라미터와 기준 공간 사이에 또 다른 순서 구조가 있습니다.기준이 서로 충돌합니다.기준을 최소화하려고 하면 다른 기준을 최대화할 수 있습니다.하나의 솔루션뿐만 아니라 Pareto의 최적 솔루션 프런티어도 있습니다.다목적 최적화는 한 번의 실행으로 모든 Pareto 솔루션을 자동으로 찾습니다.또, 복수의 의사결정 서포트 툴은,[9] 그 중에서 최적인 솔루션을 1개 선택할 수도 있습니다.

견고한 설계 최적화

기술 시스템의 설계 프로세스에서 가변성, 불확실성 및 허용오차를 고려해야 하며, 이는 매우 필요한 품질과 신뢰성을 보장해야 한다.제어가 불가능하고 예측이 불가능하며 필요한 제품 사양의 불확실성 만족을 유발합니다.설계 목표는 불가피한 가변성과 불확실성에도 불구하고 지정된 제품 기능을 보장하는 것입니다.이 문제를 해결하는 접근방식은 초기 설계 프로세스(Robust Parameter Design(RPD))에서 제품 매개변수의 견고한 설계입니다.따라서 최적의 제품 매개변수를 찾아야 합니다.내부에서는 피할 수 없는 변동에도 불구하고 시스템 동작은 견고하고 둔감합니다.예: 일관된 변동성과 불확실성은 제품 특성의 최소 변동성으로 이어진다.따라서 필요한 제품 사양은 항상 [10]충족됩니다.

레퍼런스

  1. ^ OptiY의 기능
  2. ^ Saltelli, A., Chan, K., Scott, E.M.: Sensitivity Analysis.John Willey & Sons Chicher, 뉴욕 2000
  3. ^ Oakley J.E., O'Hagan A:컴퓨터 모델의 확률론적 민감도 분석: 베이지안 접근법.왕립통계학회지 시리즈 B, 66:751-769, 2004
  4. ^ Pham T-Q, Neubert H. 및 Kamusella A:OptiY를 사용한 COMSOL 다중물리학에서 확률론적 방법을 통한 신뢰성과 견고성을 위한 설계.제2회 유럽 COMSOL 회의의 진행.2008년 11월 4~6일 하노버: [1]
  5. ^ 색스 J., 웰치 W.J., 미첼 T.J., 윈 H.P:컴퓨터 실험의 설계 및 분석.통계과학4, 페이지 409-435, 1989
  6. ^ Au, S.K., Beck, J.L.동적 분석에 기초한 지진 위험에 대한 부분집합 시뮬레이션 및 적용.엔지니어링 기계학 저널 제129권 제8호, 2003년 8월 1일
  7. ^ Pham T-Q, Kamusella A. 및 Neubert H:유한 요소 분석 또는 측정 데이터에서 Modelica 코드 자동 추출.제8회 국제 모델리카 회의 2011년 3월 20일부터 22일까지 드레스덴에서 개최 : [2]
  8. ^ Santner, TJ, Williams, BJ, Notz, W.I:컴퓨터 실험의 설계와 분석스프링거-발락 뉴욕 2003
  9. ^ Zitzler E., Tielle L.:다목적 진화 알고리즘: 비교 사례 연구 및 강도 파레토 접근법.IEEE 진화적 계산에 관한 거래. 페이지 257-271.1999년 11월
  10. ^ Sung H. Park: 품질 엔지니어링을 위한 견고한 설계 및 분석.채프먼 & 홀 1996. ISBN0-412-55620-0

외부 링크