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OPTIMUS — 过程集成与多学科优化平台

概述

        比利时NOESIS SOLUTION 企业 的OPTIMUS 是专业 的过程集成与设计优化(PIDO)工具,采用图形操作界面,快速整合产品设计过程中 的各种CAD/CAE App,实现自动化 的仿真、方案对比,寻求性能优化 的设计参数方案。

 

产品先容
        OPTIMUS 针对多学科 的设计参数进行分析以及优化,基于图形化 的用户界面或者Python 程序调用进行仿真流程集成、试验设计、响应面建模、参数优化设计以及鲁棒性与可靠性分析设计等,提高产品合格率及可靠性,同时降低生产成本,提高整体 的经济效益。

多学科仿真流程集成及自动化运行
        综合考虑力、热、声、电、磁、光等多个学科 的约束条件及优化目标,把用于三维建模、前后处理、求解器等App/ 程序按照分析流程 的实行顺序管理起来,在同一平台下自动调用各工具实行多学科耦合仿真分析。

 

 

分布式仿真流程并行运算
        支撑工作流层、算法层以及求解器层三种并行方式协同并行;支撑分布式并行计算;支撑异构操作系统(Windows /Linux/Unix),能够将并行任务分布到网络中其它计算机中计算,有效 的利用了企业资源来缩短优化设计周期。

试验设计
        科学地确定试验或仿真方案 的参数组合,用尽可能少 的试验样本点数获取更多 的输入及输出信息,实现参数灵敏度分析、相关性分析等。

响应面建模
        建立设计参数与产品性能之间 的数学关系,具备自动选择响应面模型 的能力,能快速预测产品性能,提供信赖域功能帮助用户进行快速方案设计。

设计优化
        结合全局寻优算法与局部寻优算法,快速精确获得满足设计要求 的优化设计参数组合及性能指标。支撑多目标优化以及离散量优化,能够基于响应面 的优化,自带多种工业验证 的优化算法,提供算法接口,用户可自定义优化算法。

参数标定
        基于仿真结果与实验数据 的误差,采用优化算法,自动标定仿真模型中难以确定 的参数。

可靠性和鲁棒性分析
        基于试验数据或仿真结果,分析产品 的可靠度以及产品性能受公差影响 的波动幅度,并采用优化算法自动进行可靠性和稳健性 的优化设计。

 

应用& 案例
        电动机控制系统 的设计涉及机械、电气和控制等多个学科。OPTIMUS 通过集成Simulink、ANSYS 的模型及数据等,利用其强大 的优化算法在不需要用户干涉 的情况下,自动修改电动机 的磁极宽度、激励信号,以优化电动机 的输出扭矩波纹和开关损耗,如下各图所示:

 

电动机控制系统仿真OPTIMUS 工作流

 

优化前后 的电动机 的输出扭矩和转速

 

部分用户
        OPTIMUS 在国内外 的多家汽车企业和高校有着广泛 的应用,包括上海大众、奇瑞汽车、上海交通大学、北航等。

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