- 积分
- 54
- 注册时间
- 2003-8-13
- 仿真币
-
- 最后登录
- 1970-1-1
|
iSIGTH的方法和架构在某些层次上和现在的一些专业软件和通用优化软件有交集, 但是它的功能远远超越了这些软件;针对常见的问题,简单归纳一下:
1。iSIGHT的探索算法
iSIGHT综合了多种软件的专业算法构成了一个用户可以自由选择和组合的探索算法库,有:
数理统计中的试验设计 (DOE),和近似建模(RSM, Taylor Series, VCM, Kringing)
优化算法中的:数值法、全局法、启发算法、知识规则、变约束限的多准则权衡
质量工程和不确定优化方法: MonteCarlo Simulation, 田口设计, 可靠性分析优化, 6 Sigma稳健设计优化
他们构成一个完整的探索方案库,供工程师按不同的情况选择和组合。
2。 iSIGHT的集成架构:
iSIGHT的好处是灵活的优化架构,可实现 协调优化CO, 并行子空间CSSO, BLISS等MDO多学科设计优化的框架任务,
注意,这里是优化架构,不是通常所谓的优化算法.
一般来说,优化架构包含了多层和若干个优化子问题,并且强调如何进行子问题之间的数据传递、子问题中的优化算法如何选择等等。 所以,iSIGHT的优化框架和优化算法是在涵盖和超越了其他通用优化软件的。
------具体使用上:-----
1. 操作性:
iSIGHT的集成界面都是GUI操作,无需编程
iSIGHT的探索算法可以自由选择,有机组成各种探索方案,从而针对不同问题,采用不同的策略进行改进优化。
2. 速度:
同大多数CAE软件类似,在任务编写模式的时候与内存有关;但当任务运行的时候,时间主要花在仿真上,而并不是iSIGHT调用各种探索算法和数据解析上。 |
评分
-
1
查看全部评分
-
|