Altair HyperStudy - Nghiên cứu và tối ưu hóa thiết kế đa mục tiêu

2019-11-22 15:49:10

Altair HyperStudy là một hệ thống phần mềm nghiên cứu và tối ưu hóa thiết kế đa mục tiêu cho các kỹ sư và nhà thiết kế. Sử dụng tối ưu hóa thực nghiệm, mô hình hóa ý tưởng thiết kế và phương pháp tối ưu hóa, HyperStudy tạo ra các biến thông minh, quản lý các hoạt động và thu thập dữ liệu. Người dùng được làm quen với xu hướng dữ liệu, thực hiện các nghiên cứu và tối ưu hóa hiệu suất và các thiết kế tinh vi một cách hiệu quả hơn. Với giao diện người dùng trực quan, tích hợp liền mạch với Altair HyperWorks ™ giúp công nghệ tối ưu hóa thực nghiệm có thể được thực hiện dễ dàng mà không cần phải đòi hỏi nhiều kiến thức chuyên sâu.
 

Lợi ích

 

HyperStudy cung cấp cho các kỹ sư và nhà thiết kế một môi trường thân thiện với các phương pháp và dữ liệu nghiên cứu, thiết kế hiện đại kết hợp với các công cụ hỗ trợ cho phép:

  •  Hiểu rõ mối quan hệ giữa các thông số thiết kế và yêu cầu thiết kế
  •  Dễ dàng sắp xếp, phân tích và thu thập các tập dữ liệu thiết kế lớn
  •  Thực hiện thay đổi nhanh giữa các yêu cầu thiết kế không đồng nhất
  •  Hiệu chỉnh nhanh các mô hình mô phỏng để tương quan với dữ liệu thử nghiệm
  •  Tăng tuổi thọ và độ bền của sản phẩm
  •  Giảm chu kỳ phát triển thiết kế
  •  Tiết kiệm chi phí và tăng thêm khả năng thu hồi vốn cho các khoản  đầu tư vào các công cụ CAE

 

Tính năng

 

Thiết kế thử nghiệm: (DOE)

DOE giúp các kỹ sư hiểu rõ mối quan hệ giữa các biến thể thiết kế và hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Phương pháp thiết kế thử nghiệm trong Hyperstudy bao gồm:

  • Box-Behnken
  • Trung tâm thiết kế tổng hợp
  • D-Optimal
  • Dữ liệu đầu vào trực tiếp từ ma trận chạy ngoài
  • Bộ đầy đủ các thừa số toán học
  • Các phân số của các thừa số
  • Hammersley
  • Trình tự mạng mở rộng được sửa đổi (MELS)
  • Latin HyperCube
  • Plackett-burman
  • Taguchi
  • Tuỳ chọn định nghĩa dành cho người dung

 

Phép tính gần đúng

Phương pháp tính gần đúng mẫu sử dụng để thay thế các mô phỏng tính toán chuyên sâu. Chúng cũng được dùng để làm giảm sự phức tạp, cho phép các thuật toán tối ưu hoá trên bất kỳ vấn đề thiết kế nào. Tính toán gần đúng có thể dùng cho cả tối ưu hoá và nghiên cứu ngẫu nhiên. Mô đun tính Phép tính xấp xỉ của HyperStudy cho phép tạo ra các phép tính xấp xỉ khác nhau tương ứng đối với các phản hồi khác nhau. Phép tính phù hợp có sẵn là:

  • Hồi quy bình phương tối thiểu
  • Di chuyển bình phương tối thiểu
  • Hàm cơ sở xuyên tâm
  • Hyper-Kriging

 

Tối ưu hoá

HyperStudy cung cấp khả năng nghiên cứu đa mục tiêu với độ tin cậy và khả năng tối ưu hoá mạnh mẽ. Qua các nghiên cứu thiết kế đa mục tiêu các kỹ sư có thể cải thiện hiệu suất thiết kế tổng thể. Nếu các biến thể trong môi trường thiết kế và vận hành là rất quan trọng đối với chất lượng thiết kế, thì việc tối ưu hóa độ tin cậy và độ bền có thể được sử dụng làm giảm độ nhạy của thiết kế đối với các biến thể này.

Hyperstudy chứa một bộ lớn các thuật toán tối ưu hoá bao gồm:

  • Thuật toán tối ưu hóa hiệu quả của Altair, thích ứng với các phản hồi bề mặt (ARSM và GRSM)
  • Tuần tự lập các chương trình bậc 2 (SQP)
  • Phương pháp các hướng khả thi  (MFD)
  • Thuật toán phát sinh (GA)
  • Thuật toán phát sinh đa mục tiêu (MOGA)
  • Tối ưu hoá theo thứ tự và phân tích độ tin cậy (SORA).
  • Tiếp cận vòng lặp đơn (SLA)
  • Các thuật toán tối ưu hoá do người dùng tự định nghĩa (thông qua API)

 

Nghiên cứu tính ngẫu nhiên của các thống kê

Năng lực nghiên cứu thống kê ngẫu nhiên trong Hyperstudy cho phép các kỹ sư đánh giá độ bền và độ tin cậy của thiết kế và cung cấp hướng dẫn để cải thiện chất lượng và tối ưu hoá thiết kế dựa trên những đánh giá này.  Các nghiên cứu ngẫu nhiên có thể được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình chính xác hoặc mô hình phù hợp. Phương pháp lấy mẫu trong Hyperstudy bao gồm:

  • Mẫu đơn giản ngẫu nhiên
  • Latin Hypercube
  • Hammersley
  • Chức năng phân tích thống kê (hàm bình thường, đồng nhất, tam giác, weibull và hàm mũ)
  • Trình tự mạng mở rộng được sửa đổi (MELS)

Hậu xử lý và khai thác dữ liệu

HyperStudy giúp các kỹ sư có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về bản chất thiết kế thông qua quá trình hậu xử lý chuyên sâu và khả năng khai thác dữ liệu. Điều này giúp làm đơn giản hoá đáng kể nhiệm vụ nghiên cứu, phân loại và phân tích kết quả. Các công cụ có sẵn như:

Ma trận tương quan

  •  Sơ đồ phân tán
  •  Sơ đồ và bảng hiệu ứng và tương tác
  •  Biểu đồ
  •  Sơ đồ phối hợp song song
  •  Sơ đồ Pareto
  •  Sơ đồ thông thường
  •  Sơ đồ hộp

Tham số của mô hình phân tích

HyperStudy có một số mô hình trong số đó là Altair HyperMesh ™, Altair MotionView ™, Bảng tính, Bàn làm việc, Altair SimLab ™, Altair Feko ™ và Altair Flux ™. Các mẫu HyperMesh, Altair MotionView và Altair SimLab ™ là sự tích hợp trực tiếp của HyperStudy với các bộ xử lý trước Altair HyperMesh, MotionView và SimLab. Chúng cung cấp khả năng tham số trực tiếp dữ liệu đầu vào của phần tử hữu hạn, đa thân và chất lỏng động lực học cho bộ giải CAE, do đó làm cho quá trình tham số hóa nghiên cứu trở nên dễ dàng và hiệu quả. Các mô hình Feko, Altair Flux, ™ Bảng tính và Workbench đơn giản hóa việc sử dụng các công cụ này với HyperStudy bằng cách nhập tham số trực tiếp và nhập phản hồi. Đối với các bộ giải khác, HyperStudy là một công cụ tham số hóa mạnh mẽ với bộ xử lý văn bản và số tích hợp.

 

Định nghĩa tham số hình dạng bằng công nghệ Morphing

Thay đổi hình dạng hình học có thể dễ dàng được tạo trên các mô hình phần tử hữu hạn phức tạp bằng cách sử dụng công nghệ morphing trong HyperMesh. Những mô  hình này sau đó có thể dễ dàng được sử dụng trong HyperStudy.

 

Tương tác trực tiếp với các bộ giải phổ biến

Để đơn giản hóa quá trình nghiên cứu, hyperstudy có thể đọc dữ liệu trực tiếp từ các bộ giải sau:

ABAQUS

  •  Adams
  •  ANSYS
  •  DADS
  •  Excel
  •  Fluent
  •  LS-DYNA
  •  MADYMO
  •  MARC
  •  Matlab/Simulink
  •  Altair MotionSolve™
  •  NASTRAN
  •  Altair OptiStruct™
  •  PAMCRASH
  •  Altair Radioss™
  •  StarCD

 

Tài Liệu Tham Khảo

Bình luận