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SiPESC.OPT
多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件
SiPESC.OPT是SiPESC平臺的多學(xué)科設(shè)計(jì)軟件，擁有成熟的多樣的第三方接口，豐富的優(yōu)化算法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)算法、近似模型算法，不確定性傳播估計(jì)，魯棒性優(yōu)化設(shè)計(jì)，用戶可以方便的搭建各種復(fù)雜優(yōu)化任務(wù)流程，搭建多學(xué)科優(yōu)化任務(wù)流程。
優(yōu)勢
Advantage
界面友好，可操作性強(qiáng)
強(qiáng)大的工業(yè)流程集成能力及自動化方式，消除重復(fù)的手動工作
極佳的魯棒性、可靠性設(shè)計(jì)指導(dǎo)，靈活的控制參數(shù)并優(yōu)化魯棒性
充分的設(shè)計(jì)空間探索，DOE、代理模型和強(qiáng)大的建模技術(shù)加持
友好的軟件界面，簡單易上手，快速集成各種商業(yè)和內(nèi)部仿真工具
快速精確的工程優(yōu)化，權(quán)衡沖突的設(shè)計(jì)目標(biāo)，自動探索最佳設(shè)計(jì)
開放集成科技，架構(gòu)開放，框架靈活可變，自定義方式簡易
功能
Function
多種因子和水平類型支持
正交、均勻、析因、Sobol、最優(yōu)拉丁方等試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
支持170種正交表、1385種均勻表
支持自適應(yīng)取樣試驗(yàn)設(shè)計(jì)
多種結(jié)果分析工具，試驗(yàn)表格式輸出
靈敏度分析方法：有限差分方法、復(fù)變量方法、全局靈敏度分析方法
數(shù)值優(yōu)化算法：BFGS、FD、SLP、SQP、MMA 、NLPQLP等
直接搜索算法：Hooke-Jeeves、Downhill Simplex等
全局探索方法：遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等
智能算法：OSIS優(yōu)化工具箱
通過拖拽快速配置自動化優(yōu)化流程
數(shù)據(jù)流和任務(wù)流協(xié)同驅(qū)動互不干擾
多樣化任務(wù)模板，降低構(gòu)建復(fù)雜度
支持問題事件表示動態(tài)擴(kuò)展
支持各行業(yè)商業(yè)軟件動態(tài)集成
支持優(yōu)化算法動態(tài)擴(kuò)展
支持算法流程的定制化
GUI支持其它數(shù)據(jù)和信號過程模塊
多種近似建模輸入方式
響應(yīng)面、徑向基函數(shù)、Kriging、正交多項(xiàng)式、稀疏回歸正交多項(xiàng)式等
支持近似建模誤差分析
支持代理模型輸出顯示腳本代碼
支持近似建模直接用于優(yōu)化
CAD：MSC.Patran、Creo、CATIA、UG、SolidWorks、Hyper-Mesh等
CAE：Nastran、Abaqus、Hyperworks、Ansys等
流體： Fluent, CFX等
其 它 商 業(yè) 軟 件 ：M S C . A D A M S 、S i g fi t 、AMEsim 、Virtual.Lab、Matlab/Simulink等
廣泛用途：JavaScript, Python, Excel, FORTRAN, Batch等
提供15中常用的概率分布類型
支持功能水平、可靠性指標(biāo)、失效概率和概率靈敏度計(jì)算
支持蒙特卡洛、JC法、重要度抽樣
支持散點(diǎn)、餅狀、條形、3D等
驗(yàn)證分散性參數(shù)、容差和變化影響
支持Python腳本優(yōu)化
豐富的商業(yè)軟件接口
可視化的文件解析和參數(shù)映射
組件化搭建復(fù)雜分析流程
豐富的優(yōu)化算法庫
靈活的多學(xué)科優(yōu)化策略搭建
多種試驗(yàn)設(shè)計(jì)、參數(shù)敏感度分析
支持自適應(yīng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)取樣
支持高精度代理模型
代理模型可輸出顯示表達(dá)式
支持可靠度計(jì)算、穩(wěn)健性優(yōu)化
支持區(qū)間不確定性估計(jì)
支持廣泛的隨機(jī)變量類型
后處理擁有豐富的圖表繪制
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