OPTIMUS — 過程整合與多學科最佳化平臺

        比利時 NOESIS SOLUTION 公司的 OPTIMUS 是過程整合與設計最佳化（PIDO）工具，採用圖形操作介面，快速整合產品設計過程中的各種 CAD/CAE 軟體，實現自動化的模擬、方案對比，尋求效能更優的設計引數方案。

 

產品介紹

        OPTIMUS 針對多學科的設計引數進行分析以及最佳化，基於圖形化的使用者介面或者 Python 程式呼叫進行模擬流程整合、試驗設計、響應面建模、引數更最佳化設計以及魯棒性與可靠性分析設計等，提高產品合格率及可靠性，同時降低生產成本，提高整體的經濟效益。

 

        在OPTIMUS平臺下，可管理多學科的模擬流程及資料，自動顯示和探索設計空間，多角度定量地分析設計引數對產品效能的影響，從全域性角度快速確定能滿足產品效能要求的各設計引數的更小範圍，根據設計引數的公差預測使得產品效能更佳的設計引數組合。透過OPTIMUS平臺可實現產品設計過程中的自動效能最佳化、縮短驗證迭代週期，並且實現多學科、多指標引數的均衡最佳化，能對產品設計部門的設計變更給出明確指導意見，幫助工程師瞭解設計問題，如設計引數與設計指標間的靈敏度分析、相關性分析、可靠性分析等，提高產品效能的同時降低成本、縮短設計時間。

 

•    多學科模擬流程整合及自動化執行

        綜合考慮力、熱、聲、電、磁、光等多個學科的約束條件及最佳化目標，把用於三維建模、前後處理、求解器等軟體 / 程式按照分析流程的執行順序管理起來，在同一平臺下自動呼叫各工具執行多學科耦合模擬分析。

 

 

•    分散式模擬流程並行運算

        支援工作流層、演算法層以及求解器層三種並行方式協同並行；支援分散式平行計算；支援異構作業系統（Windows/Linux/Unix），能夠將並行任務分佈到網路中其它計算機中計算，有效的利用了企業資源來縮短最佳化設計週期。

 

•    試驗設計

        科學地確定試驗或模擬方案的引數組合，用盡可能少的試驗樣本點數獲取更多的輸入及輸出資訊，實現引數靈敏度分析、相關性分析等。

 

•    響應面建模

        建立設計引數與產品效能之間的數學關係，具備自動選擇響應面模型的能力，能快速預測產品效能，提供信賴域功能幫助使用者進行快速方案設計。

 

•    最佳化設計

        結合全域性尋優演算法與區域性尋優演算法，快速準確獲得滿足設計要求的更優設計引數組合及效能指標。支援多目標最佳化以及離散量最佳化，能夠基於響應面的最佳化，自帶多種工業驗證的最佳化演算法，提供演算法介面，使用者可自定義最佳化演算法。

 

•    引數標定

        基於模擬結果與實驗資料的誤差，採用最佳化演算法，自動標定模擬模型中難以確定的引數。

 

•    可靠性和魯棒性分析

        基於試驗資料或模擬結果，分析產品的可靠度以及產品效能受公差影響的波動幅度，並採用最佳化演算法自動進行可靠性和穩健性的最佳化設計。

 

應用 & 案例

        電動機控制系統的設計涉及機械、電氣和控制等多個學科。OPTIMUS 透過整合 Simulink、ANSYS 的模型及資料等，利用其強大的最佳化演算法在不需要使用者干涉的情況下，自動修改電動機的磁極寬度、激勵訊號，以最佳化電動機的輸出扭矩波紋和開關損耗，如下各圖所示：

 

電動機控制系統模擬 OPTIMUS 工作流

 

  

最佳化前後的電動機的輸出扭矩和轉速