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HyperStudy概述


探索、研究、优化

Altair HyperStudy是多学科的设计探索、研究以及优化软件。它可以帮助用户使用实验设计、数值优化等方法探索设计空间,理解并改进系统设计参数。它智能地获寻最优系统参数,并可揭示设计参数和系统响应之间的关系。

产品亮点

人性化设计的学习工具、工作流程高度简化。

最先进的优化与试验探索方法

拥有主流求解器的直接接口

完全集成于HyperWorks套件,通过HyperMorph无缝链接形状优化


优势


HyperStudy提供给用户友好的环境以完成:

• 在各种使用和制造条件约束下,提供满足设计目标的高质量设计

• 降低设计重量

• 减少总体设计成本

• 缩短研发周期,最小化产品上市时间

• 增加CAE求解器的投资回报率

• 能非常容易的开展设计、探索和优化

• 数据挖掘功能可以研究与分析大量设计数据

• 利用实验数据,调校分析模型并对标

• 流程化的设计探索、研究及优化过程

• 增强产品的可靠性与稳健型


拟合方法

拟合方法主要用来建立近似分析模型,来替代真实而昂贵的数值模拟。近似模型也可以用来过滤噪声,使得函数更光滑,增加优化算法的有效性。近似模型可用于优化以及随机分析。

HyperStudy的近似模型模块有多种近似方法可供选择,包括:

• 最小二乘法

• 移动最小二乘法

• 径向基半径函数法

• 超级克里金方法


DOE实验设计

利用DOE技术可以更好的理解设计变量以及总体响应之间的关系。HyperStudy中具有以下几类DOE方法:

• 全因子法

• 部分因子法

• Box-Behnken

• Plackett-Burman

• 中心复合法

• 拉丁超立方法

• Hammersley

• 用户自定义

• 导入外部DOE矩阵.


优化

HyperStudy可进行多学科、多目标优化以及可靠性、鲁棒性最优化设计。在多学科优化中,设计师可改善系统的整体性能。如果产品质量对设计以及使用环境中的不确定因素很敏感,则可进行可靠性、鲁棒性最优化设计,降低设计使用中不确定因素的敏感性。

HyperStudy包含非常丰富的优化算法

• Altair特有的高效优化算法:自适应响应面法、全局自适应响应面法(ARSM和 GRSM)

• 序列二次规划(SQP)

• 可行方向法(MFD)

• 遗传算法(GA)

• 多目标遗传算法(MOGA)k

• 序列优化与可靠性分析 (SORA)

• 基于自适应响应面的序列优化与可靠性分析(SORA_ARSM)

• 单循环方法(SLA)

• 用户自定义优化算法


随机分析

随机分析中可进行可靠性和稳健型分析,并提供改进信息,也可开展基于可靠性鲁棒性的优化设计。

HyperStudy抽样算法包括:

• 简单随机抽样

• 拉丁超立方抽样

• Hammersley

• 概率分布函数:正态分布、均与分布、三角分布、韦伯尔分布及指数分布

随机分析即可基于真实仿真,也可基于近似模型。


后处理与数据挖据

HyperStudy提供了高级后处理以及数据挖据功能使得用户更深入的理解设计,大大简化了研究、归类、分析结果的工作。分析结果可用以下方式分析:

• 统计数据

• 相关系数矩阵

• 散点图

• 相互作用图

• 柱状图

• 蛇形图

• 箱线图

• 主成分分析图


参数化模型

HyperStudy与Altair HyperMesh、MotionView直接集成,还提供了与ANSYS Workbench的接口,使其可直接参数化有限元模型、多体动力学模型以及流体模型。这使参数研究流程非常简单高效。对其他CAE求解器,HyperStudy提供了标准化的参数化方法,使用内置的文本编辑器,可对计算输入文件进行参数化。


基于网格变形技术的形状参数定义

HyperMesh中可使用强大的网格变形技术对复杂结构进行形状改变,然后使用形状作为参数,在HyperStudy中检验形状参数对设计的影响。


同主流求解器的直接接口

HyperStudy无需额外数据转换工具,可直接读取主流求解器的各种结果文件,快速实现参数研究流程。支持的求解器包括:

• ABAQUS

• Adams

• ANSYS

• DADS

• Excel

• Fluent

• LS-DYNA

• MADYMO

• MARC

• Matlab/Simulink

• MotionSolve

• NASTRAN

• OptiStruct

• PAMCRASH

• RADIOSS

• StarCD

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