Ansys optiSLang 流程集成和设计优化

Ansys optiSLang提供流程集成和设计优化解决方案，可自动执行鲁棒性设计优化流程的关键方面。optiSLang将多种CAX工具和不同的物理特性连接到一个全面、多学科的优化方法中。此外，它还支持仿真流程的标准化和共享，使新员工和仿真初学者能够更直接地访问仿真。借助这一强大的工具集，您的整个工程师和设计师团队可以更好、更完整地了解其设计，并更快做出正确的决策。

optiSLang支持与各种CAx程序集成，并提供强大的RDO工具，以更快地获得关键洞察

协调和自动化

通过在整个企业的异构CAX工具之间实现完全自动化和协调仿真工作流程，最大限度地减少非增值、重复性任务，从而加速创新。
Ansys optiSLang提供了GUI支持的二进制接口，与虚拟产品开发中使用的主要CAE工具进行交互。其他工具可以通过脚本、基于文本的界面或自定义集成进行集成。您可以获得CAD、CAE、脚本、桌面应用、存储库、数据库和内部求解器等工具的支持。得益于高性能计算策略，您可以使用队列系统或Ansys提供的提交功能提交任务。无论选择哪种环境，optiSLang都提供相同的设置和对话框。

流程自动化和集成以及获得最佳参数化仿真模型，是成功进行基于CAE的参数研究的关键。我们的图形用户界面提供了易于理解的图表和控制面板，可实现对整个工作流程的完全访问和可追溯性。 

了解和优化

为工程师提供有助于改进产品设计的工具，使其获得超越性的设计能力。这可能意味着调整数百个设计参数，找出对产品性能产生巨大影响的参数子集，并优化设计。
仿真在了解产品和流程（尤其是复杂的产品和流程）方面发挥着重要作用。基于参数的变量分析可让您深入了解设计在可变性条件下的性能。多学科优化任务通常需要大量的变量，因此很难知道重点在哪里。optiSLang的算法和相关性分析可以自动识别最显著的变量，从而减少需要考虑的设计变量的数量。该程序的敏感度分析，还为根据目标的选择和数量或可能的约束适当制定优化任务奠定了基础，从而帮助您快速锁定最佳近似模型。

降阶建模—Ansys optiSLang构建元模型以实现快速反馈和鲁棒性设计分析，只需花费特定设计仿真所需的一小部分时间。

设计优化和参数识别—Ansys optiSLang强大的算法和自动化工作流程基于敏感度分析的早期步骤；其通过向导驱动的决策树来推荐具有默认设置的优化器。

optiSLang AI+—可为仿真用户提供用于敏感度分析、优化和鲁棒性设计的先进机器学习方法。更高效的方法可提供更高质量的CAE结果预测，并使工程师更好地了解设计参数与产品性能之间的关系。在更短的时间内设计出更好的产品。

Ansys Minerva集成

当今CAE工程师面临的主要挑战之一是流程的复杂性日益增加，而结果必须在更短的时间内交付。同时，在工程流程中，必须考虑多个学科，例如NVH、热-机械-电气分析、安全评估、容差管理和成本。如果仅针对一个准则的改进，很可能会影响到其他准则进行妥协。
为了在多物理场仿真和多学科优化中开展协作，实现自动化、发布多个重复性任务的工作流程，以及仿真数据管理，变得至关重要，例如：

• 将某个学科的结果作为输入传递到下一步操作中
• 后处理步骤、报告和结果提取
• 模型生成任务
• 比较替代方案以找出最优设计
• 后续优化在调整后的约束和目标下运行
Ansys optiSLang和Ansys Minerva的结合，成为了应对这些挑战的强大解决方案。

评估鲁棒性

量化并最大限度地降低从仿真到实际生产的风险不确定性，因为这涉及到意外的制造公差和其他实际环境因素。
与敏感度分析类似，鲁棒性分析可确定最重要的波动变量，并提供决策树来选择最合适的算法，以验证产品或情况的鲁棒性和可靠性。对于必须满足安全性或质量要求较高、事件概率不足千分之一的设计而言，这一点至关重要。可靠性分析可以量化超出极限的概率，并证明其小于可接受的值。optiSLang强大的算法有助于确保产品质量，最大限度地减少废品、召回和法律诉讼风险。

鲁棒性设计和可靠性

由于制造公差、材料波动和其他随机效应，产品性能通常会受波动属性的影响。随机分析和统计方法（如optiSLang所提供的），则是确保产品质量的关键。
与敏感度分析类似，鲁棒性分析可确定最重要的波动变量，并提供决策树来选择最合适的算法，以验证产品或情况的鲁棒性和可靠性。对于必须满足安全性或质量要求较高、事件概率须小于千分之一的设计，这一点至关重要。可靠性分析可以量化超出极限的概率，并证明其小于可接受的值。optiSLang强大的算法有助于确保产品质量，最大限度地减少废品、召回和法律诉讼风险。