ALTAIR HyperStudy

Altair HyperStudy позволяет провести междисциплинарное исследование и улучшить проектные характеристики разрабатываемого изделия. Используя современные математические методы, предиктивное моделирование и интеллектуальный анализ данных, Altair HyperStudy комплексно исследует проектируемое изделие. Пользователи могут проанализировать различные параметры конструкции, провести исследование различных вариантов исполнения, оптимизировать производительность и надежность конструкции. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс в сочетании с бесшовной интеграцией с Altair HyperWorks позволяет пользователям исследовать конструкцию без наличия специализированных знаний.

Основные характеристики Altair HyperStudy

• ‍‍Ультрасовременное комплексное исследование конструкции, предиктивное моделирование и  мощные инструменты оптимизации.
• Инструменты интеллектуального анализа данных.
• Бесшовная интеграция с популярными CAE решателями.
• Бесшовная интеграция с платформой Altair HyperWorks.

Altair HyperStudy предоставляет инженерам удобную программную среду с самыми современными методами исследования конструкции и инструментами интеллектуального анализа данных, которые позволяют:

• Эффективно понимать взаимосвязь между проектными параметрами и проектными требованиями.
• Легко упорядочивать, анализировать и исследовать большие проектные данные.
• Быстро найти компромисс между противоречивыми проектными требованиями.
• Быстро произвести калибровку имитационных моделей для сопоставления с тестовыми данными.
• Увеличить срок службы и надежность изделия.
• Сократить время разработки изделия.
• Увеличить возврат инвестиций в CAE - решатели.

Планирование экспериментов (DOE)

Планирование экспериментов (DOE) помогает инженерам четко понять взаимосвязь между проектными переменными и общей производительностью системы. Это позволяет исследовать корреляции и взаимосвязи между ключевыми параметрами изделия. Altair HyperStudy предоставляет пользователю широкий спектр различных статистических методов:

• Метод Бокса–Бенкена
• Центральный композитный план (план Бокса-Уилсона)
• D-Оптимальный план
• Дробный факториал
• Полный факториал
• Распределение выборок Хаммерсли
• Квазислучайная последовательность с низким расхождением (MELS)
• Выборка латинского гиперкуба
• Метод Плакетт-Берма
• Методы Тагучи
• Методы созданные пользователем

Прогнозирование и предиктивное моделирование

Предиктивные модели используются для замены моделирования, требующего больших вычислительных затрат. Данные модели также используются для сглаживания зашумленных функций для обеспечения более эффективной работы алгоритмов оптимизации.

Подходящие модели можно использовать в планировании экспериментов (DOE), оптимизационных и стохастических исследованиях. Модуль HyperStudy Fit позволяет подобрать наиболее подходящие данные благодаря использованию технологии с автоматическим обучением (FAST). Эта технология автоматически сравнивает результаты данных, затем выбирает наилучший метод аппроксимации и корректирует настройки, чтобы данные соответствовали прогностической модели высочайшего качества. Доступные методы аппроксимации включают:

• Метод наименьших квадратов
• Перемещение наименьших квадратов
• Радиально-базисная функция
• Крикинг

Повышение производительности и надежности

HyperStudy позволяет пользователю провести междисциплинарную оптимизацию, а также оптимизацию надежности конструкции. Благодаря междисциплинарной оптимизации конструкции инженеры могут улучшить общую производительность конструкции.  HyperStudy предлагает пользователю широкий набор алгоритмов оптимизации:

• Собственные алгоритмы оптимизации Altair, метод адаптивной поверхности отклика и метод глобального поиска отклика (ARSM и GRSM)
• Последовательное квадратичное программирование (SQP)
• Метод возможных направлений (MFD)
• Генетический алгоритм (ГА)
• Многоцелевой ГА (MOGA)
• Последовательная оптимизация и оценка надежности (SORA).
• SORA на основе ARSM (SORA_ARSM)
• Оптимизация надежности системы (SRO)
• Пользовательские алгоритмы оптимизации (через включенный API)

Надежность

Стохастические исследования позволяют инженерам оценить надежность конструкции и предоставляет рекомендации по улучшению и оптимизации конструкции на основе этих оценок.
Стохастические исследования могут быть выполнены с использованием моделирования конструкции или подходящей прогнозной модели. Доступные методы выборки включают в себя:

• Квазислучайная последовательность с низким расхождением (MELS)
• Выборка латинского гиперкуба
• Распределение выборок Хаммерсли
• Простой случайный выбор
• Функции статистического распределения (нормальное, равномерное, треугольное, распределение Вейбулла и экспоненциальное)

Интеллектуальный анализ данных и постобработка

Пользователю доступны обширные возможности постобработки и интеллектуального анализа данных, которые позволяют более детально понять устройство конструкции. Использование данных инструментов значительно упрощает задачу сортировки, анализа и изучения больших наборов проектных данных. Некоторые из доступных инструментов:

• Корреляционные матрицы
• Диаграммы рассеяния
• Таблицы и графики эффектов и взаимодействий
• Гистограммы
• Графики с параллельными координатами
• Графики Парето

Использование технологии морфинга

Изменения формы можно легко создать в сложных конечно-элементных моделях, используя мощную технологию морфинга в HyperMesh. Эти преобразованные формы можно сохранить как параметры формы HyperStudy.

‍
Совместимость программного обеспечения

Программное решения Altair HyperStudy обеспечивает прямую интеграцию с:

• Altair HyperMesh (подробнее), Altair MotionView, Altair SimLab (подробнее), Altair Feko (подробнее), Altair Flux (подробнее) и Altair FluxMotor
• Microsoft Excel, Ansys Workbench и препроцессор Ansa B
• ABAQUS
• Adams
• ANSYS
• Fluent
• LS-DYNA
• MADYMO
• MARC
• Matlab/Simulink
• Altair MotionSolve (подробнее)
• NASTRAN
• Altair OptiStruct (подробнее)
• Pam-Crash
• Altair Radioss (подробнее)
• Star-CCM+

• Простой импорт данных измерений помогает исследовать данные и использовать их при построении предиктивных моделей;
• HyperStudy Fit обеспечивает простой импорт функций Fit, что позволяет совместно использовать предиктивные модели между пользователями и группировать их в рамках одного исследования;
• Внутренняя математическая модель позволяет проводить исследования на основе аналитических моделей.

Лицензирование и приобретение

По вопросам приобретения и тестирования системы Altair HyperStudy, пожалуйста, заполните форму или отправьте вопрос по электронной почте info@elm-c.ru и телефону +7 (495) 005-51-45