Ansys LS-DYNA模擬軟體

LS-OPT
產品簡介|最佳化工具

LS-OPT是一個獨立的設計優化和概率分析軟體套件,同時也能夠與LS-DYNA求解器與LS-PrePost前後處理器對接。LS-DYNA OPT 是一個優化工具,它與 LS-DYNA 有很好的介面,允許使用者組織設計流程、探索設計空間、根據特定的約束和目標 計算最優設計方案。這 款程式也非常適合於解決系統識別問題和隨機分析。

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LS-OPT產品簡介|最佳化工具

LS-OPT 是一個最佳化工具,它與LS-DYNA有很好的介面,允許使用者組織設計流程、探索設計空間、根據特定的約束和目標,計算最優設計方案。這款程式也非常適合於解決系統識別問題和隨機分析。

 

LS-OPT 核心功能:

  • 設計優化:通過指定標準與公式計算,經過多次迭代模擬獲得最佳設計。
  • 概率分析:使用多次模擬來評估輸入變化對應變變化的影響並確定失敗的可能性。
  • 多處理器模擬:為了同時運行和控制多個分析,LS-OPT提供了一個模擬環境,允許在多個處理器或叢集上分配模擬作業。
  • 圖形前處理器:圖形預處理器LS-OPTui有助於定義設計輸入和創建命令文件。
  • 後處理器:後處理器提供數據輸出,並且連接能到LS-PrePost以查看模型。

LS-OPT 產品優勢

  • 優化:基於反應曲面法(RSE)和實驗設計(DOE),在迭代過程中逐步建立和細化整體模型,獲得最佳設計。
  • 反應曲面法:反應曲面法(RSM)是一組統計和數學技術,可用於開發、改進和優化設計過程。反應曲面法在LS-OPT的優化和概率分析中被用作減少模擬次數的手段。 
  • 概率分析:LS-OPT能夠用蒙特卡羅模擬法進行有限元模型與代理模型的隨機性研究。
  • 不穩定/噪音/異常值研究:LS-OPT能夠透過計算位移和歷史數據的統計結果,區分設計變量和結構數值不穩定性導致的變化,精確定位不穩定性來源,從而解決一些結構問題。
  • 權衡設計:權衡研究使設計人員能夠交互式地研究設計約束的變化對最佳設計的影響。
  • 可變篩選:在長條圖上查看所有變量的相對重要性及信賴區間,讓使用者能夠識別較不重要的變量並且從優化設置中移除,在不影響結果的情況下節省計算時間。

 


 

LS-OPT 應用功能介紹

 

設計優化​

  •  通過指定標準與公式計算,經過多次迭代模擬獲得最佳設計

概率分析

  • ​ 使用多次模擬來評估輸入變化對應變變化的影響並確定失敗的可能性。

多處理器模擬

  • ​ 為了同時運行和控制多個分析,LS-OPT提供了一個模擬環境,允許在多個處理器或叢集上分配模擬作業。

 圖形前處理器

  • ​ 圖形預處理器LS-OPTui有助於定義設計輸入和創建命令文件。

 後處理器

  • ​ 後處理器提供數據輸出,並且連接能到LS-PrePost以查看模型。

                                                    定義參數                                                                                   Run LS-OPT    

​          

 

LS-OPT 產品優勢
 
最佳化

  • ​ 基於反應曲面法(RSE)和實驗設計(DOE),在迭代過程中逐步建立和細化整體模型,獲得最佳設計。

 
反應曲面法

  • ​ 反應曲面法(RSM)是一組統計和數學技術,可用於開發、改進和優化設計過程。反應曲面法在LS-OPT的優化和概率分析中被用作減少模擬次數的手段。

 
概率分析

  • ​ LS-OPT能夠用蒙特卡羅模擬法進行有限元模型與代理模型的隨機性研究。

 
不穩定/噪音/異常值研究

  • ​ LS-OPT能夠透過計算位移和歷史數據的統計結果,區分設計變量和結構數值不穩定性導致的變化,精確定位不穩定性來源,從而解決一些結構問題。

 
權衡設計

  • ​ 權衡研究使設計人員能夠交互式地研究設計約束的變化對最佳設計的影響。

 
可變篩選

  • ​ 在長條圖上查看所有變量的相對重要性及信賴區間,讓使用者能夠識別較不重要的變量並且從優化設置中移除,在不影響結果的情況下節省計算時間。

 
 
                                                優化紀錄                                                                                                   靈敏度

         

參數最佳化功能

  • 回應面技術
  • 遺傳演算法
  • 多學科優化(MDO)
  • 多目標優化(MOO)
  • 基於可靠度設計的優化(RBDO)
  • 混合的離散/連續變數
  • 形狀優化

隨機分析

  • 蒙特卡洛調查方法
  • 均值、標準差和相關度的評估
  • 可靠性研究(FOSM,FORM)
  • 有限元模型統計結果的視覺化

試驗設計研究——設計探索

  • 試驗設計(DOE)
  • Meta-模型探索設計空間
  • 全域靈敏度分析

後處理

  • Meta-模型的視覺化(2-D/3-D)
  • 靈敏度、相關性矩陣
  • 散點圖/歷程圖
  • Pareto 優化方案

系統設別

  • 系統/材料參數設別
  • 曲線擬合歷程的視覺化