optiSLang inside ANSYS Workbench - Science und Computing AG
optiSLang inside ANSYS Workbench - Science und Computing AG
optiSLang inside ANSYS Workbench - Science und Computing AG
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<strong>optiSLang</strong><br />
OPTISLANG 4<br />
In der neuen Version haben wir besonders auf die Einfachheit<br />
der Systemintegration <strong>und</strong> Prozessautomatisierung<br />
für die beste praktische Anwendbarkeit geachtet.<br />
<strong>optiSLang</strong> <strong>inside</strong> <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> nutzt unser neues modulares<br />
Software-Konzept von <strong>optiSLang</strong> 4. Zusammen mit den effizienten<br />
Workflows erreichen wir eine optimale Benutzerfre<strong>und</strong>lichkeit.<br />
• verständliche Systematik „easy and safe to use”<br />
• minimaler Aufwand bei der Konfiguration einer Analyse<br />
• automatische Identifizierung von wichtigen Parametern<br />
• frühzeitige Implementierung in virtuelles Prototyping<br />
• gezielte, individuelle Definitionen von Leistungsgrenzen<br />
• „no run too much“- philosophy<br />
• Minimierung von Überdimensionierung<br />
• schnelle Parametrisierung<br />
• einfache Definition von Randbedingungen <strong>und</strong> Zielen<br />
• state-of-the-art Algorithmen<br />
File E dit Project V iew Help<br />
Modules<br />
Miscellaneous<br />
Integration<br />
Ansys <strong>Workbench</strong><br />
ETK Abaqus<br />
ETK Adams<br />
ETK Ansys<br />
Mathcad<br />
Octave<br />
OpenO�ce Calc<br />
Parameterization<br />
Mathematics<br />
Scenery<br />
Parameters<br />
Lower bo<strong>und</strong> Upper bo<strong>und</strong><br />
x_1 -5 5<br />
x_2 -5 5<br />
x_3 -5 5<br />
Message log<br />
1<br />
2<br />
Table Visualization Raw Data (Debug)<br />
Python<br />
moo_kursawe<br />
<strong>optiSLang</strong> 4<br />
Save as Save all Close Copy Paste Undo Redo Layout optimal<br />
Parameters - kursawe<br />
Sensitivity<br />
Inputs kursawe.m Responses<br />
Time Log level Actor Message<br />
2011-S… INFO Postpr… Postprocessing MoP processed successfully [0 : 0]<br />
2011-S… INFO MoP MoP processed successfully [0 : 0]<br />
Algorithms<br />
3 2011-S… INFO Sensiti… Algorithm converged<br />
Benutzeroberfläche Scripting<br />
<strong>optiSLang</strong> 4<br />
4 2011-S… INFO Sensiti… SensitivityActor processed successfully<br />
Parametrization<br />
5 2011-S… INFO Sensiti… Algorithm terminated<br />
Criteria<br />
MoP<br />
Postprocessing MoP<br />
Mit der neuen Version <strong>optiSLang</strong> 4 verfügt der Benutzer über ein<br />
effizientes Werkzeug für eine einfache <strong>und</strong> sichere Anwendung<br />
von RDO Qualitätsmethoden <strong>und</strong> der Verarbeitung von Simulationsergebnissen.<br />
Kontakt<br />
DYNARDO GMBH<br />
Ihr Premium Software- <strong>und</strong> Consultingunternehmen für CAEbasierte<br />
Sensitivitätsstudien, mutidisziplinäre Optimierung,<br />
Robustheits- <strong>und</strong> Zuverlässigkeitanalyse sowie RDO.<br />
Andere Software Produkte:<br />
multiPlas<br />
Add-on-Bibliothek in <strong>ANSYS</strong> für Materialmodellierung <strong>und</strong> FEM-<br />
Berechnungen im Bauwesen <strong>und</strong> der Geotechnik.<br />
ETK (Extraction Tool Kit)<br />
Für die automatische Extraktion <strong>und</strong> Verarbeitung der Simulationsergebnisse<br />
zur Optimierung <strong>und</strong> stochastischen Analyse.<br />
SoS (Statistics on Structure)<br />
Postprocessing Software, um statistische Maße auf FE-Strukturen<br />
für die Analyse von Streuungen zu visualisieren.<br />
optiPlug<br />
Software zur Verknüpfung mit <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> Version 11/12.<br />
Systemvoraussetzungen:<br />
PC-System ab Windows XP SP2, unterstützt 32bit <strong>und</strong> 64bit Systeme<br />
optiPlug ab <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> Version 11<br />
<strong>optiSLang</strong> <strong>inside</strong> <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> ab Version 13<br />
Informationen:<br />
Dynardo GmbH<br />
Luthergasse 1d<br />
99423 Weimar<br />
+49 3643 9008-30<br />
kontakt@dynardo.de<br />
www.dynardo.de<br />
CADFEM GmbH<br />
Marktplatz 2<br />
85567 Grafing b. München<br />
+49 8092 7005-0<br />
vertrieb@cadfem.de<br />
Software<br />
<strong>optiSLang</strong><br />
dynamic software & engineering<br />
<strong>optiSLang</strong><br />
<strong>inside</strong> <strong>ANSYS</strong><br />
<strong>Workbench</strong><br />
Premium Software für Sensitivitätsstudien,<br />
multidisziplinäre Optimierung, Robustheits-<br />
<strong>und</strong> Zuverlässigkeitsanalyse sowie Robust<br />
Design Optimierung.
<strong>optiSLang</strong><br />
OPTISLANG INSIDE <strong>ANSYS</strong><br />
Innerhalb von <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> Version 13 ist es jetzt möglich,<br />
die volle Funktionalität von <strong>optiSLang</strong> für Robust Design<br />
Optimierungen (RDO) zu nutzen.<br />
Eine serienmäßige Einführung von CAE-basierter RDO in der virtuellen<br />
Produktentwicklung stellt hohe Anforderungen an die Prozessautomatisierung,<br />
die parametrischen Modelle sowie an die Betriebssicherheit.<br />
<strong>optiSLang</strong> <strong>inside</strong> <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> verbindet multidisziplinäre, vollparametrische<br />
<strong>und</strong> automatisierte CAE-Prozesse mit einer effizienten<br />
Anwendung von RDO-Methoden, bei einem Minimum an Solverdurch-<br />
Benutzeroberfläche <strong>ANSYS</strong> mit <strong>optiSLang</strong> Integration<br />
gängen. Dabei konnte Dynardo die Funktionalität von <strong>optiSLang</strong> auch<br />
für komplexe nichtlineare Analysemodelle mit vielen Optimierungsparametern<br />
<strong>und</strong> stochastischen Variablen, mit Designversagen <strong>und</strong> Solverrauschen<br />
entscheidend verbessern.<br />
Wir haben eine neue Qualität auf dem Weg zu zuverlässigen Ergebnissen<br />
der RDO durch die Umsetzung quantifizierbarer Prognosefähigkeit<br />
<strong>und</strong> die automatisierte Generierung von Metamodellen<br />
optimaler Prognose (MOP) erreicht. Alle Methoden können durch<br />
statistische Berechnungen überprüft werden. Die einfache <strong>und</strong> benutzerfre<strong>und</strong>liche<br />
Anwendung in <strong>ANSYS</strong> <strong>Workbench</strong> sowie das effiziente<br />
Postprocessing der Ergebnisse machen <strong>optiSLang</strong> zu einem<br />
state-of-the-art-Werkzeug in der virtuellen Produktentwicklung.<br />
www.dynardo.de<br />
ROBUST DESIGN OPTIMIERUNG<br />
RDO mit CAE-gestützter Optimierung <strong>und</strong> stochastischer Analyse<br />
wird mehr <strong>und</strong> mehr zu einer Schlüsselkomponente in der<br />
virtuellen Produktentwicklung.<br />
Qualititätsmethoden der RDO sind notwendig um den Anforderungen<br />
an effizientes <strong>und</strong> robustes virtuelles Prototyping gerecht zu<br />
werden. Dabei ist es wichtig, die Optimierung des Produktdesigns<br />
mit gesicherter Robustheit unter Berücksichtigung von Fertigungstoleranzen,<br />
Variationen der Materialeigenschaften <strong>und</strong> ökologischen<br />
Bedingungen zu kombinieren. Mögliche Konflikte müssen<br />
erkannt <strong>und</strong> im Hinblick auf eine optimale <strong>und</strong> robuste Bauweise<br />
behoben werden.<br />
<strong>optiSLang</strong> ermöglicht dem Anwender bereits während der virtuellen<br />
Produktentwicklung signifikante Produkteigenschaften wie Ausfallsicherheit<br />
oder Grenzwerte unter zufälligen Einflüssen zu quantifizieren.<br />
In Kombination mit der leistungsstarken Sensitivitätsanalyse<br />
sowie den multidisziplinären Optimierungsalgorithmen hat der Benutzer<br />
einen einfachen <strong>und</strong> sicheren Workflow für RDO Aufgaben.<br />
Sensitivitätsanalyse<br />
Einschränkungen<br />
<strong>und</strong> Ziele<br />
verändern<br />
Robust Design Methodik<br />
Deterministische<br />
Optimierung<br />
Robustheitsanalyse<br />
Designversagen<br />
Optimales,<br />
robustes Design<br />
COP UND MOP<br />
Coefficient of Prognosis (CoP) <strong>und</strong> Metamodell of Optimal<br />
Prognosis (MOP) zur automatischen Erkennung der wichtigsten<br />
Parameter für beste Prognosqualität.<br />
MOP/CoP Grafik in <strong>optiSLang</strong><br />
INPUT parameter<br />
1 2<br />
Coefficients of Prognosis (using MoP)<br />
full model: CoP = 98 %<br />
INPUT: x_10<br />
50 %<br />
INPUT: x_11<br />
83 %<br />
20<br />
40<br />
60<br />
CoP [%] of OUTPUT: himmelblau<br />
Heute haben Anwender Zugriff auf sehr leistungsfähige parametrische<br />
Modellierungsumgebungen. Als Folge steigt die Anzahl der<br />
Optimierungsparameter. Traditionelle Design of Experiments (DOE)<br />
<strong>und</strong> Response Surface Methoden fordern die Reduzierung der Variablen,<br />
die Wahl eines angemessenen DOE <strong>und</strong> einer Regressionfunktion<br />
sowie den Test auf Genauigkeit des daraus resultierenden<br />
Response Surface Models. Diese Methodik ist deswegen für eine<br />
größere Anzahl von Parametern nicht geeignet.<br />
Mit der Entwicklung des CoP <strong>und</strong> der automatischen Erkennung<br />
des MOP stellen wir Algorithmen zur Identifizierung der wichtigsten<br />
Parameter für das Metamodell <strong>und</strong> die Prognosequalität zur<br />
Verfügung. Gemeinsam mit unserem Adaptive Response Surface<br />
(ARSM) Optimierer, als beste Wahl für RDO-Probleme bis zu 15 Parametern,<br />
bieten wir dem Anwender ein umfangreiches Verfahren,<br />
um große Dimensionen von Optimierungsparametern mit einem<br />
höchstmöglichen Potenzial von RDO zu untersuchen.<br />
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