Altair HyperStudy

ALTAIR HyperStudy, kullanıcıların deney tasarımı, cevap yüzeyi metodu ve optimizasyon gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan bir yazılımdır. Bu çalışmaların sonuçları, yazılımın ileri seviyedeki sonuç görüntüleme ve veri madenciliği yetenekleri kullanılarak kolayca analiz edilebilir ve yorumlanabilir.

Altair HyperStudy, herhangi bir sistem modelinin parametrelerinin akıllı varyasyonlarını üretir ve bu parametreler ile sistem yanıtları arasındaki ilişkileri ortaya koyar. HyperStudy'yi kullanarak, daha iyi kararlar verebilir ve sistemlerinizin performansını, güvenilirliğini ve sağlamlığını optimize edebilirsiniz.

Altair HyperStudy Arayüzü

HyperStudy, tasarım performansının ve kalitesinin hızlı değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi için son teknoloji ürünü, yenilikçi optimizasyon, deney tasarımı ve stokastik yöntemler içerir.

HyperStudy, mühendislerin deneme yanılma yinelemelerini azaltmalarına yardımcı olur ve böylece hem tasarım geliştirme hem de test süresini azaltmaya yardımcı olur.

HyperStudy’nin adım adım süreci, kullanıcıya tasarım çalışmaları ayarlama ve uygulama konusunda rehberlik eder. Açık mimarisi 3. parti çözücülerle kolay entegrasyon sağlar.

Kapsamlı sonuç işleme ve veri madenciliği yöntemleri, bir mühendisin büyük simülasyon veri setlerini analiz etme ve anlama işini basitleştirir ve yardım eder.

HyperStudy'nin optimizasyon yetenekleri, analiz modellerinin test sonuçlarıyla veya diğer modellerle korelasyonunu geliştirmek için uygulanabilir.

Altair HyperStudy pareto

Deney Tasarımları
HyperStudy’de deney tasarımları (Design of Experiments – DoE) yöntemleri arasında şunlar bulunmaktadır:

- Full factorial
- Plackett-Burman
- Central composite design
- Modified Extensible Lattice Sequence (MELS)
- Hammersley
- D-Optimal
- Fractional factorial
- Box-Behnken
- Latin hypercube
- Taguchi

Çalışma matrisi, kontrol edilebilir veya kontrol edilemeyen sürekli veya ayrık değişkenlerden oluşabilir. DOE çalışmaları tam simülasyon veya cevap yüzeyi metodu modeli kullanılarak yapılabilir.

Cevap Yüzeyi Metodu ( Fit)
Cevap yüzeyi metodları şunlardır ;
- Least squares regression
- HyperKriging
- Moving least squares
- Radial basis functions.

Optimizasyon
HyperStudy'nin kapsamlı optimizasyon yöntemleri, çok amaçlı ve güvenilirlik / sağlamlık temelli tasarım optimizasyonu da dahil olmak üzere farklı tasarım problemlerini çözmektedir. Bu yöntemler :

- Adaptive response surface method (ARSM)
- Sequential quadratic programming
- Genetic algorithm
- System Reliability Optimization (SRO)
- Sequential optimization and reliability analyses (SORA)
- Single loop approach
- Method of Feasible Directions (MFD)
- Global response surface method (GRSM)
- Multi-objective genetic algorithm
- ARSM based SORA

Ek olarak, HyperStudy, harici optimizasyon algoritmalarını dahil etmek için bir API sağlar.

Stokastik
HyperStudy'deki stokastik yaklaşım, mühendislerin tasarımların güvenilirliğini ve sağlamlığını değerlendirmesini ve bu değerlendirmelere dayanarak iyileştirme ve optimize etme konusunda niteliksel rehberlik yapmasını sağlar.
HyperStudy örnekleme yöntemleri şunlardır:
- Simple random
- Hammersley
- Latin hypercube
- Modified Extensible Lattice Sequence (MELS)


Sonuçları İşleme & Veri Madenciliği
HyperStudy, mühendislerin kapsamlı bir sonuçları işleme ve veri madenciliği yetenekleri ile bir tasarım hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmalarına yardımcı olur. Bu, sonuçların incelenmesi, sınıflandırılması ve analiz edilmesi görevini önemli ölçüde basitleştirir. Çalışma sonuçları, istatistiksel veri, korelasyon matrisleri, dağılım grafikleri, kutu grafiği, etkileşim etkisi grafikleri, histogramlar ve diğerleri arasındaki paralel koordinatlar olarak işlenebilir. Ayrıca, HyperStudy kullanıcıya, tasarım hedeflerine dayalı olarak kullanılacak sonuç işleme yöntemlerinin seçiminde yol gösterir.


Altair HyperStudy Broşür >>