Altair HyperStudy

 

Multidisipliner Deney Tasarımları ve Optimizasyon Yazılımı

 

 

Altair HyperStudy çözücüden bağımsız olarak mühendislerin tasarımları incelemesi ve tasarımların performans ve kalitelerini optimize etmesini sağlayan bir yazılımdır.



HyperStudy'ın kullanımı kolay arayüzü kullanılarak ;
- Sistem davranışının anlaşılması
- Değişik senaryoların denenmesi
- Sistemlerin optimize edilmesi
- Test verileriyle korelasyon sağlanması
- Güvenilirlik ve kararlılık değerlendirmelerine

yönelik deney tasarımları (Design of Experiments - DoE), optimizasyon, ve stokastik çalışmaların yapılmasına imkan vermektedir.

 

Altair HyperStudy'nin Yararları:
- Tasarım performansı ve kalitesinin artırılması
- Ürün geliştirme zamanı ve maliyetlerinin azaltılması
- Açık mimari yapısıyla diğer çözücülerle kolay entegrasyonu
- Büyük simülasyon verilerinin kolay bir şekilde analiz edilmesi
- Analizi yapılan modellerin , test sonuçları veya diğer modellerle korelasyonunun yapılması   sonuçların geliştirilmesi

 

 



Altair HyperStudy Çalışma Örneği

 

Yazılımın Kapasitesi:

HyperStudy'nin içerdiği deney tasarımları (DoE ) metodları ;


Full factorial Fractional factorial
Box-Behnken Plackett-Burman
Central composite design Latin hypercube
Hammersley User defined and direct input of external run-matrix


Cevap Yüzeyi Yöntemi ( Response Surface Method (Fit) )

Cevap yüzeyi yöntemleri ;

 

Least squares regression Moving least squares
HyperKriging Radial basis functions
Cevap yüzeyi yöntemleri DoE, optimizasyon ve skokastik çalışmaları gerçekleştirmek için kullanılabilir.


Multi-Disipliner, Güvenilirlik ve Kararlılık Optimizasyonu
HyperStudy multi-disipliner çalışma yetenekleriyle birlikte güvenilirlik ve kararlılık optimizasyonu yeteneğinede sahiptir.

HyperStudy'nin kapsamlı optimizasyon algoritmaları şunlardır :


Adaptive response surface method Global response surface method
Sequential quadratic programming Method of feasible directions
Genetic algorithm Sequential optimization and reliability analyses-ARSM
Single loop approach Multi-opjective genetic algorithm
Gradient-based method for multi-objective optimization Hybrid method for multi-objective optimization

HyperStudy çalışma içerisine harici optimizasyon algoritmalarını dahil edecek API lere sahiptir.

 

Stokastik Çalışmalar
HyperStudy stokastik çalışma yeteneği mühendislerin tasarımların güvenirliğini ve kararlılığını değerlendirmesini sağlar.

HyperStudy "normal, uniform, triangular, Weibull ve exponential" gibi istatiksel dağılım fonksiyonlarıyla birlikte "Simple Random, Latin Hypercube ve Hammersley" örnekleme yöntemlerine sahiptir.

 

 

Daha önce gerçekleştirilen web semineri kayıtları:

 

 

 

 


Bookmark and Share

 

Broşür

 

Sektörler

 

Çözümler

 

Web Semineri

Daha önce gerçekleştirilen

web seminerleri

 

 

 

Hakkımızda | Ürünler | Hizmetler | Referanslar | Kariyer | İletişim

ST Mühendislik | info@s-t.com.tr | T:(224) 280 84 46