ModelCenter Explore treibt die Innovation voran und erhöht die Produktqualität indem den Anwendern ermöglicht wird den Design Space genau zu untersuchen und zu verstehen, bessere Entscheidungen zu treffen und optimale Lösungen zu finden.
ModelCenter Explore ermöglicht den Anwendern:
Die Ergebnisse von Simulationen und Trade-Studies können genutzt werden um wichtige Entwicklungen und Kompromisse zu finden
Generieren Sie schnell viele Design-Alternativen
Sobald ein wiederholbarer Analyseprozess erstellt wurde können die Ingenieure diesen Prozess (falls verfügbar mit parallelen Ausführungen/parallel computing) wiederholt durchführen, wobei bei jeder Durchführung unterschiedliche Eingangsparameter genutzt werden. Dies ermöglicht den Ingenieuren die Performance, Kosten, Zuverlässigkeit und Risiken einer großen Zahl von Designalternativen in kurzer Zeit zu untersuchen und zu quantifizieren.
Identifizieren Sie wichtige Variablen
Sensitivitätsanalysen erlauben den Anwendern ihre DOE Daten zu analysieren und zu verstehen welche ihrer Input-Variablen den größten Einfluss auf die Output-Variablen haben.
Video-Sensitivitätsanalysen erlauben den Anwendern zu verstehen welche ihrer Input-Variablen den größten Einfluss auf die Output-Variablen haben.
Erkennen Sie Zielkonflikte
Fortgeschrittene Visualisierungen ermöglichen die Darstellung des Design-Spaces, das Verständnis von Beziehungen von Variablen, die Untersuchung des Effekts von Beschränkungen auf ihre Lösung und die „manuelle“ Optimierung. Die Erzeugung von „Pareto-Plots“ erlaubt den Ingenieuren und Stakeholdern die Beziehungen zwischen den wichtigsten Kennzahlen wie Performance, Kosten, Risiko oder dem Zeitplan zu verstehen.
Approximieren Sie langwierige Analysen
ModelCenter Explore ermöglicht den Nutzern schnelle Annäherungen (Response Surface Models) für langwierige Analysen. Zusammengefasst handelt es sich bei diesen Modellen um allgemeine, multi-dimensionale Kurvenanpassungen. Anhand einer Menge von Datenpunkten (eine Menge von In- und Outputs) generiert ModelCenter ein schnell ausführbares mathematisches Modell (das Response Surface), das diese Daten approximiert. Dabei besteht die Möglichkeit mehrere unterschiedliche Annäherungstechniken anzuwenden und das Modell zu wählen, welches für Ihre Daten am besten geeignet ist. Außerdem werden Tabellen und Statistiken generiert, die dem Anwender helfen die Qualität der Approximation abzuschätzen und wenn nötig zu verbessern. Sobald ein Response Surface erstellt wurde, kann es wieder in den ModelCenter Workflow eingefügt werden, wo es wie jede andere Komponente des Models ausgeführt werden kann. Der Anwender kann das Response-Surface zusammen mit den „If-Then“-Workflows in ModelCenter nutzen, um zwischen den originalen, zeitaufwändigen und den schnell ausführbaren, approximierten Modellen wechseln.
Pareto Charts machen Abwägungen zwischen gegensätzlichen Zielen für Entscheider verständlich
Die Visualisierungstools von ModelCenter sind für die Interpretation und Analyse der Daten, die in multi-run Trade Studies gesammelt werden, nutzbar
Mit ModelCenter Explore können Ingenieure die Vorteile fortschrittlicher mathematischer Optimierungsalgorithmen nutzen, um nach besseren Konstruktionen zu suchen.
Definieren Sie Ihre Ziele
Der Ingenieur definiert zunächst sein Ziel – die Workflowvariable oder –variablen, die er maximieren oder minimieren möchte. Als nächstes definieren Sie, welche der Eingabevariablen (Designvariablen) der Optimierungsalgorithmus auf der Suche nach dem besten Design ändern darf. Optional können Ingenieure auch eine Reihe von Anforderungen (oder Beschränkungen) für ihr Problem festlegen. Beispielsweise möchte der Benutzer möglicherweise die Leistung seines Designs maximieren, die Lösung jedoch so einschränken, dass die Herstellungskosten unter einem bestimmten Wert bleiben.
Wählen eines Algorithmus
Sobald das Ziel und die Beschränkungen festgelegt sind, kann der Ingenieur einen der integrierten Optimierungsalgorithmen auswählen, um das Problem zu lösen. ModelCenter Explore enthält über 25 verschiedene Algorithmen mit jeweils eignen Stärken und Schwächen. Da die meisten Ingenieure keine Optimierungsexperten sind, ist ein Algorithmus-Assistent inbegriffen, der den Benutzern hilft, die Algorithmen auszuwählen, die zur Lösung ihres Problems am besten geeignet sind.
Hinzufügen eigener Algorithmen
Ingenieure können auch ihre eigenen benutzerdefinierten Algorithmen in ModelCenter hinzufügen. Programmierung ist erforderlich (.NET oder Java), das Optimierungs-SDK bietet jedoch eine vollständige Reihe von Anweisungen und Beispielen. Einmal hinzugefügt, stehen neben den Standardalgorithmen auch die benutzerdefinierten Algorithmen in ModelCenter Explore zur Verfügung.
Optimieren
Wenn der Algorithmus läuft, wird der Workflow mehrmals ausgeführt (während die Designvariablen jedes Mal geändert werden), um ein oder mehrere Designs zu finden, die die Ziele des Benutzers maximieren und gleichzeitig alle Einschränkungen erfüllen. Ingenieure können die durch den Optimierungslauf erstellten Diagramme und Berichte verwenden, um einen Einblick in ihr Konstruktionsproblem zu erhalten und letztendlich ein optimales Design zu finden.
Wie zuverlässig ist das Design?
Zuverlässigkeitsanalyse-Tools können genutzt werden, um Benutzer dabei zu unterstützen den Einfluss von Unsicherheiten auf die Ergebnisse ihrer technischen Analysen greifbar zu machen und zu verstehen (Abbildung 3). Dies kann zum Beispiel genutzt werden, wenn ein Designer die Auswirkungen von Fertigungstoleranzen auf die Performance und/oder die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Produkts besser verstehen möchte. ModelCenter Explore beinhaltet dafür ein Monte-Carlo-Analysetool. Wird das Monte-Carlo-Analysetool in Verbindung mit einem Optimierungsalgorithmus genutzt erlaubt es robustheits- und zuverlässigkeitsbasiertes Design.
Wie viel Zeit wird benötigt?
Akkurate Monte-Carlo-Analysen können mitunter mehrere tausend Workflow-Ausführungen erfordern. Falls das für einen gegebenen Workflow nicht durchführbar ist gibt es zwei Alternativen:
Wahrscheinlichkeitsanalysetools können dem Nutzer helfen den Einfluss von Unsicherheiten auf die Ergebnisse der technischen Analyse zu verstehen.
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