|
 NEiOptimization proporciona técnicas avanzadas de optimización mediante una potente e intuitiva interfaz gráfica de usuario combinada con algoritmos de optimización de superficie de respuesta y basados en gradientes. NEiOptimization (HEEDS Hierarchical Evolutionary Engineering Design System) desarrollado por Red Cedar Technology es un programa orientado a la automatización de los diseños. Entre otras cosas, realiza la integración de procesos, el diseño automático de experimentos y automatización, los estudios de sensitividad, y los análisis de confianza y robustez de los procesos de ingeniería y productos. El programa puede ser utilizado para mejorar cualquier sistema en ingeniería (estructural, térmico, fluidos, acústico, eléctrico, etc.). Por ejemplo, en el diseño de aplicaciones estructurales puede implicar diferentes diseños que simultáneamente satisfagan objetivos sujetos a diferentes tipos de restricciones, como pueden ser ruidos y vibraciones, duración, producción, confianza, costes, calidad, etc.
Características
- Integración de procesos y automatización
- Ejecución secuencial automática o acoplada de múltiples simulaciones y herramientas de análisis.
- Integración y compartición de datos entre simulaciones diferentes o separadas.
- Interfaz directo para la extracción y obtención de datos de las herramientas CAE más populares.
- Soporte de procesamiento en paralelo en redes heterogéneas, clusters y equipos multiprocesador.
- Funciones y prestaciones exclusivas
- Estrategias de diseño de búsquedas por múltiples agentes
- Búsqueda de agentes cooperativos independientes (CIA).
- Descubrimientos compartidos y diseños óptimos de coevolución.
- Estrategias de composición jerárquicas
- Optimización de componentes en un entorno de sistemas (COMPOSE).
- Descomposición con respecto a dominios espacio temporales, espacios de diseño, disciplinas.
- Métodos de optimización y parámetros
- Búsqueda automática adaptativa que incluye la posibilidad de utilizar múltiples herramientas de búsqueda concurrentemente.
- Métodos de búsqueda globales
- Algoritmos genéticos (híbridos, jerárquicos, heterogéneos, adaptativos, variables mixtos).
- Algoritmo de búsqueda evolutivo avanzado.
- Annealing simulado.
- Métodos de búsqueda locales
- Programación secuencial no lineal.
- Métodos basados en Surrogate.
- Métodos definidos por el usuario vía Application Programming Interface (API).
- Optimización de topologías
- Minimiza la conformidad de las estructuras.
- Soporta modelos de elementos finitos 2D planares y 3D sólidos.
- Interfaz con ABAQUS y HEEDS_FEA.
- Herramientas de diseño de calidad
- Muestreo estructurado.
- Muestreo aleatorio (Monte Carlo).
- Post procesado: desviación estándar, gráficos de dispersión.
- Diseño de experimentos
- Diseños factoriales de 2 y 3 niveles.
- Diseños factoriales fraccionados.
- Matrices ortogonales de Taguchi.
- Diseño de Placket-Burman.
- Hipercubos latinos.
- Diseños compuestos centrales.
- Diseños D-óptimos.
- Matrices definidas por el usuario.
- Datos de respuesta definidos por el usuario.
- Post-proceso: ANOVA, gráficas de efectos principales, gráficas de efectos de interacción, gráficas de Pareto, gráficas normales, búsqueda de respuestas en superficie
- Superficies de respuesta
- Lineales.
- Cuadráticas.
- Splines de regresión multivariante adaptativa.
- Monitorización de la solución
- Funciones para el ajuste del control de proceso durante la ejecución.
- Monitorización en tiempo real con tablas y gráficas controladas por el usuario.
- Criterio de finalización especificado por el usuario.
- Interfaz gráfica de usuario
- Interfaz gráfica intuitiva en Pre-proceso, Run-time, Post-Proceso, independiente de la plataforma.
- Simulación y herramientas de análisis simplificadas.
- Procedimiento de guía y ayuda para el planteamiento de problemas complejos.
|
