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HyperStudy

HyperStudy 概述


HyperStudy 是一款面向工程师和设计师的设计开发工具。它能够自动创建各种智能设计方案、管理运行情况并可收集数据。因此,在此工具的引导下,用户能够了解数据发展趋势、研究设计利弊并对设计性能和可靠性进行优化。



HyperStudy 能够帮助用户通过试验设计、响应面拟合和优化等方法来探索、了解并改进他们的设计。借助 HyperStudy 先进的后处理和数据挖掘功能,可轻松地对研究结果进行分析和解读。HyperStudy 不仅拥有直观的用户界面,还可与 HyperWorks 无缝集成以对模型直接进行参数化, 而且支持 CAE 结果读取,因此有助于简化研究设置。


“借助 HyperStudy 可实现灵活的多平台优化管理,它的通用性使其无需任何变动即可应用于任何焊接变形项目。”

–Adrian Chapple, 分析主管
Gestamp Tallent Ltd 

优势

提高设计性能和质量

HyperStudy 具有最先进的创新优化、 设计实验及随机分析方法,可快速完成评估,提高设计性能和质量。


执行比较研究

HyperStudy 的配合功能允许用户创建响应面拟合。这些高效的假人模型可以用来进行比较研究,也可以导出为电子表格供现场工程师使用。


减少开发时间和成本

HyperStudy 帮助工程师减少试错迭代,从而缩短设计的开发和测试时间。


通过易于使用的环境提高生产率

HyperStudy 的分步式过程可引导用户建立和开展设计研究。其开放式架构可与第三方求解器轻松集成。

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强大的数据集分析功能

凭借一整套后处理和数据挖掘方法,可简化工程师的工作并帮助他们分析和理解大型模拟数据集。


提高仿真相关性

HyperStudy 的优化功能可用于提高分析模型与测试结果的相关性,或者不同模型之间的相关性。 

材料校准时间缩短 80%

HyperStudy 中的实验设计 (DOE) 方法包括:

  • 全因子

  • Plackett-Burman

  • 中心复合设计

  • Hammersley

  • 部分因子

  • Box-Behnken

  • 拉丁超立方体法

  • 用户自定义以及外部运行矩阵的直接输入。

该研究矩阵可以由可控制或不受控制的连续或离散变量构成。DOE 研究可以借助精确仿真或拟合模型进行。


响应面法 (Fit) 

提供的响应面法包括:

  • 最小二乘回归

  • HyperKriging

  • 移动最小二乘法

  • 径向基函数

响应面可用于执行利弊权衡、DOE、优化和随机研究。


优化

HyperStudy 具有综合优化方法,可解决不同类型的设计问题,包括多目标和基于可靠性/稳健性的设计优化。具体方法包括:

  • 自适应响应面法 (ARSM)

  • 序列二次规划法

  • 遗传算法

  • 序列优化与可靠性分析 (SORA)

  • 单循环方法

  • 全局响应曲面法 (GRSM)

  • 多目标遗传算法

  • 基于 ARSM 的 SORA

  • 用户自定义优化算法。

优化研究可以采用精确仿真或拟合模型执行。此外,HyperStudy 还提供 API 来整合外部优化算法。


随机

HyperStudy 中的随机方法有助于工程师评估设计的可靠性和稳定性,并根据这些评估结果来对改进和优化提供定性指导。HyperStudy 抽样方法包括:

  • 简单随机抽样

  • Hammersley

  • 拉丁超立方体法

随机研究可以采用精确仿真或拟合模型执行。


后处理和数据挖掘

HyperStudy 具备各种后处理和数据挖掘功能,能够帮助工程师进一步加深对设计的理解。 这大大简化了对结果进行研究、分类和分析的工作。可以对研究结果进行后处理,并以统计数据、相关性矩阵、散点图、箱线图、交互作用图、直方图以及平行坐标图等形式呈现。此外,HyperStudy 还可以指导用户根据设计目标选择要使用的后处理方法。