ANSYS optiSLang 8破解版是用于進行多學(xué)科優(yōu)化、隨機分析、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計的專業(yè)分析軟件，在參數(shù)敏感度分析、穩(wěn)健性評估、可靠性分析、多學(xué)科優(yōu)化、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計方面具有非?？茖W(xué)分析能力，集成了二十多種先進的算法，為工程問題的多學(xué)科確定性優(yōu)化、隨機分析、多學(xué)科穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計提供了牢固的理論基礎(chǔ)。自動識別相關(guān)的輸入和輸出參數(shù)，并借助預(yù)后系數(shù)（CoP）和最佳預(yù)后元模型（MOP）量化預(yù)測質(zhì)量。 可預(yù)測的預(yù)后質(zhì)量是有效優(yōu)化的關(guān)鍵。 因此，可以實施“不運行太多”的原理以最小化求解器調(diào)用。 結(jié)果，甚至可以解決涉及大量變量，散射參數(shù)以及非線性系統(tǒng)行為的優(yōu)化任務(wù)。ANSYS optiSLang的最佳實踐管理會自動選擇適當(dāng)?shù)乃惴?，例如梯度方法，遺傳算法，進化策略或自適應(yīng)響應(yīng)面方法。 此外，針對特定任務(wù)，可以組合所有優(yōu)化和隨機分析方法。使您準備就緒，可以滿足所有參數(shù)研究的要求，以創(chuàng)新和加速您的虛擬產(chǎn)品開發(fā)。
破解教程
1、下載數(shù)據(jù)包然后解壓，雙擊“ANSYS_optiSLang_Setup_8.0.0.58613.exe”進行安裝
2、軟件正在安裝請耐心等待
3、安裝完成
4、安裝完成，將破解文件夾中的ANSYS optiSLang文件夾復(fù)制到安裝目錄中，點擊替換目標中的文件，
默認目錄為C： Program Files Dynardo ANSYS optiSLang
5、①將“ dynardo_SSQ.dat”復(fù)制到計算機C:Program FilesDynardo目錄下，
②右鍵此電腦→屬性→高級系統(tǒng)設(shè)置→環(huán)境變量→系統(tǒng)環(huán)境變量，創(chuàng)建系統(tǒng)環(huán)境變量；
變量名：DYNARDO_LICENSE_FILE
變量值：指向“ dynardo_SSQ.dat”的路徑（例如DYNARDO_LICENSE_FILE = C:Program FilesDynardodynardo_SSQ.dat）
6、運行“ SolidSQUADLoaderEnabler.reg”并確認將信息添加到Windows注冊表中
7、重啟電腦即可
軟件功能
1、在靈敏度分析過程中自動識別重要參數(shù)。
2、自動創(chuàng)建最佳的回歸函數(shù)（元模型），以準確預(yù)測給定樣本集中的響應(yīng)變化。
3、提供多學(xué)科和多目標的優(yōu)化。
4、評估產(chǎn)品設(shè)計的穩(wěn)定性。
5、使用它的極簡主義哲學(xué)來減少C
AE求解器的運行次數(shù)。
6、使您可以設(shè)計大量參數(shù)和非線性RDO任務(wù)。
7、允許您預(yù)定義預(yù)處理結(jié)果的屬性，以提高效率和洞察力。
8、為您提供靈活的基于文本的接口工具，可以連接可能屬于您的工程過程的ANSYS產(chǎn)品或任何可編寫腳本的產(chǎn)品。
9、通過ANSYS optiSLang的ANSYS Workbench集成節(jié)點，在GUI和參數(shù)化ANSYS Workbench模型之間建立接口。
10、隨時可以輕松地從集成的Workbench切換到接口模式。
11、提供完整的功能，包括對無法提取或集成在ANSYS Workbench中的參數(shù)和響應(yīng)的支持，例如不可縮放的響應(yīng)，例如負載位移曲線。
12、使您具有更大的靈活性，可以在過程鏈中包括第三方解決方案以及ANSYS技術(shù)。
軟件特色
一、靈敏度分析
借助全局敏感性分析和最佳預(yù)后（MOP）元模型的自動生成，可以確定優(yōu)化潛力和相應(yīng)的最重要變量。利用該現(xiàn)有知識，可以在與任務(wù)相關(guān)的基礎(chǔ)上定義目標函數(shù)和邊界條件，并可以選擇合適的優(yōu)化算法。
1、最佳實踐
通過優(yōu)化的拉丁超立方體采樣并最小化輸入變量中的相關(guān)誤差，獲得整個設(shè)計空間
自動識別具有最佳預(yù)測能力的元模型
使用預(yù)后系數(shù)（CoP）量化元模型（回歸模型）的預(yù)測能力以預(yù)測結(jié)果大小
識別與每個結(jié)果變量，約束和優(yōu)化目標有關(guān)的最重要參數(shù)
通過MOP / CoP工作流程最大程度地減少求解器數(shù)量
2、方法
定義具有上限和下限或離散值的優(yōu)化變量
定義和生成實驗設(shè)計（全階乘，中央復(fù)合，D最優(yōu)，用戶定義的DoE）；Latin Hypercube采樣，可最佳掃描多維參數(shù)空間
通過測試各種近似方法自動生成MOP
在CoP的幫助下量化元模型的預(yù)測質(zhì)量
3、結(jié)果評估和可視化
直方圖
相關(guān)矩陣/平行坐標圖
MOP的2 / 3D蟻丘圖和2 / 3D表面圖
使用CoP進行變量排名
殘留圖和局部誤差評估
集成CAE程序的結(jié)果圖形
自定義地塊
4、實際應(yīng)用實例
激光機器發(fā)展的敏感性研究
用于虛擬樣機的高效靈敏度分析
定義用于跌落測試敏感性研究的輸出參數(shù)
洗衣機波紋管的參數(shù)靈敏度和優(yōu)化
噴嘴設(shè)計參數(shù)的整體靈敏度分析
二、多學(xué)科優(yōu)化
提供強大的優(yōu)化算法和自動化的工作流程，可為各種多學(xué)科，非線性和多標準優(yōu)化任務(wù)有效地確定最佳設(shè)計參數(shù)。
1、最佳實踐
進行多學(xué)科優(yōu)化
使用靈敏度分析和CoP / MOP識別相關(guān)的輸入?yún)?shù)和響應(yīng)變量
使用MOP對參數(shù)集進行預(yù)優(yōu)化并評估可能的競爭目標功能
優(yōu)化助手自動選擇最適合設(shè)計優(yōu)化的算法
簡單定義參數(shù)范圍，目標函數(shù)和邊界條件
2、方法
基本方法示例
基于梯度的方法（NLPQL）
自然啟發(fā)式優(yōu)化算法（NOA），用于單目標和多目標優(yōu)化
自適應(yīng)響應(yīng)面法（ARSM）
客戶特定的優(yōu)化算法
3、結(jié)果評估和可視化
交互式后處理以匹配優(yōu)化算法
通過各種顯示選項快速評估優(yōu)化結(jié)果
可視化所有參數(shù)和響應(yīng)變量的結(jié)果
個性化設(shè)計的選擇
4、實際應(yīng)用實例
徑向壓縮機葉輪的幾何優(yōu)化
協(xié)助優(yōu)化圓鋸片的幾何特征和制造工藝參數(shù)
連續(xù)纖維增強塑料的優(yōu)化特性
軸流壓氣機的多物理場優(yōu)化，應(yīng)用和最佳實踐
車輛程序的自動多學(xué)科優(yōu)化（MDO）
三、穩(wěn)健性評估
通過基于分散的輸入變量生成一組可能的設(shè)計實現(xiàn)方案來量化設(shè)計的魯棒性。優(yōu)化的Latin Hypercube采樣和使用預(yù)測系數(shù)（CoP）對結(jié)果變化的可預(yù)測性進行量化，以最少的設(shè)計計算即可確保變化和相關(guān)度量的可靠性。
1、最佳實踐
使用進行穩(wěn)健性評估
將不確定性定義為魯棒性評估的最重要輸入
預(yù)定義的分布函數(shù)和輸入相關(guān)矩陣支持散射輸入變量的定義
自動生成優(yōu)化的拉丁文Hypercube樣本，以最小的輸入相關(guān)誤差掃描魯棒性空間
使用最佳預(yù)后（MOP）/ CoP工作流程的元模型識別最重要的輸入散點
使用結(jié)果直方圖對魯棒性進行量化，包括調(diào)整分布函數(shù)和估計超出概率
2、方法
基本方法示例
具有分布類型和輸入相關(guān)性的隨機輸入變量
優(yōu)化的拉丁超立方體采樣
調(diào)整結(jié)果變量直方圖中的分布函數(shù)
σ距離的估計
超出概率的估計
3、結(jié)果評估和可視化
直方圖顯示結(jié)果的分布
相關(guān)矩陣，基于MOP的CoP用于統(tǒng)計評估
分布調(diào)整，sigma值，超出概率
交通燈圖，檢查是否已超過臨界響應(yīng)值
4、實際應(yīng)用實例
火箭燃燒室高負荷螺栓的疲勞驗證
電動動力學(xué)魯棒性分析的質(zhì)量標準
手機跌落測試仿真的穩(wěn)健性評估
隨機分析作為評估輕型卡車輪組設(shè)計堅固性的一種方法
四、可靠性分析
ANSYS optiSLang中的可靠性分析提供了強大的數(shù)值算法，可用于確定超標的小概率。經(jīng)過穩(wěn)健性評估后，可以對此類默認概率做出建議的最終證明。
1、最佳實踐
使用進行可靠性分析
魯棒性評估，用于估計超出概率，并確定重要的隨機變量，作為選擇合適的可靠性分析方法的基礎(chǔ)
使用極限狀態(tài)函數(shù)定義一個或多個故障機制
關(guān)于使用兩種備選算法進行可靠性分析以確保小概率的建議
2、方法
基本方法示例
一階可靠度方法（FORM）和重要性抽樣（ISPUD），用于可連續(xù)微分的極限狀態(tài)函數(shù)
方向采樣和自適應(yīng)采樣（AS），具有很少的隨機變量，多種故障機制和較低的故障概率
自適應(yīng)響應(yīng)面方法（ARSM）是少于20個隨機變量的最有效策略
3、結(jié)果評估和可視化
直方圖
2D / 3D蟻丘圖
歷史劇情
超出概率
4、實際應(yīng)用實例
電磁執(zhí)行器系統(tǒng)的魯棒設(shè)計和可靠性分析
可靠性分析的仿真和優(yōu)化方法
RDO上下文中的可靠性分析方法
五、穩(wěn)健的設(shè)計優(yōu)化（RDO）
RDO將設(shè)計優(yōu)化方法與穩(wěn)健性評估相結(jié)合。通過適當(dāng)?shù)牧炕唾|(zhì)量特征保證，可以改進產(chǎn)品。根據(jù)Taguchi方法或6西格瑪設(shè)計（DFSS）提供基于方差和可靠性的RDO技術(shù)。
1、最佳實踐
使用進行穩(wěn)健的設(shè)計優(yōu)化（RDO）
定義優(yōu)化變量的設(shè)計空間和所有散射變量的魯棒性空間
設(shè)計空間中的初始靈敏度分析以及空間中散布的變量的初始魯棒性評估，以確定重要變量，優(yōu)化潛力，初始超出概率和安全距離
建議對Sigma Level 4中的任務(wù)進行可靠性的最終證明
2、方法
基本方法示例
迭代和同時方法：
基于方差的RDO-低sigma級別（≤2-3sigma）的任務(wù)
基于可靠性的RDO-任務(wù)具有較高的西格瑪水平（≥3sigma）
3、結(jié)果評估和可視化
適應(yīng)優(yōu)化算法的交互式后處理
通過各種可視化選項快速評估優(yōu)化結(jié)果
直方圖說明結(jié)果值的分散性
分布調(diào)整，sigma值，故障概率
交通燈圖，用于檢查違反關(guān)鍵響應(yīng)變量的限值
4、實際應(yīng)用實例
基于自適應(yīng)響應(yīng)面的多目標優(yōu)化的底盤架構(gòu)的穩(wěn)健設(shè)計
從實用角度考慮蒸汽輪機的概率最優(yōu)設(shè)計的要求和新方法
考慮流固耦合的徑向壓縮機基于概率和方差的隨機設(shè)計優(yōu)化
穩(wěn)健的船舶設(shè)計優(yōu)化
六、模型校準
自動化的模型校準可以有效地識別相關(guān)或不可測量的參數(shù)，以實現(xiàn)仿真結(jié)果和測試數(shù)據(jù)之間的最佳匹配。靈敏度分析在模擬模型的預(yù)測質(zhì)量中起著至關(guān)重要的作用。
1、最佳實踐
使用軟件進行模型校準
進行敏感性分析以檢查哪些參數(shù)對模型響應(yīng)變量有重大影響
確定最佳結(jié)果提取，以比較仿真模型和測試大小
檢查參數(shù)和結(jié)果變化之間可能的最佳關(guān)聯(lián)模型的唯一性
通過參數(shù)耦合搜索歧義（多個）參數(shù)集，以最大程度地減少偏差
2、方法
基本方法示例
考慮標量響應(yīng)大小
多通道信號的定義，例如時移曲線
廣泛的信號函數(shù)庫，例如局部值作為最大和最小幅度，全局值作為某些屬性的積分以及更復(fù)雜的信號計算
最佳預(yù)后（MOP）的元模型，用于不同信號屬性的敏感性分析和預(yù)評估
不同的優(yōu)化算法（例如，基于梯度的或自然啟發(fā)的）
3、結(jié)果評估和可視化
統(tǒng)計評估的代表
每種設(shè)計評估的信號功能和相應(yīng)參考變量的表示
信號功能/參數(shù)的靈敏度和近似值
交互式評估曲線調(diào)整和相應(yīng)的設(shè)計表示
平行坐標圖和聚類分析以進行唯一性評估
4、實際應(yīng)用實例
基于實驗?zāi)B(tài)參數(shù)的鐵路車輛有限元模型標定
地下實驗室粘土巖地層參數(shù)識別
汽車虛擬涂裝工藝參數(shù)的優(yōu)化
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