流程集成和设计优化平台已更新

Optimus Rev.2018.1引入了通过机器学习增强的建模方法

Optimus Rev.2018.1引入了通过机器学习增强的建模方法

Noesis解决方案已发布其Optimus流程集成和设计优化平台的2018.1版。该平台提供了与供应商无关的开放式体系结构,以及一系列旨在帮助组织部署目标驱动的工程仿真过程的技术。图片由Noesis Solutions NV提供。


Noesis解决方案,Optimus流程集成和设计优化(PIDO)软件平台的开发人员以及 id8 针对目标驱动的工程,发布了Optimus Rev. 2018.1。该公司表示,此版本引入了机器学习技术推动的新建模方法。它进一步报告说,Rev.14.1版的许多新更新增强了设计空间的探索和优化功能,并增强了与广泛部署的CAD / CAE解决方案的兼容性。

Optimus使工程团队能够执行自动搜索,以识别与性能目标和设计约束最匹配的最佳设计参数。 图片由Noesis Solutions NV提供。

Optimus被描述为与供应商无关的开放平台,该平台提供了一种开放架构,可与任何工程软件进行通信,包括处理任何文件语法的能力。该公司解释说,这使组织能够部署 “目标驱动工程” 使用他们首选的工程软件来制定流程部署策略,并保护旧代码。 Optimus提供的技术包括 设计空间探索工程优化 方法。

Noesis解决方案报告称,Optimus Rev.2018.1中引入的新的机器学习增强建模方法使工程团队甚至可以使用有限的训练数据集来为低维和高维优化问题创建准确的模型。该平台'据说,新的轻量神经网络(LWNN),随机森林回归(RFR)和相关性向量回归(RVR)算法可帮助用户快速准确地对大型数据集进行建模。此外,据报道,新的最佳模型算法可以通过在Optimus中可用的模型中为任何给定的数据集自动选择最佳模型来帮助非专业用户。

Optimus提供了一系列用于设计探索,优化和工作流自动化的技术,可以帮助组织使用其首选的工具来提高开发流程的效率。它为40个广泛部署的CAD / CAE解决方案提供接口。 图片由Noesis Solutions NV提供。

Optimus Rev.2018.1对Optimus进行了一些改进’ 自适应能源部 (实验设计)算法,该算法从可用数据点中学习,并在最重要的设计空间区域中反复添加额外的数据样本。这一新的Optimus版本还扩展了NAVIRUN(一键式优化器Noesis Advanced顾问)的功能,并为离散优化问题提供了新的支持。

Optimus为用户提供了40个领先的CAD / CAE解决方案的界面。 2018.1修订版附带了SimulationX,PTC Creo,Abaqus,CATIA,Microsoft Excel,FloMASTER,HDF5,RomaxDESIGNER,JMAG和MapleSim最新版本的更新。 Optimus 2018.01版还支持Optimus兼容的所有操作系统上的ANSYS Electronics Desktop。

有关Optimus流程集成和设计优化平台的更多详细信息,请转到此处。

观看Optimus的视频概述。

了解Optimus如何实现目标驱动的工程。

看看Noesis如何'解决方案部署在各种行业中。

看看为什么 's 编辑s selected Optimus Rev. 2018.1 as their 本周精选.

来源:从公司收到的新闻材料和从公司收集的其他信息's website.

更多Noesis解决方案覆盖范围

分享这篇文章

订阅我们的免费杂志, 免费的电子邮件通讯或两者兼而有之!

加入超过90,000名工程专业人员的行列,他们将在新闻发布后立即获得最新的工程新闻。


关于作者

Anthony J.Lockwood的头像
安东尼·J·洛克伍德

安东尼·J·洛克伍德是数字工程’的创始编辑。他现在退休了。通过联系他 [电子邮件 protected].

关注DE
#22133