myCAD by visiativ

Louvain, Belgique, le 24 juin 2015

Avec la récente sortie de la version 10.16, Optimus (Noesis Solutions) confirme encore une fois sa position de leader dans les plateformes PIDO (Process Integration and Design Optimization ) par l’ajout de nouvelles fonctions à différents niveaux. Le plan d’expérience adaptatif permet aux ingénieurs de mieux se concentrer sur les régions intéressantes de l’espace de conception en augmentant le contrôle de la stratégie de découverte de l’espace et en rentabilisant au mieux les jeux de données préexistants. En supportant les standards Functional Mock-up Interface (FMI), Optimus livre des modèles précis et bon marché en termes de simulations, afin de faciliter l’ingénierie « systèmes ». Les nouvelles capacités d’Optimus augmentent encore la flexibilité et l’efficacité des processus de simulations globaux, réduisant ainsi le coût total de possession (TCO) des clients.

Apprentissage actif grâce au plan d’expérience adaptatif

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Les équipes de développement utilisant la simulation peuvent booster leur productivité en utilisant les plans d’expériences d’Optimus tôt dans le processus de conception. En planifiant les expériences virtuelles, on peut générer un maximum d’informations importantes sur l’espace de conception à un prix de simulation minimum. Avec la sortie de la nouvelle version d’Optimus, les ingénieurs peuvent franchir un pas supplémentaire en utilisant les plans d’expériences adaptatifs afin d’exploiter la connaissance de l’espace de conception acquise au fur et à mesure des expériences simulées.

L’apprentissage actif automatisé ajoute des expériences virtuelles où et quand elles permettent de capturer au mieux l’espace de conception auparavant inconnu. Cette méthode élimine le risque de sous-échantillonner les régions les plus importantes de l’espace de conception (et donc en négligeant de l’information critique), et le risque de sur-échantillonner des régions moins intéressantes (en  gaspillant des ressources de simulation). Optimus offre la flexibilité d’arrêter ce processus d’apprentissage actif à tout moment, par exemple quand la qualité d’échantillonnage requise est acquise ou quand le budget de simulation est atteint.

En fournissant la possibilité de démarrer à partir de toute population existante, le DOE adaptatif d’Optimus permet aux ingénieurs d’étendre des jeux de données déjà simulés et donc de mieux utiliser les données préexistantes. Le plan d’expérience adaptatif ajoutant des points par lots, l’utilisateur bénéficie toujours des puissantes capacités de parallélisation d’Optimus afin d’encore accélérer le processus.

Les fonctionnalités FMU/FMI permettent l’export et l’échange de modèles de substitution

Optimus supporte dorénavant le standard Functional Mock-up Interface (FMI). En utilisant des standards libres, Optimus est maintenant en mesure d'exporter des modèles de substitution précis comme Functional Mock-up Units (FMU), permettant l'interconnexion directe avec des sous-systèmes individuels et des modèles de systèmes de contrôle. Par conséquence, un grand nombre de composants électroniques, mécaniques et logiciels peuvent être combiné avec élégance dans un modèle de conception unique. Cette approche est très utile pour la conception de fonctions utilisées notamment par des dispositifs de véhicule électroniques, tels que des contrôleurs de stabilité dynamique, les contrôleurs d'émission, etc. surtout lorsque les différents composants proviennent de fournisseurs différents ou lorsque le nouveau design doit être commercialisé dans de multiples variantes.

Les modèles de substitution englobés dans des FMUs permettent des simulations très rapides, même quand la physique sous-jacente nécessite un grand coût calcul. Les FMUs peuvent ensuite être utilisés dans un workflow Optimus au travers d’un outil FMI (par example : Dymola, JModelica, LMS Virtual.Lab Motion, LMS Imagine.Lab AMESim, MapleSim, MATLAB/Simulink, SimulationX, etc.). Optimus peut entièrement paramétrer les FMUs comme tout modèle de simulation physique. Par conséquence, les fabricants peuvent analyser efficacement et de façon flexible les modèles de simulation basés sur les FMUs en utilisant toutes les capacités d’Optimus en terme de découverte de l’espace de conception et d’optimisation multi-objectifs.

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