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ISIGHT

软件介绍

    这是一个市场领先的模拟自动化流程和优化设计的开放软件应用程序,它有助于提高效率,加快设计,减少人为错误。

    Isight提供了一个可视化的灵活的仿真流程搭建平台,同时提供与多种主流CAE分析工具的专用接口,利用此工具,用户可以方便的以拖拽的方式可视化的快速建立仿真分析流程,设定和修改设计变量以及设计约束与目标,自动进行多次分析循环。同时提供了试验设计、优化方法、近似模型和六西格玛设计等一套完整的优化软件包,来帮助用户深入全面的了解产品的设计空间,明晰设计变量与设计目标之间的关系,以及实现多学科多目标优化设计。
 

可视化的仿真流程搭建

    Isight构建仿真流程时,从组件库中取用需要的组件,通过图形界面装配成工作流;对工作流模型的结构没有任何限制,支持条件、等待、跳转、分层等复杂设计工作流的驱动;并可以根据数据关系自动生成参数数据流(dataflow)以监控组件间的数据(参数和文件)传递。
不同学科可以搭建自己的仿真流程并与其他学科共享,实现多学科仿真流程的构建。

成熟的第三方软件接口

    Isight提供了大量成熟的第三方软件接口,以图形化无缝的方式实现对设计、分析工具的集成。这些接口包括CAE工具Abaqus,Nastran, STAR-CCM+,Catia分析等,CAD工具Catia,还有Matlab, Excel等众多工程分析中经常使用的相关工具。同时也支持与企业自有的特殊工具软件集成。

专业的优化策略

    Isight提供了大量专业的多学科多目标优化策略,包括:实验设计(DOE),优化算法(单目标,多目标优化算法),近似模型,稳健可靠性分析与优化等。这些方法帮助设计人员搜寻不仅理论上可行,而且实际上(如考虑制造工艺)也同样可行的最优设计方案。实验设计(DOE)方法可以帮助用户了解和评估各个设计变量对设计目标的影响,便于进行设计参数的筛选以减少优化问题规模,同时为构造近似模型提供样本数据库,亦可得到优化设计的粗略估计。Isight提供多种实验设计方法:全因子法,部分因子法,Box-Behnken法,中心复合法,正交数组法,超拉丁方法,优化拉丁方法,参数试验,与自定义实验表等。

    Isight提供了包括数值优化、全局探索法、启发式优化法和多目标多准则优化算法,以帮助客户进行多学科多目标优化分析。Isight提供的高效率的数值优化算法包括Hook Jeeves模式搜索法,简约下降梯度法,序列二次规划法,修正可行方向法,单纯型下山法, 整数规划法,满应力法等;并提供适应于多峰问题的全局优化探索方法,如多岛遗传算法,自适应的模拟退火法等;针对多目标权衡问题,提供了多种多目标遗传算法以及粒子群法获取Pareto解集,还专门提供了一个多目标决策工具:工程数据挖掘模块以辅助多目标多准则权衡决策。
    近似模型帮助用户快速拟合生成数学代理模型,从而避免在需要多次迭代计算的优化工程中运行大规模的CAE分析模型。近似模型可以与多种策略进行组合,包括:DOE,Optimization,Monte Carlo,质量方法等。Isight提供的近似模型包括响应面模型,正交多项式近似,径向基神经网络模型,以及Kriging模型。 Isight提供的质量工程方法主要包括:蒙特卡洛分析可以有效评估设计的可靠性与稳健性;基于可靠性优化设计的SDI方法可以提高设计的可靠度水平;(动态、静态)田口(Taguchi)方法则以实验设计为基础获取稳健的设计;六西格玛设计方法则是质量工程中的公认的规范性方法。