オプティマスプラットフォーム
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| オプティマス | |
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| 開発者 | ノエシスソリューションズ |
| 安定版リリース | 2022.1 / 2022年4月 |
| オペレーティング·システム | クロスプラットフォーム |
| タイプ | 技術計算 |
| ライセンス | 独自の |
| Webサイト | [1] |
Optimusは、Noesis Solutionsが開発したプロセス統合・設計最適化（PIDO ）プラットフォームです。Noesis Solutionsは、PHAROS [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] やMATRIX [ 4 ]といった重要な研究プロジェクトに参加しています。
Optimusは、複数のエンジニアリングソフトウェアツール（CAD、マルチボディダイナミクス、有限要素法、数値流体力学など）を単一の自動化されたワークフローに統合することを可能にします。シミュレーションプロセスがワークフローに取り込まれると、Optimusはシミュレーションを指示して設計空間を探索し、製品設計を最適化して機能性能の向上とコスト削減を実現するとともに、設計プロセス全体に必要な時間を最小限に抑えます。
プロセス統合
Optimus GUIは、グラフィカルなシミュレーションワークフローの作成を可能にします。一連の機能により、市販ソフトウェアと自社開発ソフトウェアの両方との統合をサポートします。シンプルなワークフローでは単一のシミュレーションプログラムのみを扱いますが、より高度なワークフローでは複数のシミュレーションプログラムを扱うことができます。これらのワークフローには、それぞれ1つ以上のシミュレーションプログラムを含む複数の分岐が含まれる場合があり、ループや条件分岐を定義する特別なステートメントを含めることもできます。
Optimusのワークフロー実行メカニズムは、シミュレーションプロセスの段階的なレビューから、大規模（かつ非異種）な計算クラスタへの展開まで、幅広い範囲に対応します。Optimusは、計算クラスタ上での並列実行をサポートするために、複数のリソース管理システムと統合されています。
設計最適化
Optimus には、設計最適化の問題を解決するのに役立つ幅広い方法とモデルが含まれています。
実験計画法（DOE）
- 実験計画法（DOE）は、最小限のコストで最も関連性の高い正確な設計情報を得るために、設計空間における最適な実験セットを定義します。Optimusは以下のDOE手法をサポートしています。
- * 適応型DOE（新機能）
- *完全実施要因（2水準および3水準）
- * 調整可能完全実施要因
- * 一部実施要因
- *プラケット・バーマン
- * スペースフィリング
- *中央複合体
- * ランダム
- *ラテン超立方体
- * スターポイント
- * 対角線
- *最適設計（I-、D-、A-最適）
- * ユーザー定義
応答曲面モデリング（RSM）
応答曲面モデリング（RSM）は、複数の設計パラメータが設計応答に影響を及ぼす問題をモデル化および解析するのに役立つ数学的および統計的手法の集合体です。DOE法とRSMを組み合わせることで、シミュレーションの労力をほとんどかけずに、これまで計算されていなかった入力設計パラメータの組み合わせに対する設計応答値を予測できます。したがって、RSMはDOE結果のさらなる後処理を可能にします。
Optimusの応答曲面モデリングは、古典的な最小二乗法から、クリギング、ニューラルネットワーク、放射基底関数 、ガウス過程モデルなどの高度な確率的補間法まで多岐にわたります。RSMの精度を最大限に高めるために、Optimusは多数のRSMアルゴリズムから最適なRSMを自動的に生成し、交差検証アプローチを用いてRSMを最適化します。
数値最適化
Optimusは、幅広い単目的および多目的最適化手法をサポートしています。多目的最適化手法では通常、「パレートフロント」と呼ばれるものを生成するか、重み関数を用いて単一のパレート点を生成します。
検索方法に基づいて、Optimus 最適化方法 (単一目的と複数目的の両方) は次のように分類できます。
- 局所最適化法 - 最適化問題の局所情報（勾配情報など）に基づいて最適解を探索する。以下の手法が挙げられる。
- 大域的最適化手法 - 最適化問題の大域的情報に基づいて最適解を探索する手法。これらは通常、確率に基づく探索手法である。以下の手法が含まれる。
- *遺伝的アルゴリズム(差分進化、自己適応進化、...)
- *シミュレーテッドアニーリング
- * CMA-ES
- * NSEA+、mPSO（多目的）
- ハイブリッド最適化手法、たとえば、効率的なグローバル最適化では、ローカル アプローチとグローバル アプローチを 1 つのアプローチに組み合わせ、通常は応答曲面モデリングを利用してグローバル最適値を見つけます。
- 自動最適化機能もご利用いただけます。これにより、ユーザーにとって最適な戦略が自動的に選択されます。
- パートナー（eArtius）とオープンライブラリ（Dakota）は、この機能を介してOptimusに統合されます。
ユーザーは、Optimus 環境に独自の最適化戦略を統合することもできます。
ロバスト設計最適化と田口メソッド
Optimusは、現実世界の不確実性と許容誤差が特定の設計に与える影響を評価するために、モンテカルロシミュレーションと一次二次モーメント法を搭載しており、設計の堅牢性を推定・改善します。Optimusは、一次信頼性法と二次信頼性法を含む高度な信頼性評価手法を用いて、故障確率を計算・最適化します。
Optimusには、動的スタディにおいて制御因子、ノイズ因子、信号因子を定義することで タグチスタディを設定するための専用機能セットも含まれています。日本のエンジニアである田口源一は、1958年に実験計画に関する最初の著書を出版しました。タグチスタディの目的は、制御がほとんど不可能な、あるいは全く不可能な変動に対して、製品やプロセスの安定性を高めることです（例えば、異なる周囲温度における自動車エンジンの信頼性の高い性能を確保することなど）。
アプリケーション
Optimusの使用は、次のような幅広い用途に及びます。
- 生産率の変化を考慮したセンターウィングボックス（CWB）工場の生産プロセスの最適化
- 栄養補助食品錠剤の硬度とパンチ強度のシミュレーションの有限要素法に基づく解析に基づいて、飲み込みやすさと耐久性の間の最適な設計トレードオフを特定します。
- 燃費向上のためのハイブリッド電気自動車（HEV）プロトタイプの設計[ 5 ]
参考文献
- ^ 「ファロス」。
- ^ 「Cordisプロジェクト」。
- ^ 「クリーンアビエーション」。
- ^ 「Cordisプロジェクト」。
- ^ Carello, M.; Filippo , N.; d'Ippolito, R. (2012-04-24). 「XAMハイブリッド電気自動車プロトタイプの性能最適化」. SAE World Congress SAE 2012 議事録. SAE技術論文シリーズ. 1. doi : 10.4271/2012-01-0773 .
外部リンク
