OptiSLang

optiSLang, CAE (Computer-aided engineering) tabanlı duyarlılık analizi, çok disiplinli optimizasyon (MDO - multi-disciplinary optimization) ve sağlamlık değerlendirmesi için bir yazılım platformudur. Dynardo GmbH tarafından geliştirilmiştir ve önceden tanımlanmış bir optimizasyon hedefine en çok katkıda bulunan değişkenleri belirleyerek sayısal Robust Design Optimization (RDO) ve stokastik analiz için bir çerçeve sağlar. Bu aynı zamanda sağlamlığın değerlendirilmesini, yani tasarım değişkenlerinin dağılımına veya parametrelerin rastgele dalgalanmalarına karşı duyarlılığı da içerir. 2019 yılında Dynardo GmbH, Ansys tarafından satın alındı.

Metodoloji
Duyarlılık analizi
Sürekli optimizasyon değişkenlerini değişken etkileşimleri olmadan tekdüze dağılımlarla temsil eden varyans tabanlı hassasiyet analizi, model yanıtlarının olası bir iyileştirmesi için optimizasyon değişkenlerinin katkısını ölçer. Yerel türev tabanlı duyarlılık yöntemlerinin aksine, varyans tabanlı yaklaşım, tanımlanan değişken aralıklarına göre katkıyı ölçer.

Coefficient of Prognosis (CoP):

CoP, model kalitesini değerlendirmek için modelden bağımsız bir ölçüdür ve aşağıdaki gibi tanımlanır:

Burada  karesel tahmin hatalarının toplamıdır. Bu hatalar çapraz doğrulama temelinde tahmin edilir. Çapraz doğrulama prosedüründe, destek noktaları kümesi  alt kümelerine eşlenir. Ardından, destek noktalarından  alt kümesi çıkarılarak ve kalan nokta kümesi kullanılarak alt küme model çıktısı  yaklaştırılarak yaklaşım modeli oluşturulur. Bu, model kalitesinin yalnızca yaklaşım modelini oluşturmak için kullanılmayan noktalarda tahmin edildiği anlamına gelir. Uyum yerine tahmin hatası kullanıldığından, bu yaklaşım regresyon ve hatta enterpolasyon modelleri için geçerlidir.

Metamodel of Optimal Prognosis (MOP):

Bir yaklaşım modelinin tahmin kalitesi, önemsiz değişkenler modelden çıkarılırsa iyileştirilebilir. Bu fikir, optimum girdi değişkeni seti ve en uygun yaklaşım modelinin (doğrusal veya ikinci dereceden tabanlı polinom veya Hareketli En Küçük Kareler) araştırılmasına dayanan Optimal Prognoz Metamodelinde (MOP) benimsenmiştir. CoP ölçüsünün model bağımsızlığı ve nesnelliği nedeniyle, farklı alt uzaylardaki farklı modelleri karşılaştırmak için çok uygundur.

Multi-disipliner optimizasyon (MDO):

CoP/MOP prosedürü ile bulunan optimum değişken alt uzayı ve yaklaşım modeli, doğrudan tek amaçlı bir optimizasyon için global optimize ediciler (evrimsel algoritmalar, Uyarlanabilir Yanıt Yüzeyi Yöntemleri, Gradyan tabanlı yöntemler, biyolojik tabanlı yöntemler) kullanılmadan önce bir ön optimizasyon için de kullanılabilir. MOP/CoP kullanılarak bir duyarlılık analizi yapıldıktan sonra, karşıt amaçlar dahilinde optimizasyon potansiyelini belirlemek ve takip eden tek amaçlı optimizasyon için uygun ağırlık faktörlerini türetmek için çok amaçlı bir optimizasyon da gerçekleştirilebilir. Son olarak bu tek-amaçlı optimizasyon optimal bir tasarım belirler.

Dayanıklılık değerlendirmesi:

Varyans tabanlı sağlamlık analizinde, kritik model yanıtlarının varyasyonları araştırılır. optiSLangde, verilen rastgele değişkenlerin birleşik olasılık yoğunluk fonksiyonunun ayrık örneklerini oluşturmak için rastgele örnekleme yöntemleri kullanılır. Hassasiyet analizinde olduğu gibi çözücü tarafından değerlendirilen bu örneklere dayanarak, model yanıtlarının ortalama değer, standart sapma, kantiller ve daha yüksek dereceli stokastik momentler gibi istatistiksel özellikleri tahmin edilir.

Güvenilirlik analizi:

Olasılıklı emniyet değerlendirmesi veya güvenilirlik analizi çerçevesinde, saçılma etkileri dağılım türü, stokastik momentler ve karşılıklı korelasyonlar ile tanımlanan rastgele değişkenler olarak modellenir. Analizin sonucu, logaritmik bir ölçekte temsil edilebilen güvenilirliğin tamamlayıcısı, arıza olasılığıdır.

Süreç entegrasyonu
optiSLang, mekanik, matematiksel, teknik ve diğer ölçülebilir problemleri araştırmak için çeşitli çözücüler kullanmak üzere tasarlanmıştır. Burada optiSLang harici programlar için doğrudan ara yüzler sağlar:

 ANSYS
 MATLAB
 GNU Octave
 Excel
 OpenOffice Calc
 Python
 Abaqus
 SimulationX
 CATIA
 LS-DYNA
 Flownex
 multiPlas
 metin tabanlı girdi tanımına sahip herhangi bir yazılım

Tarihçe
1980'lerden beri Innsbruck Üniversitesi ve Bauhaus-Universität Weimar'daki araştırma ekipleri sonlu elemanlar simülasyonları ile birlikte optimizasyon ve güvenilirlik analizi için algoritmalar geliştiriyordu. Sonuç olarak, "Yapısal Dil (SLang)" yazılımı oluşturuldu. 2000 yılında, CAE mühendisleri bu yazılımı ilk olarak otomotiv endüstrisinde optimizasyon ve sağlamlık analizi yapmak için uyguladılar. 2001 yılında Dynardo GmbH 2003 yılında kurulmuştur. SLang tabanlı optiSLang yazılımı CAE tabanlı duyarlılık analizi, optimizasyon, sağlamlık değerlendirmesi ve güvenilirlik analizi için endüstriyel bir çözüm olarak piyasaya sürüldü. 2013 yılında, mevcut optiSLang 4 sürümü yeni bir grafik kullanıcı arayüzü ve harici CAE süreçlerine genişletilmiş ara yüzler ile tamamen yeniden yapılandırılmıştır.

 Kaynakça 

 Dış bağlantılar 

 Dynardo GmbH Website
 Cadfem Products
 Automotive CAE Companion 2013
 ANSYS Advantage Magazine 02_2013
 Konstruktionspraxis.de 03_2013
 Konstruktionspraxis.de 10_2012
 Konstruktionspraxis.de 06_2012
 Konstruktionspraxis.de 09_2011

Kategori:Bilgisayar destekli tasarım yazılımları
Kategori:Simülasyon yazılımları