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                                                                                                      HyperStudy     


Altair HyperStudy是多学科的设计探索、研究以及优化软件。通过使用实验设计、拟合模型、优化算法,HyperStudy可以创建可变设计、管理计算以及收集数据。它可以帮助用户理解数据趋势、权衡设计、优化设计性能以及鲁棒性。HyperStudy无缝嵌入在HyperWorks平台中,且用户界面非常直观,即使是非专业人士也可以使用它完成设计探索。
 

 
产品亮点
 
  • 最先进的设计探索,拟合模型以及优化工具
  • 数据挖掘工具易于使用与理解
  • 拥有主流求解器的直接接口
  • 完全集成于HyperWorks套件,通过HyperMorph无缝链接形状优化
 
 
优势
HyperStudy提供给用户友好的环境以及最先进的设计探索方法与数据挖掘工具。
  • 有效帮助用户理解设计参数与设计需求之间的关系
  • 能够对大量的设计数据进行归类、分析与探索
  • 当设计与需求冲突时能够实现快速权衡设计
  • 快速利用实验数据,调校分析模型并对标
  • 增强产品的可靠性与稳健性
  • 缩短研发周期,最小化产品上市时间,减少总体设计成本
  • 增加CAE求解器的投资回报率
 
功能
DOE实验设计
    利用DOE技术可以更好地理解设计变量以及总体响应之间的关系。HyperStudy 中具有以下几类DOE方法:
  • 全因子法
  • 部分因子法
  • Box-Behnken
  • Plackett-Burman
  • 中心复合法
  • 拉丁超立方法
  • Hammersley
  • 用户自定义
  • 导入外部DOE矩阵
 
拟合方法
拟合方法主要用来建立近似分析模型,来替代真实而昂贵的数值模拟。近似模型也可以用来过滤噪声函数,使得函数更光滑,增加优化算法的有效性。近似模型可用于优化以及随机分析。HyperStudy的近似模型模块有多种近似方法可供选择,包括:
  • 最小二乘法
  • 移动最小二乘法
  • 径向基函数法
  • 超级克里金法
16% 损坏减少
31% 质量减轻
        
尾梁耐久性优化设计             


使用HyperStudy进行汽车座椅设计--减重7%    


火星探测器的可靠性优化(提升17%
 

优化
HyperStudy可进行多学科优化以及可靠性、鲁棒性最优化设计。在多学科优化中,设计师可改善系统的整体性能。如果产品质量对设计以及使用环境中的不确定因素很敏感,则可进行可靠性、鲁棒性最优化设计,降低设计使用中不确定因素的敏感性。
HyperStudy包含非常丰富的优化算法:
 
随机分析
随机分析中可进行可靠性和稳健性分析,并提供改进信息,也可开展基于可靠性和鲁棒性的优化设计。随机分析既可基于实际仿真模型也可基于近似模型。
HyperStudy抽样算法包括:
 
后处理与数据挖据
HyperStudy提供了高级后处理以及数据挖据功能,使用户更深入的理解设计,大大简化了研究、归类、分析结果的工作。分析结果可用以下方式展现:
 
参数化分析模型
HyperStudy支持诸多模型,包括:HyperMesh、MotionView、Spreadsheet、Workbench、SimLab、FEKO。其中HyperMesh、MotionView、SimLab与HyperStudy直接集成,使其可直接参数化有限元模型、多体动力学模型以及流体模型。这使参数研究流程非常简单高效。HyperStudy对于FEKO、Spreadsheet、Workbench模型亦可直接参数化以及导入响应。对其他CAE求解器,HyperStudy提供了标准化的参数化方法,可对计算输入文件进行参数化。
 
基于网格变形技术的形状优化
在HyperMesh中可使用强大的网格变形技术对复杂结构进行形状预变形,然后使用预变形作为参数。变形后的形状可以存储成HyperStudy形状参数。
 
同主流求解器的直接接口
HyperStudy无需额外数据转换工具,可直接读取主流求解器的各种数据,快速实现参数研究流程。相关求解器包括:

了解更多:
altairhyperworks.com/hyperstudy
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