WikiDer > PSeven

PSeven

pSeven
PSeven logo.png
Разработчики)ООО "ДАТАДВАНС"
Стабильный выпуск
6.16.4 / 4 сентября 2020 г.; 2 месяца назад (2020-09-04)
Операционная системаКроссплатформенность (Windows, Linux)
Доступно ванглийский
ЛицензияПроприетарный
Интернет сайтwww.datadvance.сеть

pSeven это дизайн освоение космоса программная платформа, разработанная DATADVANCE, расширяет возможности проектирования, моделирования и анализа и помогает принимать более разумные и быстрые проектные решения. Обеспечивает бесшовную интеграцию со сторонними CAD и CAE программные инструменты, мощные многоцелевой и надежная оптимизация алгоритмы, анализ данных и количественная оценка неопределенности инструменты.[1]

pSeven подпадает под понятие ПИДО (Интеграция процессов и оптимизация дизайна). Дизайн исследования космоса функциональность основана на математических алгоритмах библиотеки Python pSeven Core (ранее известной как MACROS),[2] также разработан DATADVANCE.

Исследование пространства дизайна с помощью pSeven позволяет создавать прогнозные модели, интегрировать инструменты CAD / CAE, анализировать данные и модели, исследовать альтернативные варианты проектирования и принимать разумные решения. Технология SmartSelection, реализованная в pSeven, автоматически выбирает наиболее эффективный метод для заданных данных или задачи оптимизации, что упрощает использование продвинутой математики для широкого круга экспертов.

История

Основа библиотеки pSeven Core как основы pSeven была заложена в 2003 году, когда исследователи из Института проблем передачи информации Российская Академия Наук [3] начал сотрудничать с Airbus выполнять исследования и разработки в области моделирования и анализа данных. Первая версия библиотеки pSeven Core была создана совместно с EADS Инновация работает в 2009 году.[4] С 2012 г.[5] программная платформа pSeven для автоматизации моделирования, анализ данных и оптимизация разработана и продается компанией DATADVANCE, включая pSeven Core.

Функциональность

Функциональность pSeven можно разделить на следующие блоки: Анализ данных и моделей, Прогнозное моделирование, Оптимизация дизайна и Интеграция процессов.

Анализ данных и моделей

pSeven предоставляет множество инструментов для анализа данных и моделей:

Планирование экспериментов позволяет исследовать пространство дизайна, используя как можно меньшее количество наблюдений, обеспечивает надежную оптимизацию на основе суррогатов и генерирует обучающую выборку для построения точной аппроксимационной модели.

Дизайн экспериментов

Дизайн экспериментов включает в себя следующие техники:

Планирование экспериментов позволяет управлять процессом суррогатного моделирования с помощью адаптивного плана выборки, что улучшает качество аппроксимации. В результате это обеспечивает экономию времени и ресурсов на эксперименты и более разумное принятие решений на основе детального знания пространства проектирования.

Анализ чувствительности и зависимостей

Чувствительность и Анализ зависимости используются для фильтрации неинформативных параметров дизайна в исследовании, ранжирования информативных по их влиянию на заданную функцию отклика и выбора параметров, которые обеспечивают наилучшее приближение. Он применяется для лучшего понимания переменных, влияющих на процесс проектирования.

Количественная оценка неопределенности

Количественная оценка неопределенности возможности в pSeven [6] основаны на Библиотека OpenTURNS. Они используются для улучшения качества разрабатываемых продуктов, управления потенциальными рисками на этапах проектирования, производства и эксплуатации, а также для гарантии надежности продукта.

Уменьшение размеров

Уменьшение размеров представляет собой процесс уменьшения количества рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных.

Прогнозное моделирование

Прогностическое моделирование Возможности pSeven основаны на построении, исследовании и управлении аппроксимационными моделями. pSeven включает в себя несколько патентованных методов аппроксимации, включая методы для упорядоченных и структурированных данных, позволяющих понять поведение системы пользователя с минимальными затратами, заменить дорогостоящие вычисления моделями аппроксимации (метамодели, RSM, суррогатные модели и т. д.) и принимать более разумные решения на основе подробных знаний. дизайнерского пространства.[7]

Оптимизация дизайна

Оптимизация алгоритмы, реализованные в pSeven, позволяют решать одиночные и многоцелевой проблемы ограниченной оптимизации, а также крепкий и проблемы оптимизации конструкции на основе надежности. Пользователи могут решать как задачи инженерной оптимизации с дешевыми полуаналитическими моделями для оценки, так и проблемы с дорогими (с точки зрения ЦПУ время) целевые функции и ограничения.[8][9]Технология SmartSelection автоматически и адаптивно выбирает наиболее подходящий алгоритм оптимизации для данной задачи оптимизации из пула методов и алгоритмов оптимизации в pSeven.

Интеграция процессов

Возможности интеграции процессов используются для фиксации процесса проектирования путем автоматизации единого моделирования, поиска компромиссов и исследования пространства для проектирования. Для этого pSeven предоставляет инструменты для создания и автоматического запуска рабочего процесса, для настройки и совместного использования рабочих процессов с другими членами группы разработчиков, для распределения вычислений по различным вычислительным ресурсам, включая HPC. Основные инструменты интеграции процессов pSeven:

Области применения

Области применения pSeven - различные отрасли, такие как аэрокосмическая промышленность,[10][11] автомобилестроение, энергетика, электроника, биомедицина и другие.

Примеры применения:

  • Междисциплинарная и многоцелевая оптимизация семейства самолетов [12]
  • Определение размеров композитных конструкций с целью уменьшения их массы с учетом различных механических и производственных ограничений.
  • Построение быстрых и точных поведенческих моделей (суррогатных моделей) для обеспечения эффективного и безопасного обмена моделями в Extended Enterprise
  • Оптимизация газового тракта паровой турбины с целью повышения общего КПД турбины.
  • Оптимизация многослойной композитной брони с целью снижения ее веса [13]

использованная литература

  1. ^ «Компания по разработке программного обеспечения DATADVANCE - Торговое представительство Российской Федерации в Великобритании». rustrade.org.uk. Получено 2016-08-03.
  2. ^ «pSeven Core - DATADVANCE». www.datadvance.net. Получено 2016-08-03.
  3. ^ Институт проблем передачи информации
  4. ^ Интервью Сергея Морозова, технического директора DATADVANCE, "The Moscow Times", выпуск № 3 (45) 2014 г.
  5. ^ OraResearch, Хронология развития индустрии космических исследований
  6. ^ DATADVANCE поставляет pSeven v4.0 для анализа и оптимизации данных, Новости TenLinks CAD, CAM и CAE
  7. ^ Бурнаев Э., Приходько П., Струзик А., «Суррогатные модели для задач вертолетных нагрузок», Труды 5-й Европейской конференции по аэрокосмической науке »
  8. ^ Ф. Губарев, В. Кунин, А. Поспелов, «Оптимизация компоновки ламинированных композитов: смешанный подход с точными границами осуществимости по параметрам ламинирования»
  9. ^ Дмитрий Хоминич, Федор Губарев, Алексей Поспелов, «Оптимизация формы вращающихся дисков», 20-я конференция Международной федерации обществ операционных исследований, 2014 г.
  10. ^ Airbus добивается многоцелевой оптимизации своих семейств самолетов с помощью программного обеспечения DATADVANCE "Макросы".
  11. ^ Житель Сколково DATADVANCE буксирует Airbus на структурных испытаниях нового А350
  12. ^ Алестра С., Бренд К., Друот Т., Морозов С., «Многоцелевая оптимизация самолетов [sic] Семья на стадии концептуального проектирования ", IPDO 2013: 4-й симпозиум по обратным задачам, проектированию и оптимизации, 26–28 июня 2013 г., Альби, изд. О. Фудым, Ж.-Л. Батталья, Г.С. Дуликравич и др., Альби; Ecole des Mines d'Albi-Carmaux, 2013 г. (ISBN 979-10-91526-01-2)
  13. ^ А. Брагов, Ф. Антонов, С. Морозов, Д. Хоминич, «Численная оптимизация многослойной композитной брони», Конференция Light-Weight Armor Group (LWAG)-2014

внешние ссылки