CAEによる素早く低価格の解析がコンピュータ上の製品開発サイクルを支援している一方で、依然いくつかのスタディを作成し、多くのシナリオをシミュレーションする必要があります。 このような場合には、モデルを変更するごとに解析を実行し、結果を検討する 必要があります。
比較的単純な設計でも、いくつかの寸法を変更することができます。 どの組み合わせで検討すればいいのかを決定し、その組み合わされた結果を 検討することは大きな負担になるかもしれません。
デザイン スタディでは、ソフトウェアのパラメトリックなフィーチャーベース・モデリングと 自動再構築機能を使って、モデルの自動的な最適化を実現するものです。 ソフトウェアは最小の解析数で最適な解を素早く検知する技術を装備しています。 プログラムは実験計画法のメソッドベースを使用します。
プログラムはデザインスタディのプロパティで2つの異なる品質を提供します。 ソフトウェアでは、オーダー要素レベルと変数の数に基づいて、多数のトライアルを実行します。 それぞれのトライアルのために、プログラムは戦略的に決定された変数の値のセットですべての関連づけられたシミュレーション スタディを実行します。 次のテーブルは、高精度、およびファスト結果(速)の繰り返し数を示しています。 プログラムは高精度(High Quality)設定に Box-Behnken 2次計画法を、ファスト結果(速)(Fast Results)設定にRechtschafner 2次計画法を使用します。 Rechtschafner 計画法はBox - Behnken 設計が必要としないある特定の事前計算を実行しますが、それは応答関数と最適化を構成するためにより少ない実験を必要とします。
| 設計変数の数 |
高精度 |
ファスト結果 (速) |
| 1 |
3 |
N/A |
| 2 |
9 |
N/A |
| 3 |
13 |
N/A |
| 4 |
25 |
15 |
| 5 |
41 |
21 |
| 6 |
49 |
28 |
| 7 |
57 |
36 |
| 8 |
N/A |
45 |
| 9 |
121 |
55 |
| 10 |
161 |
66 |
| 11 |
177 |
78 |
| 12 |
193 |
91 |
| 13 |
N/A |
105 |
| 14 |
N/A |
120 |
| 15 |
N/A |
136 |
| 16 |
385 |
153 |
| 17 |
N/A |
171 |
| 18 |
N/A |
190 |
| 19 |
N/A |
210 |
| 20 |
N/A |
231 |
実験を行なった後で、変数にゴールを関連づけて、正確にゴールを最小化、最大化するか、またはゴールを満足させて応答関数を形成することにより、プログラムは最適な設計変数を計算します。 プログラムは最適な設計に対する結果を評価する、関連づけられたシミュレーション スタディを実行します。