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Propriedades do Estudo de Otimização de Projeto

While analysis helps you simulate a product development cycle on the computer quickly and inexpensively, you still need to create several studies and simulate many scenarios. Each time you make a change, you need to run the analysis and examine the results.

Mesmo em um projeto relativamente simples, você pode alterar várias dimensões. A decisão sobre quais combinações tentar e a manutenção de registros e exibições de resultados associadas pode ser complicada em certos casos.

Um estudo de projeto explora as capacidades de modelagem paramétrica, com base em recursos, e de regeração automática do software para automatizar o processo de otimização. O software é equipado com uma tecnologia que detecta rapidamente tendências e identifica a solução ideal com o menor número de execuções. O programa usa um método baseado no Projeto de Experimentos.

O programa oferece duas qualidades diferentes nas propriedades do estudo de projeto. O software executa várias tentativas com base no nível de qualidade e no número de variáveis. Em cada teste, o programa executa todos os estudos de simulação associados com um conjunto de valores de variáveis determinado estrategicamente. A tabela a seguir lista o número de iterações dos métodos de alta qualidade e de resultados rápidos para variáveis contínuas (opção Intervalo). O programa utiliza o plano quadrático de Box-Behnken na configuração de Alta qualidade e o plano quadrático de Rechtschafner na configuração de Resultados rápidos. Embora execute determinados pré-cálculos não exigidos pelo projeto de Box-Behnken, o plano de Rechtschafner precisa de menos experimentos para formar a função de resposta e otimizar.

Número de variáveis do projeto (para variáveis contínuas) Alta qualidade Resultados rápidos
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
After running the experiments, the program calculates the optimal design variables by forming a response function relating the goals to the variables and minimizing, maximizing, or satisfying exactly the goals. The program then runs the associated simulation studies to evaluate the results for the optimal design.


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