최적화 설계 스터디 속성

해석이 컴퓨터에서 제품 개발 사이클을 신속하고 저렴하게 모델링하는데 도움이 될 지라도, 사용자들은 많은 스터디를 실행하고 시나리오를 모델링해야 합니다. 조합을 변경할 때마다 해석을 실행하고 그 결과를 검토해야 합니다.

비교적 간단한 설계에서도 여러 개의 치수를 변경할 수 있습니다. 시도할 조합을 결정하고 관련 내용을 기록하며 결과를 보는 작업이 번거로울 수 있습니다.

설계 스터디는 파라매트릭, 피처 기반 모델링, 자동 재생성 기능을 활용하여 최적화 공정을 자동화합니다. 본 프로그램은 신속하게 설계 방향을 잡아 최소한의 실행으로 최적의 솔루션을 찾아내는 기술을 갖추고 있습니다. 실험계획법을 기반으로 한 방법이 사용됩니다.

이 프로그램은 설계 스터디 속성에서 두 개의 다른 품질을 제안됩니다. 품질 레벨과 변수 수를 기반으로 여러 번의 해석이 실행됩니다. 각 시도에서 의도적으로 결정된 변수 값 세트를 사용하여 관련된 모든 시뮬레이션 스터디가 실행됩니다. 다음 테이블에는 연속 변수에 대한 고품질과 빠른 결과 방법에 사용되는 반복 횟수가 나와 있습니다(영역 옵션). 고품질 설정에는 Box-Behnken 2차 계획법이 사용되고 빠른 결과 설정에는 Rechtschafner 2차 계획법이 사용됩니다. Rechtschafner 계획법이 Box-Behnken 설계에 필요치 않은 특정 선계산을 수행하더라도 응답 함수와 최적화를 이루는 데 더 적은 수의 실험이 필요합니다.

설계 변수 개수(연속 변수에 적용) 창 크기(파트와 어셈블리만). 빠른 결과
1 3 해당 없음
2 9 해당 없음
3 13 해당 없음
4 25 15
5 41 21
6 49 28
7 57 36
8 해당 없음 45
9 121 55
10 161 66
11 177 78
12 193 91
13 해당 없음 105
14 해당 없음 120
15 해당 없음 136
16 385 153
17 해당 없음 171
18 해당 없음 190
19 해당 없음 210
20 해당 없음 231
실험을 실행한 후, 최적화 Goal을 충족하기 위해 응답 함수를 생성하여 최적의 설계 변수를 계산합니다. Goal로, 센서에서 추적하는 시뮬레이션 데이터에 대한 특정 값을 최소화, 최대화 또는 정의하도록 선택할 수 있습니다. 그 다음으로, 관련 시뮬레이션 스터디를 실행하여 최적 설계에 대한 결과를 평가합니다.