Właściwości dla badania projektu optymalizacji

Pomimo że analiza pomaga w szybkim i niedrogim symulowaniu cyklu opracowania produktu na komputerze, nadal konieczne jest tworzenie kilku badań i symulowanie wielu scenariuszy. Przy każdorazowym wprowadzeniu zmiany, trzeba uruchomić analizę i zbadać jej wyniki.

Nawet w stosunkowo prostych projektach można zmieniać kilka wymiarów. Podejmowanie decyzji które kombinacje wypróbować oraz skojarzone z tym procesy rejestracji i przeglądania wyników mogą stać się uciążliwe.

Badanie projektu wykorzystuje modelowanie parametryczne oparte na operacjach oraz automatyczne funkcje ponownej generacji oprogramowania w celu automatyzacji procesu optymalizacji. Oprogramowanie jest wyposażone w technologię, która szybko wykrywa trendy i identyfikuje rozwiązanie optymalnego przy użyciu najmniejszej liczby przejść. Program wykorzystuje metodę opartą na Projektowaniu eksperymentalnym.

Program oferuje dwie różne jakości we właściwościach badania projektu. Oprogramowanie uruchamia szereg prób w oparciu o poziom jakości i liczbę zmiennych. Dla każdej próby program uruchamia wszystkie skojarzone badania symulacji ze strategicznie określonym zbiorem wartości. Poniższa tabela wyszczególnia liczbę iteracji dla metod wysokiej jakości i szybkich wyników dla zachowania ciągłości zmiennych (opcja Zakres). Program wykorzystuje plan kwadratowy Box-Behnken dla ustawienia Wysoka jakość oraz plan kwadratowy Rechtschafner dla ustawienia Szybkie wyniki. Pomimo że plan Rechtschafner wykonuje pewne obliczenia wstępne, które nie są wymagane przez plan Box-Behnken, potrzebuje on mniejszej liczby eksperymentów do ukształtowania funkcji reakcji i optymalizacji.

Liczba zmiennych projektu (dla ciągłości zmiennych) Wysoka jakość Szybkie wyniki
1 3 n.d.
2 9 n.d.
3 13 n.d.
4 25 15
5 41 21
6 49 28
7 57 36
8 n.d. 45
9 121 55
10 161 66
11 177 78
12 193 91
13 n.d. 105
14 n.d. 120
15 n.d. 136
16 385 153
17 n.d. 171
18 n.d. 190
19 n.d. 210
20 n.d. 231
Po uruchomieniu eksperymentów program oblicza optymalne zmienne projektowe poprzez formowanie funkcji odpowiednio do celu optymalizacji. Jako cel można wybrać minimalizację, maksymalizację lub zdefiniowanie określonych wartości dla danych symulacji monitorowanych przez sensory. Program uruchamia następnie skojarzone badania symulacji, aby oszacować wyniki dla optymalnego projektu.