Embora a análise ajude a simular o ciclo de desenvolvimento do produto no computador, de forma rápida e barata, você ainda precisa criar vários estudos e simular vários cenários. A cada vez que faz uma alteração, você precisa executar novamente a análise e verificar os resultados.
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 |
Depois de executar os experimentos, o programa calcula as variáveis do projeto ótimo formando uma função de resposta que satisfaz a meta de otimização. Como objetivo, você pode selecionar para minimizar, maximizar ou definir valores específicos para dados de simulação rastreados por sensores. Em seguida, o programa executa os estudos de simulação associados para avaliar os resultados do projeto ótimo.