Metamodel of Optimal Prognosis (MOP) / Coefficient of Prognosis (CoP)

Ingenieuraufgaben werden durch viele Parameter beeinflusst. Mit optiSLang und der MOP®/CoP®-Methodik können Sie das vollständige Optimierungspotential nutzen, ohne sich auf wenige Paramater (CAE + CAD) beschränken zu müssen.

Im Rahmen einer Sensitivitätsanalyse identifiziert optiSLang automatisch die wichtigsten Parameter und findet das bestmögliche Zusammenhangsmodell (Metamodell) mit den relevanten Eingangs- und Ausgangsgrößen. Dabei quantifiziert optiSLang die Prognosefähigkeit vieler globaler Metamodelle. Im Sensitivitätsmodul ermöglicht der Coefficient of Prognosis (CoP)® das Filtern der relevanten Eingangsparameter. Abhängig von der Prognosefähigkeit der Ergebnisgrößen werden optimale Metamodelle ausgewählt. Diese Metamodels of Optimal Prognosis (MOP)® repräsentieren die wichtigsten Zusammenhänge zwischen Parametervariation und Ergebnisgrößen und können als Ersatz für CAE-Berechnungen zur Optimierung oder Robustheitsbewertung verwendet werden. Mit der Vorhersage der Prognosequalität des Simulationsmodelles lässt sich eine „no run too much“- Philosophie realisieren, mit der die Solver-Aufrufe minimiert werden.

Erfahren Sie mehr:

Sensitivity analysis using the MOP (Paper)

Recent advances in MOP (Paper)

Parameter identification with optiSLang and MOP (Webinar Video Tutorial)

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