
Methoden der nichtlinearen Optimierung und stochastischen Analyse
1. Definition von multidisziplinären Workflows
2. Multidisziplinäre nichtlineare Optimierung
3. Sensitivitäts- und Robustheitsanalyse
4. Zuverlässigkeitsanalyse
5. Robust Design Optimierung
6. Ergebnisvisualisierung
7. Hardware Platforms
1. Definition von multidisziplinären Workflows |
Prozessverteilung in heterogene Netzwerkumgebungen |
GUI-unterstützte und solverunabhängigeDefinition von Design- und Analyse-Workflows |
Verwendung vorkonfigurierter Workflows |
GUI-basierte Definition des Optimierungsproblemes |
Parameterdefinition von beliebigen ASCII Files |
Einfache Definition der Zielfunktion, Nebenbedingungen, Grenzzustände... |
2. Multidisziplinäre nichtlineare Optimierung |
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Designvariablen |
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Design of Experiment |
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Approximationsverfahren |
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Gradientenbasierte Optimierung |
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Genetische Algorithmen und evolutionäre Strategien |
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Multikriterielle Optimierung |
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3. Sensitivitäts- und Robustheitsanalyse |
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Monte Carlo und Latin Hypercube Sampling |
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Verteilungen |
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Korrelations- und Varianzanalyse |
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Histogramme |
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Genetische Algorithmen und evolutionäre Strategien |
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Multikriterielle Optimierung |
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4. Zuverlässigkeitsanalyse |
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Verteilungen |
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Definition von beliebigen Grenzzuständen |
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FORM (First Order Reliability Method) |
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ISPUD (Importance Sampling Using Design Point) |
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Latin Hypercube Sampling |
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Adaptive Importance Sampling |
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Directional Sampling |
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Adaptive Response Surfaces |
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5. Robust Design Optimierung |
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Verteilung |
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Varianz-basierte Robust Design Optimierung (V-RDO) |
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Wahrscheinlichkeits-basierte Robust Design Optimierung (P-RDO) |
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6. Ergebnisvisualisierung |
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Grafik |
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Übersichtliche Darstellung aller Ergebnisse wie z.B.: |
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7. Hardware Platforms |
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Distributoren

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