Multidisziplinäre Optimierung

• Identifikation der relevanten Input-Parameter und Antwortgrößen mit Hilfe der Sensitivitätsanalyse und CoP/MOP
• Vor-Optimierung der Parametersets und Bewertung von möglichen konkurrierenden Zielfunktionen mit Hilfe des MOP
• Automatische Auswahl der am besten geeigneten Algorithmen zur Design-Optimierung durch den Optimierungsassistenten
• Einfache Definition des Parameterbereiches, der Zielfunktion und der Randbedingungen

• Gradienten-basierte Methoden (NLPQL)
• Natur-inspirierte Optimierungsalgorithmen (NOA) für Ein- und Mehrzieloptimierung
• Adaptive Response Surface Methode (ARSM)
• Kundenspezifische Optimierungsalgorithmen

• Interaktives Postprocessing passend zum Optimierungsalgorithmus
• Schnelle Auswertung der Optimierungsergebnisse mit verschiedenen Darstellungsoptionen
• Visualisierung von Ergebnisverläufen für alle Parameter und Antwortgrößen
• Selektierbarkeit einzelner Designs

Geometrieoptimierung eines Radialkompressorlaufrades

Optimization of geometric features of circular saw blades and parameters of the manufacturing process aided by optiSLang

Optimization characteristics of continuous fiber-reinforced plastics

Multi-Physics Optimization of an Axial Compressor, Application and Best-Practice

Automated Multi-Disciplinary Optimization (MDO) of a vehicle program

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