性能更优化,天洑软件智能优化AIPOD 2022R1版本正式发布

本文转自:中国网
AIPOD是由天洑软件自主研发的一款通用的智能优化软件 , 其提供的CAD+CAE自动化集成功能和新一代智能优化算法 , 可以让设计团队专注于产品设计本身 , 而非数值模拟仿真过程 , 从而帮助设计团队快速寻找到更好的产品或流程设计方案 。
在AIPOD 2.1基础上 , 经过迭代研发 , 现正式推出AIPOD 2022R1版本 。与上个版本相比 , 全新的AIPOD 2022R1对软件功能进行了升级 , 并对用户体验进行了全方面的优化 , 具体包括:
·全面升级软件核心智能代理训练算法— AIAgent;
·新增了稳健性设计功能;
·提供了控制节点工具箱 , 并新增计算器类型节点;
·优化了流程集成配置 , 并提升了软件界面交互的友好性 。
AIPOD 2022R1版本的新增功能 , 将大幅降低用户的学习和使用成本 , 更好的帮助用户开展优化设计 。
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AIAgent升级
AIPOD 2022R1中对AIAgent智能代理训练算法进行了升级 。升级后的AIAgent算法功能性进一步提升 , AIAgent代理训练被细化为智能采样和智能补点两个阶段:
智能采样阶段采用天洑自主研发的智能采样算法 , 有效保证了小样本采样规模下采样点在设计空间中分布的均匀性 。智能补点阶段采用了优化后的代理模型自学习策略 , 模型自学习稳定性大幅提升 , 用户提供补点数量后 , 代理模型即可自动进行有针对性的智能补点与训练 , 持续提升代理模型精度 。
此外 , 考虑设计变量间可能存在的耦合性 , AIAgent补充了采样约束配置入口 , 用户可在采样任务执行前对输入变量之间的合法性进行配置 , 如图1所示 。
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图1采样约束
【性能更优化,天洑软件智能优化AIPOD 2022R1版本正式发布】代理模型训练完成后 , 提供多种代理模型评价指标和多种预测结果对比图供用户查看 , 如图2、图3所示 。
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图2代理模型评价指标
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图3多种预测结果对比图
此外 , AIPOD 2022R1还支持用户将平台外的数据导入到平台内用于代理模型训练 , 赋能用户累积数据 , 如图4所示 。
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图4导入外部数据训练代理
稳健性设计功能
AIPOD 2022R1支持了稳健性设计功能 , 用户对输入变量类型和水平值进行配置后 , 即可执行稳健性设计任务 , 实现更贴合工业实际需求的产品或流程的稳健性质量设计 。
控制节点工具箱
AIPOD 2022R1提供了包含判断、循环、并行等流程执行控制节点在内的控制节点工具箱 。
基于判断(IF)节点 , 用户能够实现前置条件不同时 , 下游计算流程不同的使用场景 。基于循环(Loop)节点 , 用户能够实现流程中分支的循环执行 。基于并行(Concurrent)节点 , 用户能够实现对流程中分支的并行执行 , 最大化利用计算资源 。
流程集成配置优化
AIPOD 2022R1提供了计算流程变量的统一管理入口 , 各节点可便捷的对这些变量进行使用 , 且无需再对节点间的变量传递进行手动关联 , 大幅降低了用户的使用成本 , 如图8所示 。