Ansys optiSLang

Ansys optiSLang - ซอฟต์แวร์สำหรับการบูรณาการกระบวนการและการเพิ่มประสิทธิภาพDesign

Ansys optiSLang เป็นซอฟต์แวร์สำหรับการบูรณาการกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพแบบพารามิเตอร์ (design ) (PIDO) ซอฟต์แวร์นี้เชื่อมต่อเครื่องมือจำลองเข้ากับกระบวนการทำงานอัตโนมัติ และใช้อัลกอริทึมเพื่อสำรวจdesign เพิ่มประสิทธิภาพ รวมถึงวิเคราะห์ความทนทานและความน่าเชื่อถือ เพื่อให้สามารถค้นหาการตั้งค่าdesign ที่มีความทนทานสูงสุดได้ โดยไม่ต้องใช้วิธีการลองผิดลองถูกด้วยมือที่ช้า

กระบวนการทำงานที่มาตรฐานและสามารถแบ่งปันได้ ยังช่วยให้ผู้ใช้ใหม่และผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถเข้าถึงกระบวนการจำลองที่สร้างขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญได้โดยตรง

Ansys optiSLang 2026 R1

• Connect:การผสานระบบใหม่กับตัวแก้ปัญหาของ Ansys และ AI รวมถึงตัวเชื่อมต่อ Ansys SimAI
• Optimize:วิธีปรับเทียบใหม่ใน One-Click Optimizer สำหรับการจับคู่สัญญาณและเส้นโค้ง
• Be Open:การปรับปรุงระบบควบคุม Python และกระบวนการติดตั้งที่เบากว่าและเป็นแบบโมดูลาร์ สำหรับการใช้งานบนคลาวด์และระบบ HPC

อ่านเพิ่มเติม:Ansys 2026 R1, สิ่งใหม่: Ansys optiSLang

การอัตโนมัติของกระบวนการทำงานระหว่าง Ansys และเครื่องมือของฝ่ายที่สาม

optiSLang จัดการชุดเครื่องมือการจำลองที่รวมตัวแก้ปัญหาของ Ansys เช่นFluent,MechanicalและMaxwellกับเครื่องมือ CAD เครื่องมือจากผู้พัฒนาภายนอก และเครื่องมือภายในองค์กร เพื่อขจัดขั้นตอนการจัดการข้อมูลแบบมือระหว่างขั้นตอนต่าง ๆ

การวิเคราะห์ความไวและเมตาโมเดลของการพยากรณ์ที่ดีที่สุด

Design ตัวอย่างการทดลองช่วยสำรวจพื้นที่design ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ความไวแสดงให้เห็นว่าพารามิเตอร์ใดมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพ และ Metamodel of Optimal Prognosis (MOP) สร้างแบบจำลองตัวแทนเพื่อประเมินตัวแปรหลายพันตัวภายในไม่กี่วินาที

การปรับแต่งและปรับเทียบDesign ที่มั่นคง

การปรับให้เหมาะสมแบบหลายวัตถุประสงค์ช่วยสร้างสมดุลระหว่างเป้าหมายที่ขัดแย้งกัน การวิเคราะห์ความทนทานและความน่าเชื่อถือช่วยพิจารณาความแปรปรวนในการผลิตและความแตกต่างในการดำเนินงาน ส่วนการปรับเทียบช่วยปรับให้แบบจำลองการจำลองสอดคล้องกับข้อมูลการทดสอบ

หัวข้อการปรึกษาเรื่องการปรับปรุงประสิทธิภาพเว็บไซต์Design ที่พบบ่อย

• การศึกษาแบบพารามิเตอร์:การกำหนดตัวแปรdesign และตัวแปรตอบสนอง
• การวิเคราะห์ความไว:การระบุพารามิเตอร์ที่มีบทบาทสำคัญ
• design ที่ทนทาน :ประสิทธิภาพภายใต้ค่าความคลาดเคลื่อนและความแปรปรวน
• การปรับเทียบแบบจำลอง:การปรับให้ผลการจำลองสอดคล้องกับข้อมูลที่วัดได้

มีโครงการที่ไม่ได้อยู่ในรายชื่อนี้หรือไม่? ส่งข้อมูลรายละเอียดมาให้เราครับ หากการศึกษานั้นต้องการความรู้เฉพาะทาง เราจะใช้เครือข่ายพันธมิตร Ansys ที่กว้างขวางของเราเพื่อสนับสนุน

สินค้าที่เกี่ยวข้อง

• Ansys ModelCenter: การอัตโนมัติของกระบวนการทำงานที่เชื่อมโยงกับแบบจำลองระบบ MBSE
• Ansys Minerva: กระบวนการจำลองและการจัดการข้อมูล
• Ansys ConceptEV: การศึกษาแนวคิดระบบขับเคลื่อนของรถยนต์ไฟฟ้า (EV) ที่เชื่อมต่อกับ optiSLang.

อัปเดตเดือนตุลาคม ปี 26 โดยทีม CADIT Ansys