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优化& Uncertainty

通过我们的优化和不确定性量化服务,以创纪录的时间和六西格玛质量实现设计目标


最好的设计是什么? 它的安全性或可靠性如何? 该模型对现实的预测如何? 我对自己的回答有多大信心? 这些是我们帮助回答的问题。 

优化

在结构力学,传热,流体力学,电动力学和许多其他工程领域开发的计算方法可以极大地帮助理解它们模拟的复杂物理系统。 通常,希望将这些模拟用作虚拟原型,以获得特定系统的可接受或优化的设计。人工智能和数字算法的最新进展现在不仅可以进行单点预测,还可以在整个产品生命周期中自动确定系统性能的提高。

系统性能目标可以制定为:

  • 最小化重量,成本或缺陷;
  • 限制临界温度,应力或振动响应;
  • 最大化性能,可靠性,吞吐量,可重新配置性,敏捷性或设计稳健性

下图概念化了我们的优化过程,与我们的所有工作一样,该过程是在与客户密切协商下进行的,以了解关键绩效指标(KPI),设计约束和权衡取舍。 

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不确定度量化

由于必须解决大量耦合的物理现象,因此工业技术的预测模型具有挑战性。 除了这种固有的复杂性,如果要使用模型来促进可能影响安全性的设计或操作决策,则在任何分析中都必须考虑模型不确定性。  不确定性分析调查不确定性输入对最终输出的影响,旨在回答以下问题:“模型因素的不确定性如何传播到模型输出的不确定性?”。 联系我们,讨论不确定性分析如何提高您对现实世界中的性能预期的信心。