워크 플로 구성

Pseven의 설계 프로세스는 데이터 중심 접근법에 의해 정의 된 특정 실행 순서 및 조건을 갖는 일련의 계산으로 표현됩니다.

이것을 워크 플로라고합니다. 블록, 링크 및 전역 매개 변수로 구성되어 계산 순서를 직관적이고 시각적으로 정의 할 수 있습니다.

Pseven의 워크 플로 엔진은 간단한 것들에서 여러 타사 소프트웨어 제품을 단일 체인에 통합하는 것에 이르기까지 모든 수준에서 엔지니어링 문제의 복잡성을 해결할 수 있습니다.

Pseven은 공급 업체 중립 플랫폼으로 엔지니어가 사용하는 CAD/CAE 소프트웨어 패키지를 단일 워크 플로우, 파일 및 데이터 교환 자동화로 통합하여 불필요한 반복 작업을 제거 할 수 있습니다.

Pseven의 워크 플로에는 두 가지 유형의 통합 블록이 있습니다.

• 일반적인 통합 - 명령 줄 인터페이스를 사용하여 통합 할 수 있습니다. 직접 통합 블록보다 유연하지만 종종 스크립팅 및 수동 명령 입력이 필요합니다.
• Direct Intergration- 프로그램 별 블록 및 구성하기 쉬운.

구체적, 비정상적이거나 내부 소프트웨어를 통합 해야하는 경우 일반적인 통합 접근 방식이 유용합니다. 직접 통합 블록보다 유연하지만 많은 경우 사용중인 소프트웨어에 맞는 명령을 수동으로 입력해야합니다. 이 접근법은 입력/출력 파일의 교환을 기반으로하며 대부분의 최신 CAD/CAE 소프트웨어가 제공하는 명령 줄 인터페이스를 사용합니다.

SCSK 제품과의 협력 예

• 어드벤처 클러스터 (대규모 구조 분석 소프트웨어)
• Geodict (연구 개발을위한 재료 개발 시뮬레이션)
• IPS (케이블/호스, 작업자 자세, 스프레이 페인트 등을위한 통합 시뮬레이션 환경)
• 트랜스 밸러 재료 형성 (성형 및 열처리 시뮬레이션)

Pseven의 직접 인터 히그레이션 블록은 특정 외부 소프트웨어의 실행을 관리하고 I/O 매개 변수 및 파일 전송을 처리하는 데 사용됩니다. 이 블록은 구성하기 쉽고 소프트웨어의 명령 줄 인터페이스에 대한 특별한 지식이 필요하지 않습니다.

Pseven은 인기있는 주요 CAD/CAE 시스템 및 일반 엔지니어링 패키지와의 통합을 지원합니다.

• SolidWorks
• 솔리드 에지
• PTC Creo
• Siemens NX
• catia
• Ansa
• Kompas-3d
• Ansys Workbench
• Floefd
• Star-CCM+
• FMI 온라인 슬롯
• Excel etc

PSEVEN은 CAD/CAE의 원격 실행을 허용합니다.

• PSEVEN 에이전트 (독립형 응용 프로그램)
• 원격 Linux 시스템에 대한 SSH 연결
• HPC 서버의 Slurm, LSF 및 토크와 직접 인터페이스

디자인 공간 검색이 수행되는 이유

설계 공간 검색 기능을 사용하면 다양한 설계 제안을 쉽게 탐색하고 최상의 솔루션을 찾을 수 있습니다. Pseven은 실험 설계 방법 설정, 설계 최적화 통합 및 UQ (Uncertolety Constalification)와 같은 방법을 즉시 전환 할 수 있으며 설계 문제를 해결할 수 있습니다.

디자인 공간 탐색으로 다음을 달성 :

• 온라인 슬롯 신뢰성 향상
• 디자인 옵션 고려
• 트레이드 오프 고려
• 병목 현상 발견
• 온라인 슬롯 식별
• 목표 설정

실험 설계 (DOE)는 설계 공간을 탐색하거나 가능한 한 적은 관측치를 사용하여 온라인 슬롯의 동작에 대해 가능한 많은 정보를 얻기위한 온라인 슬롯에 대한 입력 값을 선택하는 것입니다. DOE는 또한 신뢰할 수있는 대리 기반 최적화 (SBO) 및 대리 온라인 슬롯 (예측 온라인 슬롯)을위한 교육 데이터 샘플을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
온라인 슬롯 동작은 치수, 크기, 평활성, 소음 등이 크게 다를 수 있으며 종종 제한된 수의 온라인 슬롯 평가가 있습니다. Pseven은 알려진 배치 알고리즘 및 고유 한 적응 형 검색 방법을 포함하여 이러한 온라인 슬롯을보다 효과적으로 탐색하는 다양한 방법을 제공합니다.

설계 최적화는 조사 중에 제품 또는 제조 프로세스의 분석 또는 시뮬레이션 온라인 슬롯의 성능을 최적화하는 입력 매개 변수의 값을 결정하는 프로세스입니다. 궁극적으로 다음 질문에 답할 것입니다.

• 제품이나 프로세스의 특성을 어떻게 개선 할 수 있습니까?
• 어떤 입력 매개 변수 조합이 가장 좋습니까?
• 제품 또는 프로세스의 전체 동작에 대한 입력 매개 변수 변동의 영향을 줄이는 방법은 무엇입니까?

PSEVEN은 다양한 제약 하에서 하나 이상의 온라인 슬롯의 목적 함수를 최적화하기위한 독점적 인 방법과 알고리즘을 제공합니다. 컴퓨터 리소스를 효율적으로 시뮬레이션하여 분석 온라인 슬롯의 평가가 짧은 설계 최적화 문제와 같은 상황에 따라 적절한 기술을 적용 할 수 있습니다.
PSEVEN은 단순히 모델의 기본 특성을 설정하여 설정을 기반으로 특정 설계 최적화 알고리즘을 자동으로 적응 적으로 선택하는 SmartSelection 기능을 제공합니다.

온라인 슬롯 입력 매개 변수는 감쇠 계수 또는 산란 계수를 결정하기가 어렵거나 불가능할 수 있습니다. 실험은 때때로 해결 될 수 있지만, 이러한 매개 변수를 직접 결정할 수 없다면 더 고급 연구가 필요합니다.
이러한 경우 Pseven 온라인 슬롯 식별 (또는 데이터 일치)을 사용할 수 있습니다. 여기에는 실험의 출력 데이터를 수집하고 알려지지 않은 입력 매개 변수로 제품 및 제조 프로세스의 시뮬레이션 또는 분석 모델을 생성하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 최적화 프로세스는 예측 및 실험 데이터의 잔류 검사를 통해 알려지지 않은 입력 매개 변수를 식별합니다. 이 접근법은 연구 비용을 줄이고보다 안정적인 시뮬레이션을 가능하게합니다.

광범위한 산업의 전문가들은 재료 특성 및 운영 조건과 같은 제품의 불확실한 매개 변수가 기술 및 운영 특성에 미치는 영향을 평가해야 할 필요성에 직면 해 있습니다. Pseven의 불확실성 (UQ)의 정량화는 이러한 요구를 충족 시키며 엔지니어는 설계된 제품의 품질과 신뢰성을 크게 향상시키고 설계, 제조 및 운영 초기에 잠재적 위험을 관리 할 수 ​​있습니다.

UQ는 입력 매개 변수의 편차 및 출력에 미치는 영향을 고려하여 온라인 슬롯 설계 지점을 평가하는 데 사용됩니다. 입력 매개 변수 불확실성은 실험 데이터, 제조 제약, 모범 사례 또는 엔지니어링 판단을 기반으로 분포에 설명됩니다. UQ 프로세스의 가장 중요한 부분은 온라인 슬롯의 평가 기준 (예 : 실패 조건)을 정의하는 것입니다. 분포는 UQ를 통해 얻을 수있어 온라인 슬롯의 신뢰성을 평가하고 더 나은 기술적 결정을 내릴 수 있습니다.

PSEVEN은 외부 데이터 및 풍부한 사후 처리 기능을 완전히 제어 할 수 있습니다. 모든 유형의 테이블 및 통계, 상관 관계, 종속성, 병렬 조정 다이어그램, 2D/3D 시각화 및 엔지니어링 결과의 시각화 및 재사용을 활성화합니다.

예측 온라인 슬롯링이란?

예측 온라인 슬롯링은 엔지니어가 다음과 같은 질문에 답할 수있는 엔지니어링 접근 방식입니다.

• 다양한 조건에서 제품의 동작을 어떻게 예측합니까?
• 실험 및 시뮬레이션 데이터를 함께 처리하는 방법은 무엇입니까?
• 엄청난 양의 데이터 샘플 및 시뮬레이션을 더 빨리 사용하는 방법은 무엇입니까?

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예측 모델은 새로운 시뮬레이션이나 실험을 수행하지 않고 기능 응답 값 및 제품 설계 동작을 예측하는 데 사용됩니다. 예측 모델의 기초는 모델의 응답 표면을 설명하는 복잡한 다항식입니다. 즉, 기존 데이터 및 시뮬레이션에 대한 대안 ( "블랙 박스").

예측 온라인 슬롯은 편리한 형식으로 엄청난 양의 데이터에서 필요한 지식을 캡처하고 IP 권리를 유지하면서 복잡한 시뮬레이션 온라인 슬롯의 계산 속도를 높이면서 파트너 간 온라인 슬롯을 안전하게 교환합니다. 예를 들어 파라 메트릭 연구 및 최적화 연구에 사용할 수 있습니다.

PSEVEN에는 예측 온라인 슬롯을 구축하고 관리하기위한 도구가 포함되어 있으며 PSEVEN 워크 플로우에서 수집 한 데이터와 CSV 및 Excel 파일에서 가져온 데이터 세트와 함께 작동 할 수 있습니다. 예측 값을 얻거나 워크 플로에 통합하기 위해 온라인 슬롯을 평가할 수 있습니다.

Pseven은 모든 유형의 데이터에서 예측 온라인 슬롯을 구축하기위한 다양한 업계에서 입증 한 방법을 제공합니다.

• PRISTISE LINEAR PROVEMATE (PLA)
• 1D 장력이있는 스플라인 (SPLT)
• 응답 표면 온라인 슬롯 (RSM)
• 텐서 근사 (TA)
• 불완전한 텐서 근사 (ITA)
• 가우스 프로세스 (GP)
• 스파 스 가우스 프로세스 (SGP)
• 긴장된 가우스 프로세스 (TGP)
• 그라디언트 부스트 회귀 트리 (GBRT)
• 고 차원 근사 (HDA)
• 가우시안 프로세스 (HDAGP)와 결합 된 고 차원 근사치 (HDAGP)
• 대략적인 혼합 (MOA)
• 테이블 함수 (TBL)

Data Fusion 기능은 다양한 다중 충실도의 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. 예측 모델을 구축하기위한 입력으로 고 충실도 및 저 충실도 데이터 세트를 사용하십시오. 이 데이터 세트는 실험 및 시뮬레이션 데이터와 같은 높은 충실도 및 충실도의 소스 및 모델을 사용하여 생성 될 것으로 예상됩니다. 데이터 융합은보다 정확한 예측을 위해 두 가지 소스를 사용하여 값 비싼 실험 및 시뮬레이션의 수를 줄입니다.

설치 방법

• 차이 근사 (DA)
• 가변 충실도 가우스 프로세스 (VFGP)
• 다중 충실도 가우시안 프로세스 (MFGP)
• 스파 스 변수 충실도 가우시안 프로세스 (SVFGP)
• 고 충실도 근사 (HFA)

복잡한 모양은 다수의 매개 변수로 설명되므로 매개 변수화, 최적화 및 시각화를 용이하게하기 위해 차원을 낮추는 것이 바람직합니다. 예를 들어, 형상이 다차원 지점 세트로 표현되면, Pseven은 부드러운 hypersurface와 압축 및 감압으로이를 근사화 할 수 있습니다.

제품이 복잡할수록 단일 물리적 또는 개별 부품의 온라인 슬롯링이 전반적인 제품 신뢰성을 보장하고 고객에게 시장에서 가장 좋은 제품 특성을 제공하는 데 도움이됩니다. 전체 시스템의 동작을 시뮬레이션하고 최적화하는 것이 그 어느 때보 다 중요해지고 있습니다.

모든 시뮬레이션을 시스템 온라인 슬롯링 소프트웨어에 연결하는 것이 한 가지 방법이지만, 하나의 온라인 슬롯을 계산하는 데 몇 시간이 걸리면 시스템을 최적화하는 데 시간이 걸릴 수 있으며 최적의 특성을 찾을 수 없습니다.

빠르고 강력한 예측 온라인 슬롯은 이러한 요구를 충족시키고 시스템 시뮬레이션 속도를 크게 향상시킵니다. 시뮬레이션, 분석 및 실험 데이터에서 Pseven에서 생성 된 온라인 슬롯은 시스템 온라인 슬롯링 소프트웨어와 같은 외부 소프트웨어 제품에 사용하기 위해 내보낼 수 있습니다. Pseven은 다양한 형식을 지원합니다.

• fmi
• Excel Format
• MATLAB/OCTAVE
• 실행 파일
• C etc

스마트 선택이란?

설계 공간 검색 및 예측 온라인 슬롯링의 효율성은 적절한 방법의 선택에 크게 의존하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 최적화 알고리즘의 내부 매개 변수를 조정하고 적절한 예측 온라인 슬롯링 기술을 수동으로 검색하는 것은 시간이 많이 걸리고 성공으로 이어지지 않습니다.

스마트 선택 기능은 주어진 문제 및 데이터 유형에 대해 가장 효율적인 솔루션을 자동으로 선택하는 Pseven의 디자인 공간 탐색 및 예측 온라인 슬롯링 도구에 포함 된 기술입니다. 스마트 선택은 기술적 복잡성을 숨겨 사용자가 엔지니어링 문제 자체에 집중할 수 있도록합니다. 이를 통해 수학 전문가가 아닌 경우에도 설계 공간 탐색 및 예측 온라인 슬롯링에서 전문가 수준의 수학을 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 예측 온라인 슬롯링에서도 기본 설정조차도 Scikit-Learn, XGBoost 및 GPY와 같은 잘 알려진 오픈 알고리즘보다 근사 품질이 높으며 짧은 시간 내에 예측 모델을 구축 할 수 있습니다.