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LMS仿真与试验解决方案

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一维机电液热控仿真平台
一维&三维联合仿真
三维多属性功能品质仿真
振动及结构动态特性试验
噪声测试与分析
疲劳采集与试验数据分析


LMS Virtual.Lab Acoustics声学分析

LMS Virtual.Lab Optimization 优化

LMS Virtual.Lab 多体动力学

LMS Virtual.Lab Designer套件

LMS Virtual.Lab三维功能属性仿真集成解决方案

LMS Virtual.Lab Optimization 优化
LMS Virtual.Lab Optimization 优化
设计空间探索

设计空间探索允许用户利用各种DOE(Design of Experiments试验设计)技术,自动地探索和研究设计空间。通过DOE技术,实现最少的实验来采样设计空间,筛选重要设计变量,达到与设计性能最相关的信息, 为准确的近似设计性能提供坚实的基础。通过分析这些虚拟实验的结果,用户会对设计及其相关权衡的变数有更深层次的认知。

DOE采样方法:

全因子法 随机抽样法 Plackett-Burman法
部分因子法 拉丁超方法 Box-Behnken法
中心复合法 Taguchi法

模型近似技术

LMS Virtual. Lab Optimization针对不同分析类型的响应提供了多种有效的近似模型生成算法。
最小二乘法 多项式逼近技术 Kriging插值法

用户自定义算法
利用快速生成的近似模型,用户可以在响应面基础上快速搜索最优值,洞察系统设计性能,筛选重要参数以及快速评估设计的稳健性。

优化算法
LMS Virtual. Lab Optimization提供了参数优化、尺寸优化以及几何形状优化,面向多体动力学仿真、振动、噪声和疲劳等多种领域。其优化算法如下:
二次序列规划法自适应进化算法 差异演化算法
基因算法 模拟退火法

用户可以根据不同的优化问题,采用不同的优化策略,在DOE形成的响应面基础上或是直接利用高保真模型进行优化。另外,LMS Virtual. Lab Optimization提供了完善的多目标优化算法。
正态边界交汇法 非主导排序进化算法 欧几里德范数法
加权目标法 权衡方法 目标规划法
加权切比雪夫方法 层序法 全局规范方法
最小最大优化法
用户凭借以上算法可以进行两个或多个竞争目标的优化设计,通过高级的多目标分级、加权和平衡技术,高效地获取帕累托点。

稳健性设计
LMS Virtual. Lab Optimization中开发了随机性研究引擎,通过这些高效的算法,用户可以研究随机性参数变化的敏感度,像工艺制造误差、风速、环境温度等,进而来评估和改善产品设计的稳健性和可靠性。
蒙特卡罗仿真方法 一次二阶矩法 二次二阶矩法

通过LMS Virtual. Lab Optimization高效的算法,帮助工程师设计出更安全、更可靠以及更高质量的产品。


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