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| Optimus 多学科优化软件
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Optimus是智能化的多学科优化软件，可自动显示和探索您的设计空间，深入了解设计的关键点。更进一步，采用梯度法可以比较快速地得到优化点，或采用最新的总体优化方法用于响应表面中存在多个峰谷时的最优点计算。Optimus可以将整个优化过程自动化，监视整个进程并在必要时中止某个任务。
Optimus与其他优化软件不同，其开放型使得它可以与任一个CAE分析软件配合使用，即使是很老的软件。Optimus的智能技术可使您简单地将您的分析软件的输入和输出文件联系起来，只需点几次鼠标，不像传统的优化软件需要接口程序。
Optimus极大地考虑了设计工程师关心的方便性和易用性。交互式图形和智能化的变量定义可轻松地建立起优化流程，成熟且先进的试验设计和优化方法可有效地求解。即使对优化理论了解不多，也能很快地使用它进行优化设计。对优化专家，Optimus提供了各种方法和工具，并且留有多处自定义接口，可方便地展开深入的分析直至扩展它的功能。
有Optimus优化专家，您就可以轻松设计出比别人更优的产品。
分析流程： 通过交互式图形方式来定义优化流程
-定义分析程序之间的连接和数据传送
-定义设计输入(设计变量)和设计输出(设计目标)， 多输入和多输出时的分组
-读取流程模板
-指定调用的分析程序的输入/输出文件中的变量的位置
-优化流程的预演
设计空间探索
-试验设计：16个试验设计如分式及全分式，中心合成，
Taguchi，Plackett and Burman，…； 用户自定义
优化的试验设计方法：典型的方法有A-Optimal, D-Optimal and
I-Optimal
-响应表面模型：多重线性回归，随机内插，…，用户自定义
-优化响应表面算法：自动选择多项式、正弦、余弦、对数、指数等函数组
-用户自定义的试验设计
设计优化方法
-以微分算法为基础的非线性规划技术： 序列二次规划，广义既约梯度法，…
-遗传算法：自适应进化法，差分进化法，模拟退火法，…
-随机搜索算法：Latin超立方体法，移动渐近线法
-多目标优化算法：九种多目标优化算法，后处理可以提供2D和3D的Pareto沿
-可方便地集成用户自定义的优化算法，无需编译连接
-优化过程的监视和在线互动
鲁棒性设计——Monte Carlo分析
-可对每个设计变量独立定义其分布：高斯，正态，
指数，Rayleigh等11种，自定义
-对设计变量加工偏差的灵敏度分析
-可基于优化结果或响应表面模型
-可利用优化方法中的随机搜索算法
丰富的图形分析和后处理工具
-响应表面模型的3D和等高线显示
-输入和输出变量相关性分散图
-贡献量分析
-灵敏度分析
-残余量分析
-优化过程的收敛性指示
使用环境
-Unix OSF/Motif
-Windows NT/2000/xp
-交互式菜单图形界面
-完全命令行批作业式，以实现自动运行或集成于其他系统
OPTIMUS的技术优势
更优异的并行能力： Noesis强大的并行计算能力使得用户显著的节省整个问题的计算时间，尤其是当用户在拥有多个license的计算机网络或者计算机群上进行多学科多计算所获得的收益更为可观。
数据的连贯性： 一旦用户将数据输入到optimus中或者程序已经由给定的变量得到了结果，optimus将保存这些信息，而且用户将永远不必重新输入这些数据或者重新计算结果。
基于java技术开发的用户界面：optimus基于java开发的界面易于维护。
在一个project中定义多个工作流程和多种方法：optimus允许用户在一个project中保存多个工作流程并且可以在相同的工作流程中采用多种方法，我们的优势在于我们可以很方便的比较不同工作流程和不同方法的结果。
Project 模板： 可以很方便的将project的所有相关文件保存在一个template的文件中。这是一个单独的文件，包含了project的所有相关信息，这个文件可以被保存在一个比较核心的位置以方便所有人作为一个新的project的起点调用。这个功能使得用户可以很方便的吸收和共享合作知识。
强大的Copy/Paste能力：这个功能使得建立一个工作变得轻而易举，optimus允许用户copy已经存在的工作或者工作的一部分，并且可以paste到当前工作流程或者将其他流程paste到当前及新的project中去。同时，这个功能可以显著的节省时间，使得用户更高效的建立工作流程。
基于web的在线帮助
可靠性优化：optimus可以使用户在目标函数定义中增加鲁棒性和可靠性参数，从而使设计的可靠性和鲁棒性最好。
结果的可视化：optimus提供了更加强大的后处理函数，而且不需要第三方软件的参与就可以进行结果的可视化。
独立性：optimus可以独立的运行所有的计算机平台上，而不需要第三方软件，如exceed或者interix等的参与。
提取向量和向量的统计操作：optimus可以提取向量类型的结果如（速度，应力或者频率向量），同时可以对向量进行统计的操作（如向量的最大值，最小，平均值，积分，标准差等）。
在线过程监控：在optimus中用户可以进行交互式的监控优化过程的进程，在需要的时刻可以中断进程，也可以重新启动进程。这些功能在其他软件中是不可能的，虽然他们也宣称也拥有远程监控的能力。
Optimal DOE： 其他优化软件还没有提供广义优化DOE方法，这种方法帮助用户自动的找到“数学”最优的DOE方法。典型的方法有A-Optimal, D-Optimal and I-Optimal。
Optimal RSM:这种方法可以允许用户不必基于插值方法建立响应面模型，而是允许用户采用自定义的函数基底来构造响应面，如（指数、三角函数、倒数多项式等）
离散输入变量的优化：optimus是目前仅有的提供了对包含离散变量和连续变量的混合变量进行优化的软件。这就使得optimus拥有了更广阔的应用空间。
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