Optimus platform
ऑप्टिमस एक प्रोसेस इंटीग्रेशन एंड डिजाइन ऑप्टिमाइजेशन (पी. आई. डी. ओ.) प्लेटफॉर्म है जिसे नोइसिस सॉल्यूशंस द्वारा विकसित किया गया है। नोइसिस सॉल्यूशंस प्रमुख शोध परियोजनाओं में भाग लेता है, जैसे कि फैरोस और मैट्रिक्स। ऑप्टिमस एकल और स्वचालित कार्यप्रवाह में कई इंजीनियरिंग सॉफ्टवेयर उपकरणों (सीएडी, मल्टीबॉडी डायनामिक्स, परिमित तत्व, कम्प्यूटेशनल फ्लूइड डायनामिक्स) के एकीकरण की अनुमति देता है। एक बार एक सिमुलेशन प्रक्रिया को कार्यप्रवाह में पकड़ने के बाद, ऑप्टिमस सिमुलेशन को डिजाइन स्थान का पता लगाने और बेहतर कार्यात्मक प्रदर्शन और कम लागत के लिए उत्पाद डिजाइनों को अनुकूलित करने के लिए निर्देशित करेगा, जबकि समग्र डिजाइन प्रक्रिया के लिए आवश्यक समय को भी कम करेगा। प्रक्रिया एकीकरण ऑप्टिमस जीयूआई एक ग्राफिकल सिमुलेशन कार्यप्रवाह के निर्माण को सक्षम बनाता है। कार्यों का एक समूह वाणिज्यिक और आंतरिक सॉफ्टवेयर दोनों के एकीकरण का समर्थन करता है। एक सरल कार्यप्रवाह एकल अनुकरण कार्यक्रम को शामिल कर सकता है, जबकि अधिक उन्नत कार्यप्रवाह में कई अनुकरण कार्यक्रम शामिल हो सकते हैं। इन कार्यप्रवाहों में कई शाखाएँ हो सकती हैं, जिनमें से प्रत्येक में एक या अधिक अनुकरण कार्यक्रम हो सकते हैं, और इसमें विशेष कथन शामिल हो सकते हैं जो लूपिंग और सशर्त शाखाओं को परिभाषित करते हैं। ऑप्टिमस का कार्यप्रवाह निष्पादन तंत्र अनुकरण प्रक्रिया की चरण-दर-चरण समीक्षा से लेकर एक बड़े (और गैर-विषम) गणना समूह पर तैनाती तक हो सकता है। एक कम्प्यूटेशनल समूह पर समानांतर निष्पादन का समर्थन करने के लिए ऑप्टिमस को कई संसाधन प्रबंधन प्रणालियों के साथ एकीकृत किया गया है। डिजाइन ऑप्टिमाइजेशन ऑप्टिमस में डिजाइन ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए तरीकों और मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल हैः प्रयोगों का डिजाइन (डी. ओ. ई.) प्रतिक्रिया सतह मॉडलिंग (आर. एस. एम.) संख्यात्मक अनुकूलन, स्थानीय या वैश्विक एल्गोरिदम पर आधारित, निरंतर और/या असतत डिजाइन चर के साथ एकल या कई उद्देश्यों के लिए प्रयोगों का डिजाइन (डी. ओ. ई.) प्रयोगों का डिजाइन (डी. ओ. ई.) न्यूनतम लागत पर सबसे प्रासंगिक और सटीक डिजाइन जानकारी प्राप्त करने के लिए डिजाइन स्थान में प्रयोगों के एक इष्टतम सेट को परिभाषित करता है। ऑप्टिमस निम्नलिखित डी. ओ. ई. विधियों का समर्थन करता हैः * अनुकूली डी. ओ. ई. (नया) * पूर्ण फैक्टोरियल (2-स्तर और 3-स्तर) * समायोज्य पूर्ण फैक्टोरियल * फ्रैक्शनल फैक्टोरियल * प्लैकेट-बर्मन * स्पेस फिलिंग * केंद्रीय समग्र * यादृच्छिक * लैटिन-हाइपरक्यूब * स्टारप्वाइंट * विकर्ण * इष्टतम डिजाइन (आई-, डी-और ए-इष्टतम) * उपयोगकर्ता-परिभाषित प्रतिक्रिया सतह मॉडलिंग (आर. एस. एम.) प्रतिक्रिया सतह मॉडलिंग (आर. एस. एम.) गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों का एक संग्रह है जो उन समस्याओं को मॉडल करने और उनका विश्लेषण करने के लिए उपयोगी है जिनमें रुचि की डिजाइन प्रतिक्रिया कई डिजाइन मापदंडों से प्रभावित होती है। आर. एस. एम. के साथ संयोजन में डी. ओ. ई. विधियाँ इनपुट डिज़ाइन मापदंडों के संयोजन के लिए डिज़ाइन प्रतिक्रिया मूल्यों की भविष्यवाणी कर सकती हैं जिनकी गणना पहले नहीं की गई थी, बहुत कम अनुकरण प्रयास के साथ। आर. एस. एम. इस प्रकार डी. ओ. ई. परिणामों के बाद के प्रसंस्करण की अनुमति देता है। ऑप्टिमस की प्रतिक्रिया सतह मॉडलिंग शास्त्रीय न्यूनतम वर्ग विधियों से लेकर उन्नत स्टोकेस्टिक इंटरपोलेशन विधियों तक है, जिसमें क्रिगिंग, न्यूरल नेटवर्क, रेडियल बेसिस फंक्शन और गॉसियन प्रोसेस मॉडल शामिल हैं। आरएसएम सटीकता को अधिकतम करने के लिए, ऑप्टिमस स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ आरएसएम भी उत्पन्न कर सकता है-आरएसएम एल्गोरिदम के एक बड़े सेट से ड्राइंग और क्रॉस-वैलिडेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके आरएसएम को अनुकूलित करना। संख्यात्मक अनुकूलन ऑप्टिमस एकल-उद्देश्य और बहु-उद्देश्य विधियों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है। बहु-उद्देश्य अनुकूलन विधियाँ आमतौर पर एक तथाकथित "पेरेटो फ्रंट" उत्पन्न करती हैं या एक एकल पेरेटो बिंदु उत्पन्न करने के लिए एक भार कार्य का उपयोग करती हैं। खोज विधियों के आधार पर, ऑप्टिमस अनुकूलन विधियों (एकल और बहु-उद्देश्य दोनों) को निम्न में वर्गीकृत किया जा सकता हैः स्थानीय अनुकूलन विधियाँ-अनुकूलन समस्या की स्थानीय जानकारी (जैसे ढाल जानकारी) के आधार पर इष्टतम की खोज। विधियों में शामिल हैं * एस. क्यू. पी. (अनुक्रमिक चतुर्भुज प्रोग्रामिंग) * एन. एल. पी. क्यू. एल. * सामान्यीकृत कम प्रवणता * एन. बी. आई., भारित विधियाँ (बहु-उद्देश्य) वैश्विक अनुकूलन विधियाँ-अनुकूलन समस्या की वैश्विक जानकारी के आधार पर इष्टतम की खोज। ये आमतौर पर संभावना-आधारित खोज विधियाँ होती हैं। विधियों में आनुवंशिक एल्गोरिदम (विभेदक विकास, स्व-अनुकूली विकास,) * सिम्युलेटेड एनेलिंग * सीएमए-ईएस * एनएसईए +, एमपीएसओ (बहु-उद्देश्य) संकर अनुकूलन विधियां शामिल हैं, जैसे। कुशल वैश्विक अनुकूलन, स्थानीय और वैश्विक दृष्टिकोण को एक दृष्टिकोण में जोड़ना जो आमतौर पर वैश्विक इष्टतम खोजने के लिए प्रतिक्रिया सतह मॉडलिंग पर निर्भर करता है। एक स्वचालित अनुकूलन विधि भी उपलब्ध है। यह स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता के लिए सबसे अच्छी रणनीति का चयन करेगा। भागीदार (ईआर्टियस) और ओपन लाइब्रेरी (डकोटा) को इस कार्यक्षमता के माध्यम से ऑप्टिमस में एकीकृत किया गया है उपयोगकर्ता ऑप्टिमस वातावरण में अपनी अनुकूलन रणनीति को भी एकीकृत कर सकता है। मजबूत डिजाइन अनुकूलन और तागुची विधि किसी दिए गए डिजाइन पर वास्तविक दुनिया की अनिश्चितताओं और सहिष्णुता के प्रभाव का आकलन करने के लिए, ऑप्टिमस में मोंटे कार्लो सिमुलेशन के साथ-साथ एक डिजाइन की मजबूती का अनुमान लगाने और सुधार करने के लिए एक प्रथम-आदेश द्वितीय क्षण विधि शामिल है। ऑप्टिमस प्रथम-आदेश और द्वितीय-आदेश विश्वसनीयता विधियों सहित उन्नत विश्वसनीयता विधियों का उपयोग करके विफलता की संभावना की गणना और अनुकूलन करता है। ऑप्टिमस में एक गतिशील अध्ययन के मामले में नियंत्रण कारकों, शोर कारकों और संकेत कारकों की परिभाषा के माध्यम से तागुची अध्ययन स्थापित करने के लिए कार्यात्मकताओं का एक समर्पित समूह भी शामिल है। जापानी इंजीनियर गेनिची तागुची ने 1958 में प्रायोगिक डिजाइन पर अपनी पहली पुस्तक प्रकाशित की। तागुची डिजाइन का उद्देश्य एक उत्पाद या प्रक्रिया को उन भिन्नताओं के बावजूद अधिक स्थिर बनाना है जिन पर बहुत कम या कोई नियंत्रण नहीं है (उदाहरण के लिए, विभिन्न परिवेश के तापमान के लिए एक कार इंजन का विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित करना)। अनुप्रयोग ऑप्टिमस के उपयोग में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जिसमें उत्पादन दर भिन्नताओं के कार्य में एक सेंटर विंग बॉक्स (सी. डब्ल्यू. बी.) कारखाने की उत्पादन प्रक्रिया का अनुकूलन शामिल है, जो खाद्य पूरक टैबलेट कठोरता के सीमित तत्व आधारित विश्लेषण और ईंधन अर्थव्यवस्था के लिए एक हाइब्रिड इलेक्ट्रिक वाहन (एच. ई. वी.) प्रोटोटाइप के पंच शक्ति सिमुलेशन इंजीनियरिंग के आधार पर निगलने और स्थायित्व के बीच सर्वोत्तम संभव डिजाइन ट्रेड-ऑफ की पहचान करता है।