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Design Optimization
 
펑션베이㈜ 사보 8호 발간
펑션베이, CCAC 2017에 참가 (7월
국민대학교에 RecurDyn 소프트웨어
[7월 RecurDyn 교육] 이제 온라인
펑션베이, NAFEMS 2017에 참가중 (
가천대학교에 RecurDyn 소프트웨어
펑션베이, NAFEMS 2017에 참가 (6
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Design Optimization
 

RecurDyn/AutoDesign은 순차적 근사 최적화 도구입니다. AutoDesign의 개발 철학은, 최적화 도구는, CAE 엔지니어가 쉽게 사용할 수 있어야 한다는 것입니다. 그래서, AutoDesign은 수학적 배경이 어려운 부분은 모두 완전 자동화 시켰습니다.


AutoDesign은 네가지의 효율적인 설계도구를 제공합니다.
Design Study

Design Study는 효과분석과 설계변수 Screening, 상관성 분석, 분산해석 차트를 제공하며, Full Factorial Design, Plackett-Burman Design, 2-Level Orthogonal Array, 3-Level orthogonal Array, Bose's Orthogonal Array, Level-Balanced Descriptive design, strength-I orthogonal array design과 같은 DOE방법들을 제공합니다. 또한 다른 설계 툴들과는 달리, 유저가 정의한 설계 변수들의 수에 해당하는 DOE표로 자동 생성할 수 있습니다.
Design Optimization 모듈

Design Optimization은 이미 정의된 설계 파라미터들과 해석 반응들을 이용하여 설계 최적화 문제를 체계적으로 나타낼때, AutoDesign은 Simultaneous Kriging, Radial Basis Function, 보수적인 반응표면기법, 메타-모델 기술을 이용합니다. 그래서, 메타모델을 위한 새로운 DOE방법은 Discrete Latin-hypercube Design, Incomplete Small Composite Design-I (ISCD-I)과 Incomplete Small Composite Design–II (ISCD-II)가 제공되고, 전통적인 DOE 방법들로 Generalized Small Composite Design (GSCD), Faced Central Composite Design, Box와 Behnken design들이 제공됩니다. 또한, AutoDesign은 사용자의 편의를 위하여 DOE 방법들과 메타-모델 방법들의 선택 과정에서, "Auto Selection" 기능을 제공합니다.
DFSS and Robust Design Optimization 모듈

대부분의 최적 설계툴은 강건설계를 위해 Taguchi 방법을 제공하며, DFSS (Design For Six-Sigma) 기준을 판정하기 위해 MonteCarlo 시뮬레이션을 사용합니다. 그래서, 그것들은 DFSS 기준을 만족시키는 설계를 찾으려는 실제적인 설계자의 요구들을 만족시키지 못합니다. 그러나, AutoDesign은 6-sigma 제약조건을 고려한 강건 최적화 문제를 직접 해결하며, 메타-모델을 기본으로 생성하여, 확률 설계변수들과 잡음 변수들에 대해서 반응들의 분산을 내부적으로 계산합니다. 또한, 사용자가 GUI 상에서 강건 최적화 문제와 6-sigma 제약들을 쉽게 정의할 수 있습니다. 예를들어, 복잡한 6-시그마 설계문제에서 제약조건을 만족시키는 최적해가 경우,기존 설계툴은 Fail되면서 사용자가 설계문제를 다시 정의해야하지만, AutoDesign은 6-sigma에 대한 최적해가 존재하지 않을 경우, 이에 근접한 최적 해를 차선책으로 제시하기 때문에 효율적입니다.
Reliability Analysis 모듈

Multi-Physics 시스템의 공차해석 및 신뢰성해석을 위하여, 2가지 신뢰성 해석 기법이 탑재된 Reliability Analysis 모듈이 V7R5부터 제공됩니다. 고려하는 확률분포함수는 Normal, Log-Normal, EVD-I, EVD-II, EVD-III, Weibul 및 Uniform 등이며, 제공하는 신뢰성기법은, Latin Hypercube 또는 Random Sample을 이용한 MonteCarlo 시뮬레이션 기법과 DRM(Dimension Reduction Method)을 적용한 메타-모델 최적화 기법입니다.