pSeven
 | Эта статья содержит контент, написанный как реклама . ( январь 2021 г. ) |
 | |
| Разработчик(и) | pSeven SAS |
|---|---|
| Стабильная версия | 6.51 / 27 декабря 2023 г |
| Операционная система | Кроссплатформенность (Windows, Linux) |
| Доступно в | Английский |
| Лицензия | Собственный |
| Веб-сайт | www |
pSeven — это программная платформа для проектирования космических исследований (DSE), разработанная pSeven SAS, которая обеспечивает возможности проектирования, моделирования и анализа и помогает принимать проектные решения. Он обеспечивает интеграцию со сторонними CAD и CAE программными инструментами ; многокритериальные и надежные алгоритмы оптимизации ; анализ данных и количественной оценки неопределенности инструменты .
pSeven подпадает под понятие программного обеспечения PIDO (интеграция процессов и оптимизация дизайна). Функциональность проектирования исследования космоса основана на математических алгоритмах библиотеки pSeven Core Python.
Алгоритмы pSeven от pSeven Core заложили основу для разработки pSeven Enterprise, облачной платформы low-code, используемой для автоматизации проектирования.
История [ править ]
В 2003 году исследователи из Института проблем передачи информации начали сотрудничать с Airbus для проведения исследований и разработок в области моделирования и анализа данных, используя библиотеку pSeven Core в качестве основы для pSeven. Первая версия библиотеки pSeven Core была создана совместно с EADS Innovation Works в 2009 году. С 2012 года [1] Программная платформа pSeven для автоматизации моделирования, анализа данных и оптимизации была разработана и продается компанией pSeven SAS с использованием pSeven Core.
Функциональность [ править ]
данных Анализ и моделей
pSeven предоставляет множество инструментов для анализа данных и моделей:
- План экспериментов позволяет контролировать процесс суррогатного моделирования с помощью адаптивного плана выборки.
- Анализ чувствительности и зависимостей используется для фильтрации неинформативных расчетных параметров в исследовании, ранжирования информативных относительно их влияния на заданную функцию отклика и выбора параметров, обеспечивающих наилучшее приближение.
- Возможности количественной оценки неопределенности в pSeven основаны на библиотеке OpenTURNS.
- Уменьшение размерности — это процесс уменьшения количества рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных.
- Возможности прогнозного моделирования в pSeven включают несколько собственных методов аппроксимации, включая методы для упорядоченных и структурированных данных, заменяя дорогостоящие вычисления аппроксимационными моделями. [2]
Оптимизация [ править ]
Алгоритмы оптимизации, реализованные в pSeven, позволяют решать одно- и многокритериальные задачи оптимизации с ограничениями, а также надежные и надежные задачи оптимизации конструкции. Пользователи могут решать как задачи инженерной оптимизации с помощью дешевых полуаналитических моделей, так и задачи с дорогостоящими (с точки зрения процессорного времени ) целевыми функциями и ограничениями. [3] [4] SmartSelection адаптивно выбирает алгоритм оптимизации для данной задачи оптимизации.
Интеграция процессов [ править ]
pSeven предоставляет инструменты для создания и автоматического запуска рабочих процессов, для настройки и совместного использования библиотеки рабочих процессов, а также для распределения вычислений, включая высокопроизводительные вычисления. Основные инструменты интеграции процессов pSeven:
- Адаптеры интеграции CAD/CAE ( SolidWorks , CATIA , NX , PTC Creo , КОМПАС-3D , ANSYS Workbench ), решатели CAE и другие инженерные инструменты ( ANSYS Mechanical, ANSYS CFD, FloEFD , CST Microwave Studio , ADAMS , Simulink , MATLAB , Scilab , Abaqus , Unified FEA, Nastran , LS-DYNA , Simcenter STAR-CCM+ , OpenFOAM и др.)
- Возможности высокопроизводительных вычислений (HPC) (поддерживаемые пакетные системы: SLURM , TORQUE , LSF )
- Функциональный интерфейс макета (FMI) для обмена моделями и совместного моделирования.
Приложения [ править ]
Областями применения pSeven являются различные отрасли, такие как аэрокосмическая промышленность, [5] автомобилестроение, энергетика, электроника, биомедицина и другие.
pSeven использовался для оптимизации многослойной композитной брони с целью снижения ее веса. [6] а также для междисциплинарной и многоцелевой оптимизации семейства самолетов. [7]
Ссылки [ править ]
- ^ OraResearch, Хронология индустрии космических исследований
- ^ Бурнаев Е., Приходько П., Струзик А., «Суррогатные модели для задач нагрузок на вертолеты» , Материалы 5-й Европейской конференции по аэрокосмической науке»
- ^ Ф. Губарев, В. Кунин, А. Поспелов, «Оптимизация укладки слоистых композитов: смешанный подход с точными границами осуществимости параметров ламинирования»
- ^ Дмитрий Хоминич, Федор Губарев, Алексис Поспелов, «Оптимизация формы вращающихся дисков» , 20-я конференция Международной федерации обществ операционных исследований, 2014 г.
- ^ Airbus достигает многоцелевой оптимизации своих семейств самолетов с помощью программного обеспечения pSeven Core (ранее Macros).
- ^ А. Брагов, Ф. Антонов, С. Морозов, Д. Хоминич, «Численная оптимизация многослойной композитной брони» , конференция Light-Weight Armor Group (LWAG)-2014
- ^ Алестра С., Брэнд К., Дрюо Т., Морозов С., «Многоцелевая оптимизация семейства самолетов [ sic ] на стадии концептуального проектирования» , IPDO 2013: 4-й симпозиум по обратным задачам, проектированию и оптимизации, 26 июня 2013 г. – 28, Альби, изд. О. Фудым, Ж.-Л. Батталья, Г.С. Дуликравич и др., Альби; Горная школа Альби-Кармо, 2013 г. ( ISBN 979-10-91526-01-2 )