国产自主多学科设计优化软件该怎么选？

发布时间：2022-05-23

提升关键软件技术创新和供给能力，大力推动数智化进程，应用软件国产化和自主可控正当时。多学科设计优化软件支撑复杂产品多性能动态优化和分布式协同优化，提高产品综合性能和设计成功率。

典型多学科设计优化项目的技术路径如下图所示，其中优化框架成熟度、优化算法先进性、分布并行功能完备性和技术服务专业性是用户单位考察的重点。

典型优化设计技术路径

1. 优化框架的成熟度

优化项目实施的第一步是进行优化框架设计，即优化流程组织。流程是优化作业的地基，是自主研发优化软件要重点攻克的第一道技术难关。简言之，评判优化框架是否成熟主要看以下几个方面：
    · 流程框架稳健
    · 集成组件丰富
    · 优化流程与数据关联关系定义方便
    · 产品研发投入时间，即是否经历长时间的数据积累、版本更迭和问题迭代（重中之重）

索为公司自2006年开发SYSWARE.IDE工具集成和知识自动化软件，在工具集成和流程驱动领域已经深耕16年，拥有上百个成熟用户，已成为该领域的领航者，其技术框架成熟度和用户体验性均经历了市场的充分检验。

SYSWARE.OPT流程定义示意图

2. 优化算法的先进性

自上世纪40年代以来，优化算法经历了3个时代更迭：
    · 第一代为经典优化算法，多为局部优化算法，很难找到全局最优解，代表算法包括单纯形法、对偶理论、最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、罚函数法、可行方向法、序列二次规划法等，代表软件包括CPLEX、LINDO、GAMS、SNOPT、MATLAB等。
    · 第二代为元启发方法，通过启发式的优化迭代手段能够更容易的找到全局最优解，工程应用成熟度更高，但针对大变量、强约束问题往往计算效率低，代表算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚂蚁算法等，代表软件包括MATLAB、Isight、ModelCenter、Optimus和SYSWARE.OPT等。
    · 第三代为基于机器学习的优化算法，这是利用数据学习、挖掘、统计分析、智能搜索等手段提高效率与精度的优化算法的总称，代表软件包括OASIS、SYSWARE多学科优化软件等。

         索为公司推出国产自主SYSWARE.OPT多学科优化软件，在流程集成与自动化基础上，提供多种主流优化方法（包括第一代经典优化算法、第二代元启发方法），与专业模块、专业流程配合实现优化解决方案，可满足单学科、多学科等优化需求。同时具备DoCE（计算试验设计）和metamodel（代理模型）建模功能，将代理模型与优化算法组合，实现快速设计优化。

         此外，SYSWARE.OPT集成业界领先的第三代AI算法，方便与其它仿真模型集成或直接使用试验数据，进行高效的参数化设计优化。该算法特别擅长解决大变量、强约束以及黑箱问题。智能封装优化算法，可实现一键优化，无需选择优化算法和参数。

同时，充分考虑系统开放性和扩展性，提供多种接口，支持用户自定义发布优化组件。

 

3. 分布式并行功能的完备性

         分布式并行计算功能可以最大效率地提升企业的计算资源利用率，缩短优化计算时间，SYSWARE.OPT在分布式执行与高性能调度方面，深耕数年。支持跨平台云端资源调度，并与多种高性能作业调度系统集成，应用灵活、接口完备。

4. 专业的技术服务

自主研发不是一蹴而就的，软件好用只是开端，用户服务才是根本。索为公司基于多年服务于工具连接与驱动、模型封装和流程自动化项目的实施经验，提供系统性的多学科设计优化软件、项目实施方法论和专业的技术服务，保障企业基于国产化自主可控的工具软件开展研发工作，全面性、系统性、有步骤地实现相关专业技术的备份、继承、兼容和创新。

5. 小结

关山难越，抵不过山后的无边风月。自主研发工业软件的漫漫长路，艰辛难行。但其中也映射了许多苦苦探索，散发光芒的身影。索为公司将秉承“客户至上”、“业务领先”的一贯理念，助力我国先进制造业走出国产化自主创新之路。

欢迎试用SYSWARE.OPT国产自主多学科优化软件，相关咨询请联系：

产品经理：乔哲峰

联系电话：15231223650（微信同号）