ANSYS optiSLang 8破解版是用于进行多学科优化、随机分析、稳健与可靠性优化设计的专业分析软件，在参数敏感度分析、稳健性评估、可靠性分析、多学科优化、稳健与可靠性优化设计方面具有非常科学分析能力，集成了二十多种先进的算法，为工程问题的多学科确定性优化、随机分析、多学科稳健与可靠性优化设计提供了牢固的理论基础。自动识别相关的输入和输出参数，并借助预后系数（CoP）和最佳预后元模型（MOP）量化预测质量。 可预测的预后质量是有效优化的关键。 因此，可以实施“不运行太多”的原理以最小化求解器调用。 结果，甚至可以解决涉及大量变量，散射参数以及非线性系统行为的优化任务。ANSYS optiSLang的最佳实践管理会自动选择适当的算法，例如梯度方法，遗传算法，进化策略或自适应响应面方法。 此外，针对特定任务，可以组合所有优化和随机分析方法。使您准备就绪，可以满足所有参数研究的要求，以创新和加速您的虚拟产品开发。
破解教程
1、下载数据包然后解压，双击“ANSYS_optiSLang_Setup_8.0.0.58613.exe”进行安装
2、软件正在安装请耐心等待
3、安装完成
4、安装完成，将破解文件夹中的ANSYS optiSLang文件夹复制到安装目录中，点击替换目标中的文件，
默认目录为C： Program Files Dynardo ANSYS optiSLang
5、①将“ dynardo_SSQ.dat”复制到计算机C:Program FilesDynardo目录下，
②右键此电脑→属性→高级系统设置→环境变量→系统环境变量，创建系统环境变量；
变量名：DYNARDO_LICENSE_FILE
变量值：指向“ dynardo_SSQ.dat”的路径（例如DYNARDO_LICENSE_FILE = C:Program FilesDynardodynardo_SSQ.dat）
6、运行“ SolidSQUADLoaderEnabler.reg”并确认将信息添加到Windows注册表中
7、重启电脑即可
软件功能
1、在灵敏度分析过程中自动识别重要参数。
2、自动创建最佳的回归函数（元模型），以准确预测给定样本集中的响应变化。
3、提供多学科和多目标的优化。
4、评估产品设计的稳定性。
5、使用它的极简主义哲学来减少C
AE求解器的运行次数。
6、使您可以设计大量参数和非线性RDO任务。
7、允许您预定义预处理结果的属性，以提高效率和洞察力。
8、为您提供灵活的基于文本的接口工具，可以连接可能属于您的工程过程的ANSYS产品或任何可编写脚本的产品。
9、通过ANSYS optiSLang的ANSYS Workbench集成节点，在GUI和参数化ANSYS Workbench模型之间建立接口。
10、随时可以轻松地从集成的Workbench切换到接口模式。
11、提供完整的功能，包括对无法提取或集成在ANSYS Workbench中的参数和响应的支持，例如不可缩放的响应，例如负载位移曲线。
12、使您具有更大的灵活性，可以在过程链中包括第三方解决方案以及ANSYS技术。
软件特色
一、灵敏度分析
借助全局敏感性分析和最佳预后（MOP）元模型的自动生成，可以确定优化潜力和相应的最重要变量。利用该现有知识，可以在与任务相关的基础上定义目标函数和边界条件，并可以选择合适的优化算法。
1、最佳实践
通过优化的拉丁超立方体采样并最小化输入变量中的相关误差，获得整个设计空间
自动识别具有最佳预测能力的元模型
使用预后系数（CoP）量化元模型（回归模型）的预测能力以预测结果大小
识别与每个结果变量，约束和优化目标有关的最重要参数
通过MOP / CoP工作流程最大程度地减少求解器数量
2、方法
定义具有上限和下限或离散值的优化变量
定义和生成实验设计（全阶乘，中央复合，D最优，用户定义的DoE）；Latin Hypercube采样，可最佳扫描多维参数空间
通过测试各种近似方法自动生成MOP
在CoP的帮助下量化元模型的预测质量
3、结果评估和可视化
直方图
相关矩阵/平行坐标图
MOP的2 / 3D蚁丘图和2 / 3D表面图
使用CoP进行变量排名
残留图和局部误差评估
集成CAE程序的结果图形
自定义地块
4、实际应用实例
激光机器发展的敏感性研究
用于虚拟样机的高效灵敏度分析
定义用于跌落测试敏感性研究的输出参数
洗衣机波纹管的参数灵敏度和优化
喷嘴设计参数的整体灵敏度分析
二、多学科优化
提供强大的优化算法和自动化的工作流程，可为各种多学科，非线性和多标准优化任务有效地确定最佳设计参数。
1、最佳实践
进行多学科优化
使用灵敏度分析和CoP / MOP识别相关的输入参数和响应变量
使用MOP对参数集进行预优化并评估可能的竞争目标功能
优化助手自动选择最适合设计优化的算法
简单定义参数范围，目标函数和边界条件
2、方法
基本方法示例
基于梯度的方法（NLPQL）
自然启发式优化算法（NOA），用于单目标和多目标优化
自适应响应面法（ARSM）
客户特定的优化算法
3、结果评估和可视化
交互式后处理以匹配优化算法
通过各种显示选项快速评估优化结果
可视化所有参数和响应变量的结果
个性化设计的选择
4、实际应用实例
径向压缩机叶轮的几何优化
协助优化圆锯片的几何特征和制造工艺参数
连续纤维增强塑料的优化特性
轴流压气机的多物理场优化，应用和最佳实践
车辆程序的自动多学科优化（MDO）
三、稳健性评估
通过基于分散的输入变量生成一组可能的设计实现方案来量化设计的鲁棒性。优化的Latin Hypercube采样和使用预测系数（CoP）对结果变化的可预测性进行量化，以最少的设计计算即可确保变化和相关度量的可靠性。
1、最佳实践
使用进行稳健性评估
将不确定性定义为鲁棒性评估的最重要输入
预定义的分布函数和输入相关矩阵支持散射输入变量的定义
自动生成优化的拉丁文Hypercube样本，以最小的输入相关误差扫描鲁棒性空间
使用最佳预后（MOP）/ CoP工作流程的元模型识别最重要的输入散点
使用结果直方图对鲁棒性进行量化，包括调整分布函数和估计超出概率
2、方法
基本方法示例
具有分布类型和输入相关性的随机输入变量
优化的拉丁超立方体采样
调整结果变量直方图中的分布函数
σ距离的估计
超出概率的估计
3、结果评估和可视化
直方图显示结果的分布
相关矩阵，基于MOP的CoP用于统计评估
分布调整，sigma值，超出概率
交通灯图，检查是否已超过临界响应值
4、实际应用实例
火箭燃烧室高负荷螺栓的疲劳验证
电动动力学鲁棒性分析的质量标准
手机跌落测试仿真的稳健性评估
随机分析作为评估轻型卡车轮组设计坚固性的一种方法
四、可靠性分析
ANSYS optiSLang中的可靠性分析提供了强大的数值算法，可用于确定超标的小概率。经过稳健性评估后，可以对此类默认概率做出建议的最终证明。
1、最佳实践
使用进行可靠性分析
鲁棒性评估，用于估计超出概率，并确定重要的随机变量，作为选择合适的可靠性分析方法的基础
使用极限状态函数定义一个或多个故障机制
关于使用两种备选算法进行可靠性分析以确保小概率的建议
2、方法
基本方法示例
一阶可靠度方法（FORM）和重要性抽样（ISPUD），用于可连续微分的极限状态函数
方向采样和自适应采样（AS），具有很少的随机变量，多种故障机制和较低的故障概率
自适应响应面方法（ARSM）是少于20个随机变量的最有效策略
3、结果评估和可视化
直方图
2D / 3D蚁丘图
历史剧情
超出概率
4、实际应用实例
电磁执行器系统的鲁棒设计和可靠性分析
可靠性分析的仿真和优化方法
RDO上下文中的可靠性分析方法
五、稳健的设计优化（RDO）
RDO将设计优化方法与稳健性评估相结合。通过适当的量化和质量特征保证，可以改进产品。根据Taguchi方法或6西格玛设计（DFSS）提供基于方差和可靠性的RDO技术。
1、最佳实践
使用进行稳健的设计优化（RDO）
定义优化变量的设计空间和所有散射变量的鲁棒性空间
设计空间中的初始灵敏度分析以及空间中散布的变量的初始鲁棒性评估，以确定重要变量，优化潜力，初始超出概率和安全距离
建议对Sigma Level 4中的任务进行可靠性的最终证明
2、方法
基本方法示例
迭代和同时方法：
基于方差的RDO-低sigma级别（≤2-3sigma）的任务
基于可靠性的RDO-任务具有较高的西格玛水平（≥3sigma）
3、结果评估和可视化
适应优化算法的交互式后处理
通过各种可视化选项快速评估优化结果
直方图说明结果值的分散性
分布调整，sigma值，故障概率
交通灯图，用于检查违反关键响应变量的限值
4、实际应用实例
基于自适应响应面的多目标优化的底盘架构的稳健设计
从实用角度考虑蒸汽轮机的概率最优设计的要求和新方法
考虑流固耦合的径向压缩机基于概率和方差的随机设计优化
稳健的船舶设计优化
六、模型校准
自动化的模型校准可以有效地识别相关或不可测量的参数，以实现仿真结果和测试数据之间的最佳匹配。灵敏度分析在模拟模型的预测质量中起着至关重要的作用。
1、最佳实践
使用软件进行模型校准
进行敏感性分析以检查哪些参数对模型响应变量有重大影响
确定最佳结果提取，以比较仿真模型和测试大小
检查参数和结果变化之间可能的最佳关联模型的唯一性
通过参数耦合搜索歧义（多个）参数集，以最大程度地减少偏差
2、方法
基本方法示例
考虑标量响应大小
多通道信号的定义，例如时移曲线
广泛的信号函数库，例如局部值作为最大和最小幅度，全局值作为某些属性的积分以及更复杂的信号计算
最佳预后（MOP）的元模型，用于不同信号属性的敏感性分析和预评估
不同的优化算法（例如，基于梯度的或自然启发的）
3、结果评估和可视化
统计评估的代表
每种设计评估的信号功能和相应参考变量的表示
信号功能/参数的灵敏度和近似值
交互式评估曲线调整和相应的设计表示
平行坐标图和聚类分析以进行唯一性评估
4、实际应用实例
基于实验模态参数的铁路车辆有限元模型标定
地下实验室粘土岩地层参数识别
汽车虚拟涂装工艺参数的优化
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