智能实验设计方法ADOE

节省大量时间，并仍然尽可能获得最佳信息

了解工程仿真模型的行为是设置确定性或稳健优化项目的第一步。在流程早期使用实验设计 （DOE），您可以通过规划工程仿真以最低的仿真成本提供最大相关见解来提高工作效率

但是，当涉及到选择正确的方案时，事情可能会变得更加复杂。我应该使用标准的MinMax方法，还是应该选择随机策略？我应该对设计及空间进行遍历，以免错过任何产品性能中的非线性因素？

完全自动化的方法，充分利用您的仿真资源

Optimus 现在提供智能且完全自动化的方法，可充分利用您的仿真资源。新的 Optimus 自适应 DOE 算法将从已有的数据点中学习，并在真正重要的设计空间区域中迭代添加额外的数据。这不仅将节省您大量的时间，在有限的仿真资源中提供最充足的信息。