Noesis Optimus是比利时Noesis Solutions公司的著名集成优化产品。 Noesis Solutions公司作为专业的CAE流程集成和设计优化的公司具有10年以上的CAE和优化的工程经验和深厚的技术积累，使其不仅成为软件产品的供应商，也为用户解决其多学科集成和优化设计问题提供宝贵的专业知识和经验。公司多年来对新方法、新技术持之以恒的投入和开发，使得软件多年来始终在同类产品中处于领先位置，受到用户的接受和肯定，目前在汽车、航空航天、船舶、电子、新能源、机械、重工、医疗和电器等多个行业广泛应用。作为多学科的仿真集成平台，OPTIMUS能够集成并自动化用户的多学科仿真分析流程，实现设计-修改-再分析自动化，能应用现代设计方法（包括试验设计、敏感度分析、响应面建模、参数优化、参数识别、可靠性设计、鲁棒性设计）实现综合优化和自动化分析。软件涉及的学科包括几何造型、结构分析、计算流体力学、控制、动力学、冲击碰撞、震动噪声和疲劳等领域。要求能够集成这些学科所涉及到的CAD/CAE商用软件、以及用户自开发的（基于C/C++、Visual Basic、Fortran、Java、以及其他编程语言）的程序代码。除了新的2019.1版本外，还对领先的CAD / CAE解决方案的多个界面进行了重大更新，并对工程工作流执行进行了更细粒度的控制，将市场领先的PIDO技术带入了由专家和非专家用户组成的不断增长的社区。
破解教程
1、双击exe文件夹，安装软件
注意了，不要安装License Manager
2、FlexLM License Server，输入C:Program FilesNOESISOPTIMUS2019.1
3、软件安装完成后，复制ProgramData到C盘根目录下合并文件夹
复制2019.1替换软件的主目录，默认位置C:Program FilesNOESISOPTIMUS2019.1
软件功能
1、用于高维工程问题的深度神经网络建模
深度神经网络建模在插值建模的准确性与近似建模的计算速度之间架起了桥梁，非常适合涉及大量和嘈杂数据集的高维工程问题。
深度神经网络能够以几乎任意的精度复制复杂的非线性系统的行为，从而实现了广泛的应用。这些包括，例如，通过用高保真功能模拟单元（FMU）替换这些组件模型，将计算上昂贵的组件模型更有效地集成到系统仿真模型中。其他潜在的应用包括分析复杂的CFD图像以定位特定特征（例如湍流）或评估大量不同的设计，同时区分可行和不可行的设计。
2、通过Ensemble Modeling协助非专家用户
强烈建议您使用Optimus 2019.1集成建模功能来解决涉及相对较小且异构数据集的工程问题，并且需要进一步的工程专业知识来构建。
尽管Ensemble Modeling与Optimus 2018.1引入的最佳模型方法属于同一模型家族，但两种模型类型在本质上是不同的。最佳模型类型根据用户标准在可用擎天柱模型中选择最佳模型以适合给定数据集，而Ensemble Modeling通过平均可用擎天柱模型来创建全新模型。集成模型在通过模型平均方法帮助非专业用户更好地理解他们的工程问题时特别有用。
3、对工程工作流执行的更细粒度控制
除了新的深度神经网络和集成建模功能外，还通过领先的CAD / CAE解决方案对多个界面进行了重大更新，包括JMAG Designer，PTC Creo 5.0，CETOL 10.2，NX CAE和LS-Dyna。此外，用户现在在构建工程仿真工作流程时可以更好地控制拒绝规则。拒绝规则用于确定是否应将工程仿真实验从后处理中排除，而相关的新功能为工程工作流的执行提供了更细粒度的控制。
软件特色
1、交互式动作定义；从所有工程学科中提取CAE代码
2、基于DOE技术生成“虚拟实验”；全因和部分因子设计
3、田口，Plackett-Burman，Box-Behnken；完整的田口稳健设计理论
4、广泛的响应曲面建模；by通过响应曲面建模进行强大的后处理
5、泰勒多项式；随机插值（Kriging，RBF）
6、用户定义优化和响应曲面；数值优化程序
7、单个，多目标和离散变量优化；高水平非线性约束方法（局部勘探）
8、自适应和差分进化遗传算法（全局）；设计空间的动态表示
9、可变贡献和蒙特卡罗模拟；鲁棒性和可靠性评估和优化
10、用户可自定义的操作和界面；可以在大规模并行计算机网络上运行
软件优势
一、独特的自动化能力
Optimus Engineering Process Integration提供了通过形式化相关工作流程来自动化工程流程的独特功能。通常，工程师使用图形流程集成编辑器绘制工作流程 - 连接商业，遗留和内部模拟工具和数据模型。这也是工程师定义设计参数范围以及设计目标和约束的地方。
1、消除重复的手工工作
正式的工程工作流程使软件可以充当模拟机器人，以透明的方式自动化和协调工程流程，无需任何用户干预。在内部，软件采取必要的步骤来参数化工作流程，并在定义的参数范围内自动化所需的设计变量替换。
在执行工程活动时，仿真机器人可以使用户免于重复的手动模型更改，数据处理和性能评估任务。这允许类似的过程自动重复，数百甚至数千次 - 使得能够使用细粒度的并行化功能。
2、巩固工程知识
软件部署的许多好处源于系统地捕获工程技术的独特能力。通过这样做，制造公司和工程服务提供商建立了最佳实践的信息库。这样就无需工程师每次从头开始重新创建工程工作流程。
这种结构化方法使公司能够在整个企业中实现卓越的开发流程标准化，并整合其知识资产。
3、提高软硬件投资回报率
由软件提供支持的工程活动通过并行分发模拟作业，最大限度地利用可用的计算资源。由于与资源管理系统的集成，软件允许虚拟原型设计仿真提交到异构IT基础架构中的可用计算资源并进行平衡 - 无需任何用户干预。模拟广告系列完全并行化，从而显着减少了总耗用时间。
更有效地利用可用的软件和硬件基础架构可以增加可在可用开发时间窗口内完成的虚拟原型模拟的数量。
二、对未开发设计潜力的前瞻性见解
基于现有的工程工作流程，软件的Design S pace E xploration 功能提供了对未开发设计潜力的前期见解。它们使工程团队能够评估在可实现的产品性能和所需开发持续时间方面的实际情况- 完全消除了对迭代试错工程方法的需求。
1、实验设计
专用实验设计(DOE)方法定义了一组精心选择的工程实验，以最有效地对设计空间进行采样，而仿真机器人则自动执行该实验组。通过对DOE结果进行后处理，工程师可以轻松发现设计参数和约束的相对重要性。
2、自适应DOE
自适应DOE算法甚至可以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样本。这不仅可以节省大量时间，还可以为给定的模拟预算提供最佳的设计空间信息。
3、代理建模
响应曲面建模(RSM)使用由实验设计定义的工程实验的结果将复杂的工程过程浓缩成所谓的替代模型或元模型。代理模型在评估新设计时非常有效，无需进行全面详细分析，也无法提供有关设计参数与功能性能指标之间关系的有价值信息。
4、强大的新建模功能
强大的响应曲面建模功能包括深度神经网络建模和 智能建模。深度神经网络可以以几乎任意精度再现复杂非线性系统的行为。软件独特的最佳模型算法自动构建元模型，可以在所有感兴趣的设计区域中自信地模拟系统响应。
5、前期工程见解
实验设计和响应面建模技术可帮助工程师在开发过程的早期充分，快速地掌握未开发的设计空间潜力。因此，他们可以获得实际可达到的产品性能的前瞻性见解。这反过来又提供了有关如何权衡多个经常相互冲突的设计目标的宝贵知识。
三、快速确定最佳设计
在设计新产品的过程中，开发团队通常面临相互冲突的设计目标，他们需要找到可接受的权衡。他们还需要考虑制造现实所施加的任何设计限制以及更严格的监管和标准化要求。
1、自动搜索最佳设计
很长一段时间，这是以迭代的方式完成的。然而，这款软件使工程团队能够执行自动协调搜索，以确定最佳设计参数值。跟踪最能匹配性能目标并尊重设计约束的设计候选者的方法不仅比任何迭代过程快得多。它还提供优于竞争产品的结果。
2、解决即使是最棘手的挑战
先进的数值优化算法可轻松解决最棘手的多学科多目标优化挑战。在整个优化过程中，Optimus会告知工程师正在进行的优化进度，并允许他们根据他们丰富的经验引导流程。
无论产品复杂程度如何，这款软件设计优化都会搜索并找到那些超越竞争对手的设计候选人。在对拟议的设计候选人进行进一步评估之后，开发工程师可以选择最优化的设计选项，然后进入下一阶段的开发过程。
四、考虑到设计参数的可变性
工程模拟通常是一个确定性过程。对于给定的一组设计参数，相应的结果输出s始终相同。我n中的现实世界然而，设计参数可能由于制造公差和几何的结果而变化的特性，例如。由于这种不可避免的变化，模拟结果通常AREN “T‘固定’的价值小号，但都被视为DIST ributed围绕一个平均值。
1、控制参数可变性
显然，并非所有变量都是可控的，甚至不值得控制。后者是这样，当稀有或极端设计条件导致只有轻微的性能损失。然而，在这方面，工程团队对 2个领域非常感兴趣：
的面积鲁棒优化，其目的是能够评估和控制高度可能设计条件，其产生一个小的性能损失，
以及基于可靠性的优化领域，旨在评估和控制产生灾难性后果的稀有或极端设计条件。
2、稳健的优化
输入可变性是意外和通常意外的产品行为的来源。即使在世界级制造商，也可能出现设计成功通过确定性模拟，而某些制造项目未能通过生产质量控制。为了避免这个问题，强大的优化功能使工程团队能够考虑设计参数的可变性，并随后应用稳健性概念和方法来确保稳健的设计。
这些概念与田口的观察有关，即 控制制造变异的原因通常比使这一过程对这些变化不敏感更昂贵的Optimus ř obustness分析因此旨在到provid È 的准确估计的仿真结果的灵敏度的设计参数的变化，这是在与随机变量来描述一个概率分布。
3、基于可靠性的优化
使用软件进行的可靠性分析评估了结构可能因低电阻和高负载的意外组合而发生故障的概率。可靠性分析对于广泛的行业至关重要，航空航天是一个典型的例子。这种分析建立在使用软件捕获和自动化的现有工程工作流程的基础上，并为设计变量增加了统计分散。得益于软件的细粒度并行化功能，可以最大限度地减少这种资源需求过程的计算足迹。
最终，软件强大的多目标优化算法甚至可以优化工程设计，以提供所需的最低安全级别。
五、360° 开放
作为完全与供应商无关的PIDO平台，提供了一种开放式架构，可与任何工程软件进行通信，并嵌入任何内部开发的设计空间探索和工程优化模型和方法。P rotecting公司遗留代码和模型已经作出的投资(保障自己的未来在组织内部使用)，擎天柱使他们能够部署一个目标驱动工程无关的工程软件战略，他们实际使用的工具和方法。
1、灵活的自动化框架
工程工作流程自动化越来越多地将流行的工程仿真工具与内部开发的或在整个组织中偶尔使用的各种专用应用程序相结合。擎天柱提供的工程团队所需要的灵活性牛逼Ø 驱动的各种软件应用程序，他们使用的部分单自动化的工作流程。用户可自定义操作(UCA)和用户可自定义接口(UCI)提供了一个简单的框架来轻松定义t他相应的启动脚本无需任何编程。
2、一个开放的集成平台
得益于软件的360°开放性，内部开发的模型和设计空间探索和工程优化方法的集成非常简单。软件捕获任何组织的专业工程专业知识，灵活地将商业和内部开发技术的任意组合作为结构化开发方法的一部分进行集成。
3、需要时可轻松定制
随着擎天柱设有一个脚本API支持的Python，工程团队可以轻松地与擎天柱沟通定制能力是匹配特定的工程流程的需求。将强大的PIDO技术嵌入专用应用程序(可能在熟悉的Microsoft Excel环境中)，将重点放在他们的工程学科而不是内置的优化技术上。这为任何多学科工程团队提供了进一步的生产力提升。
六、与任何工程软件进行通信
擎天柱提供了一个直观的界面，能够快速整合和推动各种商业或内部
仿真软件工具的S - [R egardless 的的工程学科或编程语言。
1、易于设置的软件集成
工作流编辑器允许参数化工程模型，而无需处理复杂的文件语法的还使得容易对用户自动售货机È 设计变量代换和模拟结果提取。大号aunch ING 和executi 纳克的不同来源imulation 工具被嵌入在加工过程中无需无需任何用户编程。
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