9 月 8 日 ,MathWorks今日宣布,Simulink Design Optimization現(xiàn)新增了一款靈敏度分析工具,用于支持對設計空間的探索。作為Release 2016a新推產品之一,該工具允許設計工程師利用Simulink Design Optimization進行交互式實驗設計和Simulink模型的蒙特卡羅(Monte Carlo)仿真。
設計工程師往往需要確定模型中參數(shù)的變化對行為的影響程度。通過識別出對設計特性(如燃油效率)影響最大的參數(shù),設計工程師可確保他們的設計滿足特定需求。該靈敏度分析工具有助于通過蒙特卡羅仿真進行分析,由此實現(xiàn)對大設計空間的探索。該工具可幫助設計工程人員指定多個參數(shù)變量,整合眾多標準和自定義設計需求,并以圖形化和量化的方式分析仿真結果。
設計工程人員可直接利用靈敏度分析結果改進設計、提高數(shù)值優(yōu)化任務的性能,如依據(jù)測試數(shù)據(jù)進行模型擬合、調試模型來滿足設計需求等。Simulink Fast Restart和Parallel Computing Toolbox有助于提升靈敏度分析工具的性能。
MathWorks的設計自動化總監(jiān)Paul Barnard表示:“設計越復雜,所創(chuàng)建的模型也就越大。要確保模型的精確度,工程師們就面臨著找出對行為影響最大的模型參數(shù)的挑戰(zhàn)。如今,工程師們可利用Simulink Design Optimization來確定模型的靈敏度、依據(jù)測試數(shù)據(jù)進行模型擬合,并對模型進行調試,使其滿足需求?!?/p>
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圖片示例:
Simulink Design Optimization有助于進行靈敏度分析,以確定成本函數(shù)隨模型參數(shù)變化的關系(頂部)。計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)并創(chuàng)建颶風圖(底部)來確定對成本函數(shù)影響最大的參數(shù)。
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