CAESES 5.1版本于2022年6月17日正式发布,用户可登录CAESES官网下载使用。新版本提升了参数化建模、CFD自动化连接和优化等功能,新版本具体功能介绍如下。
CAESES 5.1更直观地呈现了设计变量与几何模型之间的关系。通过设计速率(design velocity)功能,CAESES的可视化帮助工程师了解设计变量对几何形状的影响。
设计速率定义为由于设计变量的值发生变化而导致的模型曲面的法向位移。它们从几何角度显示设计变量的影响区域,有助于理解给定参数化设置的几何形状修改的可能性。
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图形用户界面的更新,简化了用户与 CAESES 的交互,界面更加直观。
针对船舶海事和叶轮机械应用定制的专用工作区选项卡,帮助相关行业客户更快更方便地找到所需的工具。
船舶海事工作区
支持使用拖动的方式动态修改已经被表达式或者设计变量定义的点坐标,而不会破坏先前设置好的相关性关系。
3. 选择过滤器
新增3D视图中的选择过滤器允许用户限制选择的对象类型,面对复杂模型时,能够更简单地精确点选。
动态对象类型现在用作创建新对象时的默认设置。新的通用点、曲线和曲面对象类型允许用户在对象生成后选择创建方法,并将提示哪种方法最适合指定的建模任务。用户还可以在模型构建完成后灵活地更改创建方法,而不会破坏相关性关系。不再需要了解所有对象类型及其各自的属性并预先决定采用哪种建模方法。
新的曲线后处理操作允许对任何曲线类型的控制多边形进行编辑,从而创建全新的自由度,这些后处理操作包括:
⑤ 规定点的位移。
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3.使用自定义的文件夹排序方法管理模型树
支持通过引入权重值来定义文件夹在模型树下的显示顺序,有助于用户按照自己喜好的顺序排列文件夹,而不是按字母顺序排序。因此,不再需要对文件夹进行编号。
CAESES推出了新的视频教程平台,帮助用户快速学习CAESES,同时平台视频会不定期地更新。
除了拉丁超立方采样之外,现在还提供一种智能自适应采样方法,该方法包含在 Dakota 设计引擎中。自适应采样的目标是构建一个代理模型,该模型可用作替代计算成本高昂的求解器。因此,通过尽可能少的数值计算样本来构建一个高精度的代理模型是有利的。
自适应的意思是通过将数值计算样本集中在设计高效区域而不是随机选择或常规的均匀采样,该方法使用高斯过程(克里金)模型作为代理模型,基于拉丁超立方采样的初始仿真数据集,通过对设计空间中代理预测误差最高区域进行补点,从而对代理模型进行迭代增强。
梯度下降法是一种非常简单的优化算法,常用于小规模的单目标优化问题。该算法的主要优势在于通过非常少的评估次数就可以找到一个初始的优化方案。
在第一阶段,通过n+1次评估确定目标函数的n维梯度,n是考虑的变量的数量。一旦梯度被确定,就在最陡峭的梯度方向上进行一维搜索,寻找最优。由于该方法的简单性(一维搜索),所得到的设计不能被认为是最优解,而是找到更好设计的第一步。
1. BRep of Revolution:通过旋转一组曲线轻松创建BRep。
① 将主参数与CAD设计变量相结合,给用户更多的选择和细节控制;
② 选择替代的反向变换(从主参数空间到原始的CAD参数空间)方法来处理更多的主参数和对某些几何形状更高的精确度要求;
更多的版本更新细节可以登录CAESES官网查看版本更新日志。