Ansys ModelCenter新功能和案例介绍

Ansys MBSE&ModelCenter简介

MBSE实践的三个层级

M BSE平台及组成

描述模型与分析模型

• 描述模型(Descriptive Model)

‐ 强调系统的组成

‐ 捕获系统内部的关联关系

‐ 捕获系统的功能、行为、组件、接口等

• 分析模型(Analytical Model)

‐ 基于数学的 计算或 仿真

‐ 强调性能与架构的符合性

‐ 通过分析、验证和优化降低风险：MOE, MOP, KPP, TPM；正常运行时间、概率；可靠性或可用性、MTBF；成本

Ansys的仿真平台助力MBSE落地

ModelCenter三大模块：MC Integrator/Explorer/MBSE

ModelCenter Demo 1：需求变更&需求验证

ModelCenter Demo 2：方案优化评估

ModelCenter Demo 3：概率分析

ModelCenter Demo 4：任务效能分析

ModelCenter 2023 R1新功能介绍

集成optiSLang算法丰富ModelCenter算法库

新增optiSLang算法库

optiSLang优化算法

自适应DOE

• 自适应实验设计（ADOE）是基于optiSLang的AMOP。

• 它使用元模型来确定参数空间中的位置，在参数空间中重新采样是有利的。

• 用户可以权衡全局采样策略与基于元模型预测质量的采样策略。

克里金法(Kriging)降阶模型(ROM)

• 一种基于高斯过程的插值方法，依据协方差函数。

• 它通过计算函数在给定点附近的已知值的加权平均值来预测函数在该点的值。

• 受基于随机模型的预期平方预测误差的激励。

• 原始形式的计算密集型。

• 可以使用各种近似方法缩放到更大的问题。

径向基(RBF)降阶模型(ROM)

• 径向基函数(Radial Basis Function: RBF)插值是一种先进的无网格方法，可以在高维空间中构造非结构化数据的高阶精确插值。插值源于径向基函数的加权和。

• 即使在高维中，RBF对于大量的点通常也是非常精确和稳定的。

径向基(RBF)快速降阶模型(ROM)

• 这是径向基函数方法的扩展。RBF快速模式可以使用回归而不是插值，这在有噪声数据的情况下可能是有利的。

多种降阶算法混合使用

FMU & BEE(Behavior Execution Engine)支持

MagicDraw 2022x & 安装包支持

ModelCenter客户应用案例介绍

Ansys ModelCenter部分客户列表

Northrop Grumman：集成化MBSE研制流程

ESAVE MDAO：诺格评估最优发动机尺寸

Northrop Grumman：基于多保真度模型的天线设计流程

Northrop Grumman：集成部件->子系统->系统->任务分析模型

ManTech：Digital Engineering

NASA：Preliminary Design Review

E/E Architecture Optimization

ADAS Optimization

Integration of Active & Passive Safety

ADAS系统中的汽车乘员保护评估

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