ST MÜHENDİSLİK
Deney Tasarımı (DOE – Designs of Experiment), girdiler ve çıktılar arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için kullanılan sistematik örnekleme desenleri oluşturan istatistik dalıdır. DOE, çeşitli deneysel durumlarda kullanılabilen güçlü bir veri toplama ve analiz aracıdır. Deney Tasarımı iki ana şemaya ayrılır:…
Tasarım mühendisleri performansı değerlendirmek için genellikle simülasyon çıktı verilerinin eğrilerine bakarlar. Eğrileri tahmin etme yeteneği, daha hızlı ürün tasarımı sağlar. Altair, günlük mühendislik yazılımlarına entegre edilmiş kullanımı kolay araçlar sağlayarak mühendislikte hesaplamalı bilimin sınırlarını genişletmek için ileriye dönük bir vizyona…
Genellikle bağlantı elemanlarını temsil eden BUSH ve BEAM elemanlarını manuel olarak optimize etmeye (diğer bir deyişle tahmin etmeye ve kontrol etmeye) çalıştıysanız, bunun çok zahmetli bir iş olduğunu bilirsiniz. Aşağıdaki videoda, bu işlemin nasıl otomatikleştirilebileceğini adım adım öğrenebilirsiniz. Özellikle, Altair…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair® HyperStudy® 2022.1 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler Altair® HyperStudy® yazılımını Altair ONE Marketplace‘den indirebilir, sorularınızı iletişim formunu kullanarak iletebilirsiniz. Yeni Özellikler Vektör…
Bir Makine Öğrenimi modelini Altair OptiStruct içinde yanıt fonksiyonu (response) olarak kullanabilmek harika olmaz mıydı? Bir regresyon modeli, optimizasyonunuzda başka türlü dikkate alınamayacak bir Temel Performans Göstergesini (KPI) temsil etmek için kullanılabilir veya bir sınıflandırma modeli, normal yanıtlar kullanılarak tanımlanması…
Antenlerin sayısal simülasyon yoluyla optimizasyonu genellikle anten kazancı, yarı güç ışın genişliği, yan lob seviyesi veya bant genişliği gibi birkaç amaç fonksiyonuna (KPI) odaklanır. Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile (Altair HyperStudy‘de uygulandığı gibi) Pareto-optimal çözüm kümeleri hesaplanabilir. Bununla birlikte, her…
Altair Inspire 2022 versiyonuna eklenen Design Explorer, kullanıcıların modellerini kolayca parametreleştirmelerine olanak tanıyan güçlü geometri araçları ve Altair SimSolid‘in hızından yararlanarak deney tasarımları (DOE) ve optimizasyon gibi çoklu çözüm simülasyonları kurmasına, değerlendirmesine ve yorumlamasına olanak tanıyan baştan sona bir iş…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair HyperStudy 2022 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler: Model Başına Değişkenleri İçe Aktarın Değişkenleri İçe Aktar görevi model başına ayrı ayrı gerçekleştirilebilir. Tasarım…
Yapısal analiz ve optimizasyon yazılımı Altair Inspire 2022 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler: Design Explorer Deney tasarımı (DOE – Design of Experiments) ve optimizasyon gibi yöntemleri kullanarak sisteminizin tasarımlarını keşfetmenize, anlamanıza ve geliştirmenize olanak tanıyan araçlarla yeni bir…
Paralel koordinat grafikleri, yüksek boyutlu veri kümelerini keşfetmenin mükemmel bir yoludur. Bu son derece etkileşimli grafikler, verilere bakış açınızı tam anlamıyla değiştirebilir. Bu yazıda paralel koordinat grafikleri ALTAIR HyperStudy (deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik) yazılımı referans alınarak anlatılacaktır. Gerçek…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair HyperStudy yazılımını kullananlar için öneriler. 1-) Bir çalışmayı birisiyle paylaşmak veya bir çalışmayı yeni bir konuma taşımak için bir Arşiv özelliğini kullanın.2-) Mümkün olduğunda…
Altair HyperStudy , kullanıcıların deney tasarımı (DOE), meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan bir yazılımıdır. HyperStudy 2021 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler. Sampling Fit Yeni bir yaklaşım olan Sampling Fit; kullanıcıların en iyi Fit…