DesParO – Exploration, Analyse und Optimierung parameterabhängiger Aufgaben

DesParO

  • Robuste Toleranzvorhersage
  • Globale Sensitivitätsanalyse
  • Schnelle Interpolation und Visualisierung
  • Optimierung mit DesParO
  • Interaktive Umgebung zur Optimierung von Design-Parametern
 

Software DesParO

DesParO ist eine Software-Toolbox zur interaktiven Exploration und automatisierten Analyse und Optimierung parametrisierter Anwendungen. DesParO kann für Simulationsanwendungen und für physikalische Experimente genutzt werden.

Produktbeschreibung

Computersimulationen technischer Prozesse und Produkte hängen typischerweise von vielen Parametern ab, etwa Geometrie-, Material- und Prozessparametern. Der Anwender ist an einer Einstellung dieser Parameter interessiert, die eine möglichst gute Auslegung des Produktes oder die Steuerung des Fertigungsprozesses erlaubt.

DesParO ist eine Software-Toolbox zur interaktiven Exploration und automatisierten Analyse und Optimierung solcher parametrisierter Simulationsanwendungen bzw. physikalischer Experimente. DesParO lässt sich im Prinzip mit beliebigen Simulationsprogrammen bzw. Messdaten koppeln und bietet vor allem Möglichkeiten, mit relativ wenigen Berechnungen / Auswertungen annähernd optimale Konfigurationen zu finden. Da die Simulationen / Experimente nach einem Versuchsplan ablaufen, werden parallele Abarbeitungen unterstützt. Die Toolbox ist daher besonders für rechenzeitintensive Simulationsprogramme bzw. kosten- oder ressourcenintensive Experimente geeignet.

Als Ergänzung zum Einsatz unserer Software bieten wir auch gezielte Unterstützung bei der Auswahl und dem Einsatz von Optimierungsstrategien.

Methoden

Robuste Toleranzvorhersage

Eine erfolgreiche Optimierung mit einem Metamodell ist nur möglich, wenn die Toleranzen berücksichtigt werden. Daher wird mit DesParOs Metamodell nicht nur der Wert der Zielfunktion approximiert, sondern auch die Toleranzgrenzen der Kriterien über Cross-Validierung bestimmt. Auch bei verrauschten Kriterien erlaubt dies, ein robustes und optimales Design im 3-Sigma-Konfidenz-intervall zu erhalten.
 

Globale Sensitivitätsanalyse

Abhängigkeitsmuster zwischen den Optimierungskriterien und den Design-Parametern werden automatisch erkannt und mit Hilfe eines leicht zu interpretierenden, farblichen Diagramms dargestellt. Das Diagramm zeigt die einflussreichsten Design-Parameter, die sensitivsten Optimierungskriterien und das »Vorzeichen« der Abhängigkeit: steigend (rot), fallend (blau) oder nicht-monoton (schwarz).
 

Schnelle Interpolation und Visualisierung

DesParO erlaubt die Interpolation und hochaufgelöste Visualisierung des gefundenen, robusten und optimalen Designs, falls entsprechende Ergebnisdateien zur Verfügung stehen. Die Interpolation und Visualisierung ist sogar dann schnell berechnet und interaktiv erforschbar, wenn die Simulationsergebnisse auf feinen Finite-Elemente-Gittern mit über einer Million Gitterpunkten vorliegen.

Correspondence between predicted tolerance and real error.
© Foto Fraunhofer SCAI

Correspondence between predicted tolerance and real error.

Correlation matrix in DesParO.
© Foto Fraunhofer SCAI

Correlation matrix in DesParO.

Visualization of optimal design in DesParO.
© Foto Fraunhofer SCAI

Visualization of optimal design in DesParO.

Optimierung mit DesParO

DesParO erlaubt neben einer (halb-) automatischen global-lokalen auch eine interaktive visuelle Optimierung. Für eine Designaufgabe verläuft diese in mehreren Schritten:

Schritt 1: Festlegen eines gewünschten Bereichs für Optimierungskriterien. Schon bei der Festlegung geringer Werte für Crash-Einwirkung und Gesamtmasse werden die verschiedenen Design-Alternativen im Parameterraum visualisiert.
© Foto Fraunhofer SCAI

Schritt 1: Festlegen eines gewünschten Bereichs für Optimierungskriterien. Schon bei der Festlegung geringer Werte für Crash-Einwirkung und Gesamtmasse werden die verschiedenen Design-Alternativen im Parameterraum visualisiert.

Schritt 2: Testen der Alternativen. Der Optimalfall entspricht einem höheren, der andere einem niedrigeren Wert der maximalen Geschwindigkeit.
© Foto Fraunhofer SCAI

Schritt 2: Testen der Alternativen. Der Optimalfall entspricht einem höheren, der andere einem niedrigeren Wert der maximalen Geschwindigkeit.

Schritt 3: Identifikation des bestmöglichen Designs.
© Foto Fraunhofer SCAI

Schritt 3: Identifikation des bestmöglichen Designs.

Interaktive Umgebung zur Optimierung von Design-Parametern

Computersimulationen technischer Prozesse und Produkte hängen typischerweise von vielen Geometrie-, Material- und Prozessparametern ab. Der Anwender ist an einer Konfiguration dieser Design-Parameter interessiert, die eine möglichst gute Auslegung des Produktes oder die Steuerung des Fertigungsprozesses erlaubt. Üblicherweise sind jedoch nicht alle Kriterien gleichzeitig voll erfüllbar. Ein Beispiel ist die möglichst kleine Blechdicke eines Bauteils bei möglichst großer Stabilität.

Im Gegensatz zu existierenden automatischen Optimierungstools erlaubt­ DesParO dem Benutzer, interaktiv­ den kompletten Design-Raum zu erforschen­ und den optimalen Bereich (die Pareto-Front) des multikriteriellen Optimierungsproblems­ zu finden. Dazu wird zuerst mit Design-of-Experiments-Techniken (DoE) ein kleiner Satz Simulationsexperimente bestimmt. Die Simulationsergebnisse verwendet DesParO­ zur Erzeugung eines nichtlinearen Metamodells, basierend auf radialen Basisfunktionen. Durch einen globalen Blick auf den Designraum kann der Benutzer das für seine Frage optimale Design finden. DesParO besitzt daher nicht die gängigen Nachteile automatischer Optimierungstools, wie etwa das »Hängenbleiben« in nur lokalen Optima, wie es typisch für Gradienten-basierte Methoden ist, oder aber sehr viele numerische Experimente, wie es bei Monte-Carlo-artigen Strategien notwendig ist.

Links: DesParO Benutzeroberfläche; rechts: Visualisierung der Design-Optimierung mit DesParO
© Foto Fraunhofer SCAI

Links: DesParO Benutzeroberfläche; rechts: Visualisierung der Design-Optimierung mit DesParO