設計最適化は、プロジェクトの要件を満たす最良の設計パラメーターを見つけるプロセスです。エンジニアは通常、実験計画法 （能源部）、統計、および最適化といった手法を使用して、トレードオフを評価し最適な設計を決定します。設計最適化では多くの場合、複数の設計環境を使用して、設計パラメーターが物理ドメインに対して相互に及ぼす影響を評価する作業を行います。
MATLAB®では、表計算、テキスト ファイル、バイナリ ファイル、およびその他のアプリケーションなど、さまざまなファイル形式の設定データをインポートできます。MATLABや万博1manbetx®から感応度解析、パラメーター微調整、および設計最適化を実行できます。万博1manbetx模拟は MATLABと統合して、マルチドメインの動的システムをモデル化、シミュレート、および最適化するためのツールを提供します。
MATLABおよび 模万博1manbetx拟アドオン製品により、さらに設計最適化能力が広がります。
- 実験計画法を実行して、実験計画を指定し、モンテカルロ シミュレーションのための乱数を生成し、感応度解析を使用して結果の堅牢性を決定し、统计和机器学习工具箱™を使用して応答曲線モデルを作成します。
- 优化工具箱™および全局优化工具箱™を使用して、単一および複数の設計目標を最適化します。
- 基于模型矫正工具箱™を使用して、実験計画を定義し、統計モデルを開発し、複雑なパワートレイン システムの最適なキャリブレーションと参照テーブルを生成します。
- システム プラットフォームの改善やエネルギー消費の最小化などの目標を達成するために、万博1manbetxSimulink设计优化™を使用して 万博1manbetx模拟モデル内の設計パラメーターを微調整します。設計最適化手法を使用することにより、オーバーシュートや位相余裕などの時間ドメインおよび周波数ドメインの制約条件を満たすことができます。また、物理プラント パラメーターとアルゴリズムまたはコントローラーゲインを統合的に最適化して総合システム パフォーマンスを最大化することもできます。
