AIPOD是由南京天洑軟件有限公司自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。

現已正式推出AIPOD 2022R2版本。與上個版本相比，全新的AIPOD 2022R2對軟件功能進行了升級，并對用戶體驗進行了全方面的優化，具體包括：

?更豐富的實驗設計（DOE）算法；

?更豐富的優化設計算法；

?更靈活的分布式資源利用；

?更完善的后處理功能。

AIPOD 2022R2帶來的這些令人振奮的新功能，大幅完善和豐富了平臺功能，對用戶的使用場景進行了更全面的覆蓋，能夠更好的幫助用戶開展優化設計。

更豐富的實驗設計（DOE）算法

AIPOD 2022R2中補充了包含sobol、部分因子采樣等7種實驗設計算法，平臺內實驗設計算法多樣性實現極大提升，進一步擴展了對用戶不同需求的實驗設計場景覆蓋。此外，2022R2版本對平臺內已集成的均勻采樣等算法進行了優化，賦予了用戶對參與采樣變量更靈活配置的能力。

圖1 實驗設計（DOE算法）

更豐富的優化設計算法

AIPOD 2022R2針對單目標優化需求，補充了包含近兩年學術界提出的天鷹優化引擎在內20余種學術前沿算法；針對多目標優化需求，補充了包含近兩年學術界最新提出的AGEMOEA2的5種學術前沿算法，新算法的引入使得平臺內優化設計算法數量多達50余種。得益于平臺內優化算法的多樣性，AIPOD能夠輔助用戶更好更快的解決包含強條件約束，非線性多峰值等在內的優化問題。

圖2 優化算法

更靈活的分布式資源利用

AIPOD 2022R2對平臺的分布式資源功能模塊進行了全面升級，升級后的分布式資源利用不僅限于通過批處理命令調用的功能節點，實現了全部功能節點的覆蓋，用戶可將不同軟件的執行、經驗公式的計算分配至不同的計算機或服務器中，較大程度的利用計算資源。此外，新版本還引入了多種容錯機制，使得分布式計算的穩定性進一步提高。

圖3 分布式資源利用

更完善的后處理功能

AIPOD 2022R2開放了后處理圖表的交互配置功能，除了支持可視化圖表的諸如標題、坐標軸等繪圖信息的配置外，還支持通過單點大小、顏色等進行配置實現在高維數據的可視化，繪制的圖表可直接用于報告中。此外，R2版本還支持基于優化任務結果對設計變量敏感性進行分析，輔助用戶進行更好的優化決策。

圖4 后處理圖表

其他

除上述主要功能更新外，AIPOD 2022R2還提供了代理模型下載，幫助文檔在線查看、優化任務監控中算例計算終止等大量新功能，并通過引入多種容錯機制進一步提升了軟件的穩定性。

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免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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