简明直观的图形界面
Isight提供直观易用的用户图形界面，能够帮助用户快速创建复杂的多学科、多软件结合的仿真/优化流程，独特的拖拽式操作可方便的进行流程创建、数据映射、参数设置等工作。Isight功能丰富的任务编辑器带有灵活的文件参数化功能，可方便的提取分析文件、或者脚本中的参数，并将其转化为优化向量。同时，Isight还提供“循环”、“分支”、“条件”等多种流程逻辑控制方式，为流程设计带来极大的灵活性。作为扩展功能，Isight带有Jython/Python脚本自动化功能，可在流程执行时实现复杂的实时控制策略。Isight通过Runtime Gateway提供了数据处理和可视化功能，可在流程运行过程中实时显示曲线、柱状图、3D曲面、相关性图表、自组织特征映射等。
丰富的软件接口
Isight提供了大量成熟的第三方软件接口，以图形化无缝的方式实现对设计、分析工具的集成。这些接口包括CAE工具Abaqus, ANSA/META, Nastran, STAR-CCM+，ADAMS，DYNA, MYDYMO, ANSA 等，CAD工具Catia，还有Matlab, Excel等众多工程分析中经常使用的相关工具。同时也支持与企业自有的特殊工具软件集成。
Isight提供了大量专业的多学科多目标优化策略，包括：实验设计(DOE)，优化算法(单目标，多目标优化算法)，近似模型，稳健可靠性分析与优化等。这些方法帮助设计人员搜寻不仅理论上可行，而且实际上（如考虑制造工艺）也同样可行的最优设计方案。
实验设计(DOE)方法
实验设计(DOE)方法可以帮助用户了解和评估各个设计变量对设计目标的影响，便于进行设计参数的筛选以减少优化问题规模，同时为构造近似模型提供样本数据库，亦可得到优化设计的粗略估计。Isight提供多种实验设计方法：全因子法，部分因子法，Box-Behnken法，中心复合法，正交数组法，超拉丁方法，优化拉丁方法，参数试验，与自定义实验表等。
优化方法
Isight提供了包括数值优化、全局探索法、启发式优化法和多目标多准则优化算法，以帮助客户进行多学科多目标优化分析。Isight提供的高效率的数值优化算法包括Hook Jeeves模式搜索法，简约下降梯度法，序列二次规划法，修正可行方向法，单纯型下山法， 整数规划法，满应力法等；并提供适应于多峰问题的全局优化探索方法，如多岛遗传算法，自适应的模拟退火法等；针对多目标权衡问题，提供了多种多目标遗传算法以及粒子群法获取Pareto解集，还专门提供了一个多目标决策工具：工程数据挖掘模块以辅助多目标多准则权衡决策。
稳健性设计
Isight提供的质量工程方法主要包括：蒙特卡洛分析可以有效评估设计的可靠性与稳健性；基于可靠性优化设计的SDI方法可以提高设计的可靠度水平；（动态、静态）田口(Taguchi)方法则以实验设计为基础获取稳健的设计；六西格玛设计方法则是质量工程中的公认的规范性方法。
近似模型
近似模型帮助用户快速拟合生成数学代理模型，从而避免在需要多次迭代计算的优化工程中运行大规模的CAE分析模型。近似模型可以与多种策略进行组合，包括：DOE，Optimization，Monte Carlo，质量方法等。Isight提供的近似模型包括响应面模型，正交多项式近似，径向基神经网络模型，以及Kriging模型。
还没有会员在线账号？
马上点击 注册 成为有限元在线会员！您将会获得多项会员专享权限！
在线观看有限元视频文档资料
参加有限元在线的网络培训
实时获得最新有限元技术动态
与有限元在线工程师互动
more>>
