DATADVANCE выпустила новый релиз платформы pSeven 6.15

Команда разработчиков DATADVANCE рада объявить о выходе pSeven 6.15, новой версии программной платформы для анализа данных и оптимизации. В этомом релизе представлены новые возможности для исследования пространства проектных параметров, обучения аппроксимационных моделей и прямой интеграции с CAD/CAE-пакетами. Также были улучшены поддержка категориальных переменных в различных техниках и инструментах для работы с аппроксимационными моделями, реализованы новые возможности для синхронизации данных на таблицах и графиках и представлены обновления, повышающие удобство использования платформы.

Исследование пространства проектных параметров

В данном релизе появились новые возможности для исследования пространства проектных параметров за счет обновления блока UQ и различных улучшений техники Adaptive design (адаптивное планирование эксперимента). Назовем наиболее значимые обновления.

Обновлен и существенно улучшен блок UQ, который теперь имеет название Uncertainty quantification. Основные характеристики обновленного блока:

• новый быстрый и удобный интерфейс, реализованный по аналогии c блоком Design space exploration;
• техника Smart Selection обеспечивает автоматический подбор оптимального метода для анализа с учетом конкретной задачи и дополнительных параметров (рис. 1);
• сложные сценарии конфигурации: поддержка векторных переменных и откликов, возможность динамически задавать свойства переменных и откликов, используя специальные входные порты, поддержка параллельных вычислений и др.;
• результаты исследования представлены в виде HTML-отчета, содержание которого можно просмотреть в инструменте Page viewer на вкладке Analyze (рис. 2).

Рис. 1

Рис. 2

Работа техники Adaptive design улучшена в следующих специальных случаях:

• существенно увеличена производительность техники при планировании эксперимента в пространстве высокой размерности с большим количеством линейных ограничений, формирующих узкую допустимую область;
• повышено качество результатов в задаче планирования эксперимента на основе начальной выборки данных, но без возможности вычислять значения откликов модели в новых сгенерированных точках. Новый алгоритм избегает создания кластеров, формируя более равномерное распределение.

Ряд улучшений также получила техника Adaptive design for GP (адаптивное планирование экспериментов для моделирования на основе гауссовских процессов):

• повышена производительность и стабильность техники в задачах с функциональными ограничениями;
• добавлена поддержка многомерных откликов;
• добавлена поддержка параллельных вычислений: при наличии расчетной модели, которая может параллельно вычислять значения откликов для нескольких наборов входных параметров, техника работает быстрее.

Обновление блока Design space exploration

В новой версии расширен функционал блока Design space exploration:

• в результатах блока теперь можно видеть значения метрики, показывающей степень нарушения заданных ограничений для каждой точки;
• добавлены специальные порты, через которые блок передает индекс текущей итерации. Блоки, которыми он управляет, могут использовать этот индекс, например, в именах создаваемых файлов, что позволяет восстановить затем соответствие между сохраненным файлом и итерацией расчета.

Кроме того, были усовершенствованы внутренние алгоритмы оптимизации, что позволило существенно повысить производительность блока при решении задач инженерной оптимизации с ограничениями.

Работа с аппроксимационными моделями

В данном релизе продолжена работа по усовершенствованию функционала инструмента Model builder на вкладке Analyze. Перечень наиболее значимых обновлений приведен ниже.

Расширены функциональные возможности и повышена производительность инструмента Model builder в режиме Smart Selection, в частности:

• реализован новый автоматический алгоритм для определения необходимости применения логарифмического преобразования к откликам обучающей выборки. Данный алгоритм сравнивает между собой модели, построенные с использованием и без использования логарифмирования, и выбирает модель более высокого качества. Логарифмическое преобразование по выходам модели может повысить точность модели в условиях, когда значения откликов в обучающей выборке распределены экспоненциально;
• повышены эффективность и производительность алгоритма Smart Selection за счет усовершенствования техник аппроксимации на основе гауссовских процессов. Эти улучшения будут заметны и при использовании блока ApproxBuilder (рис. 3);
• при обучении моделей появился новый режим поиска линейных зависимостей между выходами, найденные линейные зависимости сохраняются в обученной модели. Поиск линейных зависимостей реализован в инструменте Model builder в режиме Smart Selection, а также в блоке ApproxBuilder;
• улучшена эвристика распределения нагрузки и повышена эффективность использования вычислительных ресурсов при распараллеливании обучения аппроксимационных моделей (режим по умолчанию в Smart Selection).

Рис. 3

Расширение функционала блоков интеграции

В новой версии был расширен существующий функционал некоторых блоков прямой интеграции.

В pSeven 6.15 была продолжена работа по поддержке стандарта Functional Mock-up Interface (FMI). В блоке FMI model появилась возможность работы с моделями стандарта FMI в формате Model Exchange. Для блока ApproxBuilder добавлена возможность экспорта аппроксимационных моделей pSeven в формат Model Exchange. Кроме того, был изменен статус блока FMI model: в библиотеке блоков он больше не отображается как beta.

Кроме того, разработчики доработали блок STAR-CCM+, расширив существующие возможности для запуска решателя на удаленном вычислительном ресурсе. В предыдущих версиях блок мог подключаться к уже запущенному на удаленной машине серверу STAR-CCM+, а новая версия блока может загружать симуляции на удаленный сервер через SSH, при этом настройка соединения и запуск сервера осуществляются автоматически из конфигурации блока. Среди остальных обновлений блока STAR-CCM+ можно также выделить следующие:

• реализована поддержка глобальных параметров, которые теперь отображаются в дереве модели;
• появилась возможность экспортировать графики, полученные в результате симуляции.

В блоке интеграции с Excel теперь можно передавать путь к файлу документа и файлу для экспорта данных через порты Document file и Export file (рис. 4).

Рис. 4

Данное обновление позволяет динамически загружать в блок различные документы во время запуска расчетной схемы, сохранять различные версии рабочих документов в новые файлы или сделать пути к документам параметрами расчетной схемы.

Расширенная поддержка дискретных и категориальных переменных

В данном выпуске улучшена поддержка дискретных и категориальных переменных, в частности:

• добавлена возможность задавать уровни для дискретных переменных с любым набором числовых значений в техниках SBO (оптимизация на основе метамоделей) и Adaptive design (адаптивное планирование экспериментов);
• добавлена поддержка категориальных переменных для техник аппроксимации SPLT (сплайны с натяжением) и GBRT (градиентный бустинг на основе бинарных регрессионных деревьев) в инструменте Model builder;
• улучшена поддержка моделей с категориальными переменными в различных инструментах для работы с аппроксимационными моделями на вкладке Analyze.

Синхронизация графиков

В pSeven 6.14 была реализована возможность синхронизации данных между таблицами Sample viewer и графиками 2D plot и Parallel coordinates благодаря новой опции Linked selection. В 6.15 к инструментам анализа, которые поддерживают данную опцию, добавился Page viewer (рис. 5).

Рис. 5

Включение опции Linked selection в инструменте Page viewer обеспечит дополнительную визуализацию динамических обновлений выбранных параметров в таблицах и графиках. Переключение между страницами Page viewer отображает соответствующие точки на синхронизированных графиках. Также можно сразу перейти к интересующей точке по индексу отображаемой страницы.

Иконки блоков

В новой версии платформы реализована дополнительная функция для удобства пользователей, которые составляют сложные расчетные схемы с интеграцией внешних CAD/CAE-пакетов. Теперь можно устанавливать произвольные иконки блокам Composite, Program, PythonScript и Text, которые часто применяются для интеграции сторонних программных продуктов, например MATLAB & Simulink, Comsol, Abaqus, MSC Nastran и др. Это повышает читаемость сложных расчетных схем и позволяет быстрее ориентироваться в них (рис. 6).

Рис. 6

Лицензия

Новая версия pSeven требует обновления файла лицензии из-за изменений в формате лицензии. pSeven 6.15 несовместима с файлами лицензии от более ранних версий. Разработчики отправили обновленный файл лицензии по электронной почте всем клиентам, у которых не истек срок действия технической поддержки. Если вы не получили такое письмо, напишите на support@datadvance.net.

В этом обновлении также был устранен ряд проблем и ошибок программы. Полный состав улучшений и исправлений, вошедших в новую версию, приведен в списке изменений pSeven 6.15 на сайте www.datadvance.net