{"id":1136,"date":"2023-09-25T18:26:21","date_gmt":"2023-09-25T18:26:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupossc.com\/blog\/?p=1136"},"modified":"2023-09-25T18:32:34","modified_gmt":"2023-09-25T18:32:34","slug":"ansys-modelcenter-ahora-incluye-algoritmos-de-optimizacion-ansys-optislang","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/2023\/09\/25\/ansys-modelcenter-ahora-incluye-algoritmos-de-optimizacion-ansys-optislang\/","title":{"rendered":"Ansys ModelCenter Ahora Incluye Algoritmos de Optimizaci\u00f3n Ansys OptiSLang"},"content":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]<span style=\"color: #000000;\">En el panorama de ingenier\u00eda actual en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, la capacidad de cerrar de manera eficiente la brecha entre el dise\u00f1o conceptual a nivel de sistema y el dise\u00f1o detallado de componentes es crucial.\u00a0Este proceso implica refinar los requisitos de dise\u00f1o multidisciplinario, validar iteraciones de dise\u00f1o a trav\u00e9s de simulaciones basadas en f\u00edsica y optimizar los par\u00e1metros de dise\u00f1o para lograr las mejores compensaciones en las primeras etapas del ciclo de dise\u00f1o.\u00a0Ansys ModelCenter\u00a0, integrado con los potentes algoritmos de optimizaci\u00f3n multipar\u00e1metro de\u00a0Ansys optiSLang\u00a0, ofrece un flujo de trabajo transformador que conecta perfectamente estas fases, lo que permite a los ingenieros dise\u00f1ar soluciones de vanguardia teniendo en cuenta las limitaciones de costos.<\/span>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_single_image image=\u00bb1138&#8243; img_size=\u00bbfull\u00bb alignment=\u00bbcenter\u00bb][rs_space lg_device=\u00bb5&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text]<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>La integraci\u00f3n de los algoritmos de optimizaci\u00f3n optiSLang dentro de ModelCenter proporciona una soluci\u00f3n \u00fanica, que abarca desde el dise\u00f1o conceptual a nivel del sistema hasta el dise\u00f1o y la optimizaci\u00f3n detallados de los componentes.<\/em><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]<span style=\"color: #000000;\">ModelCenter act\u00faa como una plataforma de integraci\u00f3n de sistemas, conectando requisitos de un entorno de modelado de arquitectura de sistemas y proporcionando un entorno unificado para gestionar y ejecutar simulaciones desde diversas herramientas de software.\u00a0El poder de ModelCenter radica en su capacidad para automatizar el proceso de simulaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n.\u00a0Los ingenieros pueden crear plantillas de flujo de trabajo que conecten diferentes herramientas, pasen datos entre simulaciones y realicen ciclos de optimizaci\u00f3n automatizados.\u00a0Al aprovechar el poder de ModelCenter, los ingenieros pueden organizar de manera eficiente todo el proceso de dise\u00f1o, garantizando resultados consistentes y ahorrando mucho tiempo y esfuerzo.<\/span>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb30&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n<h2>Liberando el poder de la optimizaci\u00f3n del dise\u00f1o con optiSLang y ModelCenter<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]<span style=\"color: #000000;\">Ansys optiSLang es utilizado por una amplia gama de industrias para la exploraci\u00f3n, optimizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de robustez del dise\u00f1o param\u00e9trico en combinaci\u00f3n con cualquier herramienta de simulaci\u00f3n o ingenier\u00eda asistida por computadora (CAE).\u00a0Al aprovechar estos cinco optimizadores optiSLang, los mejores de su clase, los usuarios de ModelCenter ahora pueden identificar el dise\u00f1o m\u00e1s \u00f3ptimo de forma r\u00e1pida y eficiente.\u00a0Comparemos los casos de uso de cada uno de estos algoritmos.<\/span>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_single_image image=\u00bb1139&#8243; img_size=\u00bbfull\u00bb alignment=\u00bbcenter\u00bb][rs_space lg_device=\u00bb5&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text]<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Soluciones Ansys para transformaci\u00f3n digital e ingenier\u00eda de sistemas basada en modelos (MBSE).<\/em><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmo evolutivo<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\">Los algoritmos evolutivos (EA) son m\u00e9todos de b\u00fasqueda estoc\u00e1stica que imitan procesos de evoluci\u00f3n biol\u00f3gica natural como la selecci\u00f3n, la recombinaci\u00f3n y la mutaci\u00f3n.\u00a0Se utilizan para variables de dise\u00f1o discretas y continuas, tareas de optimizaci\u00f3n de objetivos \u00fanicos y m\u00faltiples y problemas con una gran proporci\u00f3n de dise\u00f1os fallidos.\u00a0Los EA son m\u00e1s eficientes que los m\u00e9todos basados \u200b\u200ben gradientes y basados \u200b\u200ben superficies de respuesta si el n\u00famero de variables de dise\u00f1o y condiciones de restricci\u00f3n es grande.\u00a0Tambi\u00e9n son m\u00e1s eficientes que NLPQLP para una gran cantidad de variables.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmo de adaptaci\u00f3n de la matriz de covarianza<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\">El algoritmo de adaptaci\u00f3n de matriz de covarianza (CMA) es una estrategia de evoluci\u00f3n estoc\u00e1stica para la optimizaci\u00f3n de par\u00e1metros reales de funciones no lineales y no convexas.\u00a0Se utilizan en un paisaje de b\u00fasqueda accidentado, que puede comprender discontinuidades, crestas pronunciadas u \u00f3ptimos locales.\u00a0A diferencia de la mayor\u00eda de los m\u00e9todos cl\u00e1sicos, se hacen menos suposiciones sobre la naturaleza de la funci\u00f3n objetivo subyacente.\u00a0S\u00f3lo se aprovecha la clasificaci\u00f3n entre soluciones candidatas para conocer la distribuci\u00f3n muestral, y no se requieren derivadas ni los valores de las funciones en s\u00ed.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmo de optimizaci\u00f3n de enjambre de part\u00edculas<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\">El algoritmo de enjambre de part\u00edculas es un algoritmo de optimizaci\u00f3n global basado en poblaciones en el que cada poblaci\u00f3n consta de un n\u00famero determinado de part\u00edculas que se mueven a trav\u00e9s del espacio de dise\u00f1o.\u00a0PSO funciona de manera similar a EA para problemas de optimizaci\u00f3n de uno o varios objetivos y puede manejar muchos dise\u00f1os fallidos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Optimizador de un clic<\/strong><\/span>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #000000;\">El optimizador de un clic (OCO) es una estrategia de optimizaci\u00f3n h\u00edbrida eficiente que viene con una sola configuraci\u00f3n principal que debe ajustarse: la cantidad m\u00e1xima de evaluaciones de dise\u00f1o.\u00a0Esto proporciona la capacidad de cambiar din\u00e1micamente entre algoritmos de optimizaci\u00f3n y ejecutar varios algoritmos simult\u00e1neamente.\u00a0OCO es una de las estrategias de optimizaci\u00f3n m\u00e1s confiables y eficientes.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_single_image image=\u00bb1140&#8243; img_size=\u00bbfull\u00bb alignment=\u00bbcenter\u00bb][rs_space lg_device=\u00bb5&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text]<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Optimizadores de Ansys optiSLang y c\u00f3mo se comparan entre s\u00ed<\/em><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][rs_space lg_device=\u00bb20&#8243; md_device=\u00bb\u00bb sm_device=\u00bb\u00bb xs_device=\u00bb\u00bb][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]<span style=\"color: #000000;\">La integraci\u00f3n de optimizadores optiSLang es una gran adici\u00f3n a ModelCenter, ya que permite una optimizaci\u00f3n eficiente de los par\u00e1metros, una exploraci\u00f3n de dise\u00f1o, una identificaci\u00f3n \u00f3ptima de las compensaciones y soluciones rentables.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text dp_text_size=\u00bbsize-4&#8243;]En el panorama de ingenier\u00eda actual en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, la capacidad de cerrar de manera eficiente la brecha entre el dise\u00f1o conceptual a nivel de sistema y el dise\u00f1o detallado de componentes es crucial.\u00a0Este proceso implica refinar los requisitos de dise\u00f1o multidisciplinario, validar iteraciones de dise\u00f1o a trav\u00e9s de simulaciones basadas en f\u00edsica y [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-1136","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1136","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1136"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1136\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1142,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1136\/revisions\/1142"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1136"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1136"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/grupossc.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1136"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}