ANSYS optiSLang 8破解版擁有一個注冊文件，可以讓用戶無需購買即可免費解鎖軟件，能夠幫助學(xué)科優(yōu)化分析方面的用戶快速計算出不同參數(shù)對于模型的影響，軟件擁有強大的穩(wěn)定性與兼容性，并且能夠使用多種優(yōu)化算法來提升樣本計算效率，從而讓整個分析過程更加快速。

破解教程

1、下載數(shù)據(jù)包然后解壓，雙擊“ANSYS_optiSLang_Setup_8.0.0.58613.exe”進(jìn)行安裝

2、軟件正在安裝請耐心等待

3、安裝完成

4、安裝完成，將破解文件夾中的ANSYS optiSLang文件夾復(fù)制到安裝目錄中，點擊替換目標(biāo)中的文件，

默認(rèn)目錄為C：\ Program Files \ Dynardo \ ANSYS optiSLang

5、①將“ dynardo_SSQ.dat”復(fù)制到計算機C:\Program Files\Dynardo目錄下，

②右鍵此電腦→屬性→高級系統(tǒng)設(shè)置→環(huán)境變量→系統(tǒng)環(huán)境變量，創(chuàng)建系統(tǒng)環(huán)境變量；

變量名：DYNARDO_LICENSE_FILE

變量值：指向“ dynardo_SSQ.dat”的路徑（例如DYNARDO_LICENSE_FILE = C:\Program Files\Dynardo\dynardo_SSQ.dat）

6、運行“ SolidSQUADLoaderEnabler.reg”并確認(rèn)將信息添加到Windows注冊表中

7、重啟電腦即可

軟件功能

1、RDO的前沿算法

在虛擬產(chǎn)品開發(fā)中引入基于CAE的RDO對過程自動化，參數(shù)化虛擬模型和算法效率提出了很高的要求。 自2001年推出產(chǎn)品以來，Dynardo逐漸發(fā)展了軟件的技術(shù)，特別是對于包含許多參數(shù)和隨機變量的復(fù)雜非線性分析模型的應(yīng)用。還實現(xiàn)了對設(shè)計失敗和CAE求解器噪聲的穩(wěn)健處理。算法向?qū)Ш陀脩?最佳實踐指導(dǎo)模塊化工作流程使軟件成為一種簡單靈活的軟件工具，可用于基于CAE的產(chǎn)品優(yōu)化。 最佳預(yù)測元模型（MOP）的創(chuàng)新技術(shù)，包含自動可變減少和響應(yīng)變化預(yù)測質(zhì)量的測量，使用戶能夠有效地解決具有挑戰(zhàn)性的RDO任務(wù)。

2、CAE集成和流程自動化

為了生成合適的CAE參數(shù)模型作為RDO的關(guān)鍵要求，Workbench已被確立為最強大的參數(shù)化模型環(huán)境之一。它包括與主要CAD程序的雙向接口，并能夠在中央?yún)?shù)管理器中收集所有可用的CAE和CAD數(shù)據(jù)。因此，系統(tǒng)集成，過程自動化和作業(yè)控制也集成在Workbench中，以從參數(shù)管理器更新一個或多個設(shè)計。在這種情況下，開發(fā)了將這個直接整合到參數(shù)化建模環(huán)境中，其優(yōu)先級與外部CAE代碼集成到optiSLang函數(shù)中的優(yōu)先級相同。

過程自動化。如果Workbench中提供了所有參數(shù)，則可以輕松使用這款軟件的向?qū)б约办`敏度分析，優(yōu)化和穩(wěn)健性評估的拖放模塊。

設(shè)置和運行變量分析不再困難。

如果必須添加額外的輸入或輸出參數(shù)，需要處理信號，或者需要集成第三方工具，軟件的GUI提供了強大的集成和自動化功能。對于Workbench項目的整合，可以使用ANSYS集成節(jié)點以及文本文件庫通信功能。此外，我們的圖形編程支持基于文件的流程集成，可直接訪問ANSYS或SimulationX等參數(shù)化建模CAE環(huán)境，以及Excel，MATLAB或Python等環(huán)境。

3、CAx工作流 SPDM

為高效的參數(shù)化建模和流程生成提供了各種功能，包括模板或子流的定義和使用，或用戶定義的算法和工作流的定制。自上而下5，已經(jīng)實施了模擬和過程數(shù)據(jù)管理（SPDM）的網(wǎng)關(guān)，用于SPDM參數(shù)模型的定義和使用以及與EKM或Siemens Teamcenter的數(shù)據(jù)交換。

最佳實踐模塊

提供了最佳實踐算法，包括默認(rèn)和向?qū)е改?，用于在虛擬產(chǎn)品開發(fā)中定期集成基于CAE的RDO方法。 它的三個模塊支持最佳算法和模塊化工作流生成：

1）靈敏度分析了解設(shè)計，重新

最重要的參數(shù)，檢查響應(yīng)變化的預(yù)測質(zhì)量，并自動生成最佳的元模型

2）優(yōu)化以提高設(shè)計性能

3）魯棒性評估以驗證關(guān)于散射材料參數(shù)，生產(chǎn)公差或變化的環(huán)境條件的設(shè)計穩(wěn)健性模塊可以通過拖放功能輕松應(yīng)用。使用基于向?qū)У脑O(shè)置，用戶輸入減少到最小，只需要設(shè)置參數(shù)范圍，分散，約束和目標(biāo)。借助最佳實踐默認(rèn)值和向?qū)б龑?dǎo)的模塊化工作流程自動生成Allalgorithm設(shè)置。在優(yōu)化模塊中，算法基于靈敏度分析和附加用戶輸入的結(jié)果生成最有效和最合適的優(yōu)化策略。

4、可擴(kuò)展性

軟件的開放性還使用戶能夠插入：

DOE算法，優(yōu)化，魯棒性等

元模型

工具集成

數(shù)據(jù)庫連接這些接口滿足當(dāng)前對靈活性和即將發(fā)生的可擴(kuò)展性請求的要求。因此，我們是滿足度量和仿真驅(qū)動的虛擬產(chǎn)品開發(fā)的未來需求的平臺。

軟件特色

1.敏感度分析。COD、COI、COP、CC等指標(biāo)精確而客觀地衡量隨機變量對響應(yīng)的影響程度。

2.多學(xué)科優(yōu)化。先進(jìn)的單目標(biāo)、多目標(biāo)尋優(yōu)算法，全局和局部的自適應(yīng)響應(yīng)面方法大大提高多變量工程優(yōu)化問題的求解效率。

3.穩(wěn)健性評估。基于方差分析，高級拉丁超立方抽樣方法有效降低變量間的相關(guān)性，以更少的樣本點獲取更多的響應(yīng)信息，有效提高計算效率。

4.可靠性分析?；诟怕试O(shè)計方法，提供先進(jìn)的可靠性分析方法，有效提高小概率事件的可靠度計算精度。

5.穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化設(shè)計。穩(wěn)健可靠性與優(yōu)化分析集成，考慮產(chǎn)品設(shè)計的不確定性因素對產(chǎn)品性能進(jìn)行優(yōu)化，提高產(chǎn)品的穩(wěn)健性與可靠性，降低失效概率。

6.涵蓋參數(shù)敏感性分析、優(yōu)化設(shè)計、穩(wěn)健性、可靠性分析與優(yōu)化。

7.多參數(shù)、多目標(biāo)優(yōu)化。

8.參數(shù)識別能力，可以識別重要參數(shù)并對參數(shù)進(jìn)行過濾。

9.豐富的優(yōu)化算法，包括單目標(biāo)、多目標(biāo)，梯度法、遺傳/進(jìn)化算法，自適應(yīng)響應(yīng)面、粒子群算法、帕累托優(yōu)化等。

10.改進(jìn)的拉丁超立方取樣，避免樣本聚集，可以保證每個樣本的有效性并最大限度減小樣本之間的多余相關(guān)性。

11.基于移動最小二乘法的高質(zhì)量響應(yīng)面(MOP)，可以替代CAE求解器進(jìn)行求解，優(yōu)化過程的樣本計算效率可提高數(shù)個量級。

12.支持多機并行計算(多機集群化處理)。

13.適用面廣，提供靈活的CAE軟件接口，與眾多CAE軟件集成

14.ANSYS、ABAQUS、NASTRAN、Adams、LS-DYNA、PERMAS、Fluent、CFX、Star-CD、MADYMO、FLAC3D、Matlab、Excel、Python、Simulation X、Slang，等。

15.所有可以批處理運行的軟件或程序。

軟件亮點

1、虛擬產(chǎn)品開發(fā)中的穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化（RDO）

如果您知道在多大程度上通過產(chǎn)品開發(fā)實現(xiàn)安全的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化，您會有什么優(yōu)勢？你的設(shè)計真的有多強大？

使用這個，您可以執(zhí)行基于CAE的敏感性分析，多學(xué)科優(yōu)化，穩(wěn)健性評估和可靠性分析，因此可以：

量化風(fēng)險

確定優(yōu)化潛力

改善產(chǎn)品屬性

安全資源許可證

縮短開發(fā)時間

使用預(yù)測系數(shù)（CoP）和最佳預(yù)后元模型（MOP）自動識別相關(guān)的輸入和輸出參數(shù)并量化預(yù)測能力，可預(yù)測性是有效優(yōu)化的關(guān)鍵，并實現(xiàn)了一種可以最小化求解器調(diào)用的無法運行的哲學(xué)。使用我們這個軟件，因此可以使用許多變量，散射輸入變量或非線性系統(tǒng)行為來解決甚至復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)。最佳實踐管理自動選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法，例如梯度方法，遺傳算法，進(jìn)化策略或自適應(yīng)響應(yīng)面方法。所有優(yōu)化和隨機分析方法都可以根據(jù)任務(wù)進(jìn)行組合。使用這個，您可以充分利用參數(shù)優(yōu)化的可能性并加速您的虛擬產(chǎn)品開發(fā)。

2、方法

軟件提供有效的穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化方法，以解決您在CAE領(lǐng)域的任務(wù)：

靈敏度

分析多學(xué)科優(yōu)化

參數(shù)

識別魯棒性評估

可靠性

分析魯棒設(shè)計優(yōu)化

隨機場

3、集成外部CAE流程

任何求解器的仿真過程（MATLAB，Excel和Python的...）或前，后處理器可以通過ASCII文件和參數(shù)的敏感性研究，優(yōu)化和隨機分析將在圖形編輯器來提供連接。

1）CAE一體化進(jìn)程

交互式過程自動化和過程集成以及對最佳參數(shù)仿真模型的訪問是成功進(jìn)行基于CAE的變異分析的關(guān)鍵。通過輸入助手和默認(rèn)設(shè)置支持這些工作流程。

2）CAE

流程集成

支持虛擬產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域中各種軟件的參數(shù)化連接。通過基于文本或預(yù)定義的接口實現(xiàn)集成。目前，超過100種不同的CAx / PLM軟件解決方案與optiSLang相結(jié)合。新一代就可以提供訪問：

CAD（Catia，Nx，Creo，Solidworks ......）

CAE（Abaqus，AMESim ...）

MS Excel，Matlab，Python ......

PLM（EKM，Teamcenter，Subversion ...）

內(nèi)部求解器

可以將不同的參數(shù)環(huán)境捆綁在一起，并將其組合到基于CAE的產(chǎn)品開發(fā)的自動參數(shù)工作流程中

3）接口，自動化和擴(kuò)展

提供各種接口（Python，C ++，命令行），用于在這里和外部軟件集成中自動創(chuàng)建，修改和執(zhí)行項目。這確保了自定義應(yīng)用程序的實現(xiàn)，并允許將這個項目集成到自定義平臺中。重復(fù)性和耗時的任務(wù)是標(biāo)準(zhǔn)化和自動化的。

平臺的高效率允許用戶連接到：

DOE算法，優(yōu)化，穩(wěn)健性評估等

元模型

CAx集成

數(shù)據(jù)庫鏈接

這使得我們成為一個靈活的平臺，可以滿足虛擬產(chǎn)品開發(fā)中參數(shù)仿真的當(dāng)前和未來需求。

4）CAx工作流程的實施

用戶界面通過圖形耦合的構(gòu)建塊和算法來支持工作流，以說明依賴性和時間線。這允許集中定義和控制交互。同時，顯示易于理解的圖表和按鈕。這樣可以實現(xiàn)整個工作流程的全面訪問和可跟蹤性。

用戶可以連接來自CAE求解器的復(fù)雜仿真過程以及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)或集群中的前處理器和后處理器。自動化在捆綁的求解器流程鏈或復(fù)雜的多學(xué)科/多域工作流中實現(xiàn)?？冃П硎炯捌湓u估也可以成為標(biāo)準(zhǔn)化項目的一部分。

5）將這個集成到CAE建模環(huán)境中

軟件的模塊化設(shè)計支持將模塊直接集成到標(biāo)準(zhǔn)化的參數(shù)化建模環(huán)境中。這樣可以在z中無縫集成。例如Workbench / AIM，Excel或SimulationX。在這里，用戶不必離開其參數(shù)化建模環(huán)境，并且可以有效地訪問我們模塊

4、一般功能

可理解的分類

配置中的最小努力

簡單的流程實施

最先進(jìn)的算法

有針對性的個人性能限制定義

快速參數(shù)化

邊界條件和目標(biāo)的簡單定義

5、關(guān)鍵應(yīng)用

在這里，您將找到關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域的概述，其中包含有關(guān)成功的客戶項目和當(dāng)前研究狀態(tài)的信息。

液壓-機械-熱耦合在巖石FEM計算

制動系統(tǒng)的穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化

產(chǎn)品開發(fā)在消費品行業(yè)

由渦輪機械穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計

的魯棒性形成模擬

汽車行業(yè)安全系統(tǒng)的穩(wěn)健性

在汽車行業(yè)各種Karrosseriestrukturen的穩(wěn)健性評估，

電子元器件和組件的優(yōu)化

穩(wěn)健設(shè)計優(yōu)化醫(yī)療技術(shù)的

穩(wěn)健設(shè)計海上風(fēng)力發(fā)電機支撐結(jié)構(gòu)的

優(yōu)化半導(dǎo)體工業(yè)的優(yōu)化

光學(xué)和光子學(xué)的模擬和優(yōu)化

6、最佳預(yù)后（MOP）/預(yù)后系數(shù)（CoP）的元模型

工程任務(wù)受許多參數(shù)的影響。隨著optiSLang和MOP ? / COP ?方法，你可以使用完整的優(yōu)化潛力，而不必局限于少數(shù)PARAMATERS（CAE + CAD）。

作為靈敏度分析的一部分，自動識別最重要的參數(shù)，并找到具有相關(guān)輸入和輸出變量的最佳可能相關(guān)模型（元模型）。量化了許多全球元模型的預(yù)測能力。在靈敏度模塊中，預(yù)測系數(shù)（CoP）?允許過濾相關(guān)的輸入?yún)?shù)。根據(jù)結(jié)果大小的預(yù)測能力，選擇最佳元模型。此最佳預(yù)測元模型（MOP）?代表參數(shù)變化和結(jié)果大小之間最重要的關(guān)系，可用作CAE計算的替代，用于優(yōu)化或穩(wěn)健性評估。通過預(yù)測仿真模型的預(yù)測質(zhì)量，可以實現(xiàn)最小化求解器調(diào)用的“無運行太多”理念。