DATADVANCE объявляет о выходе релиза pSeven 6.15

Исследование пространства проектных параметров

• Мы обновили и существенно улучшили 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.
    

  • 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.
    

• 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, создавая 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 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 затем восстановить соответствие между сохраненным файлом и итерацией расчета.

Работа с аппроксимационными моделями

• 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.
    

  • 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).

Расширение функционала блоков интеграции

В pSeven 6.15 мы продолжили работу 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, мы изменили статус блока FMI model: в библиотеке блоков он больше не отображается как beta.

Мы 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.

Расширенная поддержка дискретных и категориальных переменных

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

Синхронизация графиков

Иконки блоков

Лицензия

В этом обновлении мы также устранили ряд проблем и ошибок программы. Полный состав улучшений и исправлений, вошедших в новую версию, приведен в списке изменений pSeven 6.15.

www.datadvance.net