시나리오 자동 생성

Latin Hypercube Sampling 기법을 활용하여 파라미터 스터디에 필요한 시나리오를 자동으로 생성합니다. 이 기법은 설계 변수의 전체 범위를 균등하게 샘플링하여 적은 수의 시나리오로 다양한 변수 조합을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 반복적이고 시간이 많이 소요되는 수동 설계 과정을 대체하며, 파라미터 스터디의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다.

데이터 변환

솔리드웍스의 구조 및 유동해석 결과로 얻어진 파라미터 스터디 데이터를 체계적으로 정렬합니다. 이를 통해 입출력 파라미터를 각각 분리하여 저장함으로써, 데이터의 가독성과 후속 분석의 효율성을 크게 향상시킵니다.

솔리드웍스 데이터와 마찬가지로 3rd Party Tool의 파라미터 스터디 데이터 변환도 추가 개발 가능합니다.

파라미터 상관관계 및 민감도 분석

입출력 파라미터 간의 복잡한 상호 작용을 정밀하게 분석하는 기능을 포함하고 있습니다. 이를 통해 특정 입력 변수가 제품 성능에 미치는 영향을 정량화하며, 주요 변수와 그 상호 관계를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이 분석은 최적화 대상 변수의 우선순위를 도출하고, 불필요한 변수의 영향을 배제하여 정확한 설계 인사이트를 제공합니다.

설계 탐색

사용자가 설정한 제약조건과 목표 성능 지표를 고려하여 최적의 설계 변수 조합을 탐색합니다. 다양한 조합 중에서 제품의 기능과 성능을 동시에 만족할 수 있는 설계안을 자동으로 도출하며, 성능과 비용 간의 균형을 효율적으로 검토할 수 있습니다. 이를 통해 개발 단계에서의 의사결정 지원과 설계 품질 개선을 달성합니다.

메타 모델

파라미터 스터디 결과 데이터 기반으로 근사 모델을 자동 생성합니다. 이 근사 모델은 입력 변수의 변화에 따른 출력 값을 예측할 수 있게 하여, 추가적인 시뮬레이션이나 시험 없이도 결과를 신속하게 추정할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 시뮬레이션 및 시험의 비용과 시간을 절감하고, 설계 최적화 과정의 효율성을 높입니다.

최적 설계 조건 제안

사용자가 정의한 제약조건을 입력하면, 파라미터 스터디 결과 데이터를 분석하여 해당 제약조건에 부합하는 입력 변수의 범위를 자동으로 도출합니다. 이를 통해 사용자는 설계 변수 중 어떤 범위 내에서 제품 성능을 만족할 수 있는지 명확하게 파악할 수 있으며, 최적화 실험의 방향성을 효과적으로 설정할 수 있습니다.

분석 보고서 자동 생성

사용자에게 이해하기 쉽고 활용 가능한 분석 보고서를 자동으로 생성합니다. 이 보고서는 주요 지표, 그래프, 분석 결과를 포함하여, 연구 및 설계 과정의 결과를 효과적으로 공유할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 문서화 작업에 소요되는 시간을 획기적으로 줄이고, 의사결정의 신뢰성을 높입니다.