HyperStudy 개요

하이퍼스터디는 엔지니어와 설계자를 위한 설계 조사 도구입니다. 지능형 설계 버전을 자동으로 만들고 실행을 관리하고 데이터를 수집합니다. 그리고 사용자에게 데이터 추세를 알려주고 트레이드오프 연구를 실행하며 설계 성능 및 신뢰도를 최적화합니다.

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HyperStudy 소개 비디오 동영상으로 하이퍼스터디를 만나보세요.

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제품 개발 기간을 60% 단축한 베이커 휴스 알테어는 첨단 유정 라이너의 검증이라는 과제에 맞서 시뮬레이션으로 필요한 시제품 개수를 줄이고 시스템 역량을 개선하고 제품 개발 시간을 단축했습니다. Read the Baker Hughes Case Study
사용자는 하이퍼스터디를 통해 시험 설계 연구, 대응 표면 모델링, 최적화 등의 방법을 이용하여 시스템 설계를 탐구 및 이해하고 개선할 수 있습니다. 하이퍼스터디의 첨단 후처리 및 데이터 마이닝 기능을 이용하면 연구의 결과를 간단히 분석하고 해석할 수도 있습니다. 하이퍼스터디의 직관적인 사용자 인터페이스가 직접 모델 파라미터화를 위한 하이퍼웍스 및 CAE 결과 판독기와 원활하게 통합되어 있어 스터디를 간단하게 설정할 수 있습니다.
Quote
"HyperStudy는 유연한 다중 플랫폼 최적화 관리가 가능하고 범용이며 별도의 조정 없이도 어느 용접 변형 프로젝트에나 적용 가능합니다."
–Adrian Chapple, Analysis Supervisor
Gestamp Tallent Ltd

케이스 스터디 보기

Benefits

설계 성능과 품질의 향상

하이퍼스터디에는 첨단의 혁신적인 최적화/실험 설계/통계 기법이 들어 있어 설계 성능과 품질을 빠르게 평가하고 개선할 수 있습니다.

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모델링된 부품의 뒤틀림 26% 감소

장단점 연구 수행

하이퍼스터디의 핏(fit) 기능으로 사용자는 반응 표면 모델을 생성할 수 있습니다. 이렇게 생성된 효율적인 대용물은 장단점 연구에 사용할 수 있습니다. 또한 현장 엔지니어가 사용하도록 스프레드시트로도 내보낼 수 있습니다.

개발 시간 및 비용 절감

하이퍼스터디는 엔지니어를 도와 시행착오 반복을 줄이고 설계 개발과 테스트 시간을 모두 줄이는 데 기여하고 있습니다.

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첨단 유정 라이너의 개발 시간 60% 단축(Baker Hughes 제공)

사용이 용이한 환경을 통한 생산성 제고

하이퍼스터디의 단계별 프로세스는 사용자에게 설계 연구의 셋업과 시행을 알기 쉽게 안내합니다. 또한 개방형 아키텍처로 타사 솔버와 쉽게 통합이 가능합니다.

강력한 데이터 세트 분석

후처리 및 데이터 마이닝 기법이 다양하게 준비돼 있어 엔지니어가 대규모 시뮬레이션 데이터 세트를 수월하게 분석하고 파악할 수 있습니다.

시뮬레이션 상관관계 개선

하이퍼스터디의 최적화 능력은 분석 결과와 테스트 결과 또는 다른 모델의 상관관계 개선에도 적용할 수 있습니다.

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재료 보정 시간 80% 단축

Gallery

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하이퍼스터디를 사용하여 좌석 중량 7% 감소 DeWalt 냉각 팬 최적화 중량이 8% 줄고 성능이 30% 개선된 르노 파워트레인 하이퍼스터디와 아큐솔브를 사용하여 터빈 블레이드 최적화 개발 시간을 70%까지 단축한 도시바 내구성 향상을 위해 CAEfatigue 및 하이퍼스터디를 사용하여 최적화 신뢰도 개선을 위한 화성 착륙선 설계 병 최적화: 성능 개선 및 질량 감소
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Capabilities

실험 설계

하이퍼스터디의 실험 설계(DOE) 방법은 다음과 같습니다.

  • 완전 요인
  • Plackett-Burman
  • 중앙 복합재 설계
  • Hammersley
  • 부분 요인
  • Box-Behnken
  • Latin Hypercube
  • 외부 실행 매트릭스의 사용자 정의 및 직접 입력

이 연구 매트릭스는 제어 가능하거나 제어 불가능한 연속 또는 이산 변수로 구성할 수 있습니다. DOE 연구는 정확한 시뮬레이션 또는 적합 모델로 실시할 수 있습니다.

Response Surface Method(Fit)

사용 가능한 Response Surface Method는 다음과 같습니다.

  • 최소자승회귀법
  • HyperKriging
  • 이동최소자승법
  • 방사형기저함수(RBF)

반응표면은 트레이드오프, DOE, 최적화, 확률 연구 수행에 사용할 수 있습니다.

최적화

하이퍼스터디의 방대한 최적화 기법은 다목적, 신뢰도/내구성 기반의 설계 최적화를 비롯해 다양한 유형의 설계 문제를 해결합니다. 주요 최적화 기법은 다음과 같습니다.

  • Adaptive Response Surface Method(ARSM)
  • 순차적 이차 프로그래밍
  • 유전 알고리즘
  • 순차 최적화 및 신뢰도 분석(SORA)
  • 단일 루프 기법
  • Global Response Surface Method(GRSM)
  • 다목적 유전 알고리즘
  • ARSM 기반 SORA
  • 사용자 지정 최적화 도구

최적화 연구는 정확한 시뮬레이션과 Fit 모델 중 어느 것을 써서 실시해도 됩니다. 또한 하이퍼스터디는 외부 최적화 알고리즘을 통합할 수 있는 API도 제공합니다.

확률

하이퍼스터디의 확률 접근 방식은 설계의 신뢰도와 내구성을 평가하고 그 평가 결과를 토대로 개선 및 최적화를 위한 정량적 지침을 제공합니다. 하이퍼스터디 샘플링 방법은 다음과 같습니다.

  • 단순 무작위
  • Hammersley
  • Latin Hypercube

확률 연구는 정확한 시뮬레이션과 Fit 모델 중 어느 것을 써서 실시해도 됩니다.

후처리와 데이터마이닝

하이퍼스터디는 엔지니어를 도와 폭넓은 후처리 및 데이터 마이닝 기능으로 설계를 심도 있게 분석합니다. 따라서 결과 연구 분류 및 분석 작업이 크게 간소화됩니다. 연구 결과는 통계 데이터, 상관관계 매트릭스, 스캐터 플롯, 박스 플롯, 상호작용 효과 플롯, 히스토그램, 병렬 좌표 등으로 후처리가 가능합니다. 하이퍼스터디는 또 설계 목적을 기준으로 사용할 후처리 방법의 선택에서 사용자의 길잡이 역할도 합니다.

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