Если в основных данных вы активировали Add-On Modelloptimierung, вы можете открыть параметры оптимизации следующими способами:
- Навигатор данных: Загружения и комбинации → Параметры оптимизации
- Меню: Рассчитать → Параметры оптимизации
В диалоге 'Редактировать параметры оптимизации' вы можете управлять процессом оптимизации и также запускать его.
Активировать оптимизацию
Флажок 'Активно' по умолчанию не установлен. Поэтому оптимизация не выполняется. Чтобы активировать задачу оптимизации, установите флажок. После проверки остальных настроек вы можете запустить оптимизацию, закрыв диалог кнопкой 'OK & все рассчитать'.
Параметры для оптимизации
Этот раздел содержит обзорную таблицу, в которой перечислены все параметры оптимизации, объявленные в диалоге Globale Parameter.
Количество возможных 'состояний' указывает, сколько вариантов возможно для каждого параметра. Они определяются из диапазонов воздействия и всегда на 1 больше значения, указанного для глобальных параметров в столбце 'Шаги'.
'Коэффициент чувствительности' описывает влияние соответствующего параметра на задачу оптимизации: чем больше коэффициент, тем выше его значимость для определения оптимального целевого значения. Точность коэффициента повышается с каждым расчетным запуском (каждой мутацией оптимизации).
С помощью кнопки
внизу справа вы можете перейти к диалогу 'Глобальные параметры', чтобы проверить параметры оптимизации. Кнопка становится доступной, когда вы щелкаете в ячейке таблицы.
'Количество мутаций оптимизации' в конце таблицы представляет собой вычислительно возможные комбинации параметров при полном рассмотрении всех состояний параметров оптимизации для всех параметров оптимизации. Если это количество равно 0, параметров для оптимизации нет; программа не может запустить расчет оптимизации.
Параметры оптимизации
В этом разделе вы можете задать граничные условия задачи оптимизации. Параметры управляют процессом оптимизации и задают рамки для вывода результатов.
Целевое значение
В списке доступны различные целевые критерии, которые определяют оптимум задачи оптимизации. Эти критерии, как обычно принято в строительстве, описывают минимальную реакцию модели на определенные граничные условия анализа.
Программа пытается найти подходящие параметры для достижения минимального результата по весу, перемещению, деформации, стоимости или выбросам CO2.
Параметры 'Мин./макс. глобального параметра' подходят в качестве пользовательских критериев для формул, которые вы задали в списке Globale Parameter . При использовании глобального параметра вы можете выбрать соответствующий параметр в раскрывающемся списке 'Параметр'.
Оптимизатор
В списке можно выбрать алгоритм для решения задачи оптимизации. Программа предлагает три различных метода решения.
- Все мутации: В пакетном процессе последовательно рассчитываются все возможные варианты модели ("мутации"). Результат оценивается для следующего шага и соответствующим образом заносится в Таблицу 'Optimierung' . Полное рассмотрение всех мутаций имеет то преимущество, что можно найти возможные оптимальные сочетания параметров. В то же время этот вид анализа требует относительно длительного времени расчета, поскольку исследуются все мутации.
- Случайные мутации: Сначала этот процесс определяет равномерное случайное распределение состояний параметров для процентной доли всех возможных мутаций модели, которую вы можете задать в поле 'Количество случайных мутаций'. При этом каждая из определенных таким образом комбинаций параметров из каждого диапазона воздействия параметров имеет одинаковую вероятность. Затем все эти комбинации последовательно рассчитываются в пакетном процессе, оцениваются для следующего шага и соответствующим образом заносятся в Таблицу 'Optimierung' . Этот вид анализа — в зависимости от исследуемого объема мутаций — сравнительно быстрый, но из-за случайного, равномерного распределения комбинаций параметров не обязательно позволяет найти все оптимальные ситуации.
- Рой частиц: При этом методе имитируется поведение стаи животных, ищущих пищу или место отдыха. Метод был разработан для оптимизации нелинейных функций. Краткое описание вы найдете в статье Википедии.
- Колония муравьев: При этом методе моделируется поведение муравьев при поиске пищи. При этом перспективные пути отмечаются феромонными следами и используются чаще. Поскольку это эвристический метод, оптимальное решение не может быть гарантировано.
Процент мутаций
Для методов 'Случайные мутации', 'Рой частиц' и 'Колония муравьев' вы можете ограничить количество расчетных запусков. Процент относится к 'Количество мутаций оптимизации', которое вычисляется из параметров, заданных для оптимизации.
Параметры
В этом разделе вы можете задать дополнительные, необязательные настройки.
Параметр 'Предварительный расчет коэффициентов чувствительности' позволяет выполнить первый расчет значимости параметров для задачи оптимизации до фактических, иногда трудоемких расчетов. Для управления вы можете задать 'Точность предварительного расчета' с помощью коэффициента k.
С помощью настроек в поле 'Автоматически активировать параметры по' вы можете активировать параметры в таблице 'Параметры для оптимизации', как только будет достигнуто определенное число n параметров или коэффициент чувствительности превысит пороговое значение fs.