ORA研究总裁Bruce Jenkins
上个月发布的2016a Mathworks的Simulink设计优化软件包括一个新的灵敏度分析工具，可支持设计空间探索。该工具使设计工程师可以交互进行实验设计（DOE）和Simulink模型的蒙特卡洛模拟。
Simulink设计优化。资料来源：数学工程
什么是设计空间探索？
最成功的工程项目始于发现（以解决问题或解决需求解决需求的丰富想法）开始，然后有条不紊地探索哪些设计候选者是开发和改进最有希望的。但是，这种发现和探索的力量经常被牺牲，以安排压力和资源限制，并加剧了数字工具集差距和局限性。The result is familiar: engineers conceive two or three design alternatives, then rely on intuition, best guesses and handbook formulas to choose one that looks reasonably promising and not too risky to implement—without really knowing whether it’s the best, most cost-effective or most robust solution attainable.
对这一难题的新出现的答案是设计空间探索，这是一种方法家族和快速发展的软件工具类别，这些工具开始从根本上提高工程师和多学科工程团队的能力，以发现一系列可行的设计概念及早；快速而流利地评估敏感性，变体和权衡；然后选择最佳的设计概念并优化它。
设计空间探索使工程师可以系统地自动研究大量的设计替代方案，以识别具有最佳性能参数的设计师。长期以来已经知道了基础设计空间探索的许多定量和算法方法，并且在随之而来的专业知识，时间和人工成本的情况下，有时会应用。现在的变化是新鲜软件技术的方式，例如Simulink设计优化的新灵敏度分析工具，正在将那些功能强大但以前难以应用的方法转变为实用的日常工程辅助工具。
设计探索与设计优化
杨百翰大学设计勘探研究实验室主任克里斯·马特森（Chris Mattson）博士解释了设计勘探和设计优化如何相互关联，以及它们的不同之处：
“设计探索是达到最佳设计解决方案的特殊方式。为了正式，设计探索是人类驱动的，通常是计算机辅助，发散/收敛的过程，用于发展和研究多学科设计空间，以设计发现的目的并为整个设计过程中的决策提供了信息。
“设计优化和设计探索之间的本质区别在于表征结果的方法。设计优化策略有两个不同的部分。制定和收敛。在这里，假定可以在搜索和收敛开始之前提出问题。另一方面，设计探索策略是基于以下信念：问题表述在搜索和融合过程中会发展，因此最终导致了更加知识的最佳解决方案。这样，设计探索既是分歧又收敛的。”
这对问题的提出和解决意味着什么？马特森继续：
“设计优化取决于良好的优化问题公式，通常包括（i）定义明确的目标函数，（ii）不平等和平等约束，以及（iii）利益相关者偏好的表达，所有这些都可能本质上要多学科。可以说，这样的问题公式可以预先定义最佳解决方案，从而允许优化的数学严格性通过迭代，计算搜索导致最佳设计。
“另一方面，设计探索假设最佳设计最初是未知的，最初是无法表达的。设计探索的过程发现设计条件，并且很少（通常是通过某种形式的实验）表征了最佳设计的外观。一旦知道这一点，就可以通过收敛设计优化算法找到最终解。”
Simulink设计优化
Simulink是用于多域模拟和基于模型的设计的框图环境，可支持仿真，自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。在该环境中，Simulink设计优化提供了分析和调整模型参数的功能，交互式工具和块。用户可以确定模型的灵敏度，适合模型测试数据，并调整其以满足要求。通过新的Monte Carlo模拟和DOE功能，用户可以探索其设计空间并计算参数对模型行为的影响。
Simulink设计优化还可以帮助用户提高模型精度。它使它们可以预处理测试数据，自动估计模型参数，例如摩擦和空气动力系数，并验证估计结果。
为了提高系统性能特征，例如响应时间，带宽和能源消耗，用户可以共同优化物理植物参数和算法或控制器的收益。可以调整这些参数以满足时间域和频域的要求，例如过冲和相位边距以及自定义要求。
新的灵敏度分析工具
Mathworks解释说，设计工程师经常需要确定模型中参数的变化将如何影响产品的行为。通过确定哪些参数对诸如燃油效率之类的产品性能属性具有最大的影响，工程师可以确信他们的设计满足了指定的要求。新的灵敏度分析工具执行了蒙特卡洛模拟，从而可以探索大型设计空间。该工具使用户可以交互式指定多个参数变化，并包含多个标准和自定义设计要求，并在图形和定量上分析这些模拟的结果。
灵敏度分析的结果可用于直接影响设计，并提高数值优化任务的性能，例如拟合模型以测试数据和调整模型以满足设计要求。另外两个称为快速重新启动和并行计算工具箱的Simulink工具集可以帮助加快灵敏度分析工具的性能。
Mathworks Design Automation总监Paul Barnard说：“不断增长的设计复杂性正在创造越来越大的模型。”“为了保持模型准确性，工程师面临挑战，确定哪些模型参数影响行为最大。现在，工程师可以使用Simulink设计优化来确定模型灵敏度，适合模型测试数据并调整其以满足要求。”
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