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為在最大程度上提高產品性能，工程師需要設計空間探索 (DSE) 工具，來幫助他們充分認識到設計空間的潛力。Optimus 是實驗設計的軟體工具，在產品開發中可以幫助工程師節省時間，因為它會選擇和執行一組關於專業實驗設計的虛擬實驗 (DOE)。納入分析機器人進行實驗無需人工干預，相比手工方法，可以提供有關產品更深入的信息。
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基於这组虛擬實驗的結果，Optimus 採用插值方法來創建所謂的響應面模型 (RSM)。由於這些模型的圖形呈現了他們自己，能够極其快速地評估所支持的設計空間。
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在大多數情況下，DOE 和 RSM 不是單獨執行，因為兩者之間的相互關係，所以你可以先設置一系列的實驗得到足夠可靠的響應信息，然後再確定最適合虛擬實驗結果的數學響應模型，或者反過來，首先確定數學模型的假設符合設計要求，然後再決定虛擬實驗的適當活動，以揭示模型參數。
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實驗設計 (DOE) 是以數學方法，在設計空間中來定義一組最佳的實驗，以最低的成本獲得可能的最高精度的相關信息，這個科學探索的設計空間取代了繁瑣的手動，試錯的過程，並以最快的方式獲得最小計算工作量下最有價值的信息。
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DOE 開始確定虛擬實驗的目標和選擇因素的研究，實驗設計包括制定一個定義了運行實驗的詳細實驗計劃，精心挑選的實驗設計，有價值信息的最大化，可以獲得一個定量的實驗成果。
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許多 DOE 手法已被開發，用於不同種類的應用程序，在這裡將不一一總結所有方法。不過，DOE 方法可分為兩類：正交設計和隨機設計。
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正交設計 |
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| 隨機設計 隨機設計是一種廣泛使用 DOE 的方法，將模型參數值隨機分配到一個實驗過程中。最常用的隨機 DOE 方法是所謂的拉丁超立方設計 (LHD)。 崩潰問題不發生于 LHDs 這是因為一個或多個因素似乎不是很重要,設計中的每一個節點仍然會反饋其他影響因素的一些信息。以這種方式，沒有一個耗費時間的計算機實驗將是無用的。 |
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Optimus 完成正交和隨機組合，有專門的的 API 來將用戶自定義的 DOE 方法集成到一個本地 Optimus 接口。
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響應面建模 (RSM) 綜合了數學和統計技術，用於對建模和所分析的問題感興趣的響應是受到多少個變量的影響。DOE 方法結合響應面建模，能夠預測模擬未計算的輸入設計變量的組合輸出結果值，無需任何模擬工作。RSM 中方法允許進一步處理 DOE 結果。實例是，設計變量的貢獻可用性，2D 和 3D 圖形，最重要的是利用 RSM 的最佳化。 因此，不僅是模擬運行冗長和昂貴費用可被減少，而且固有趨勢經常是非線性的，可以被準確地預測。
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Optimus 響應曲面建模，由經典最小二乘法到高級的隨機插值法，最小二乘擬合是通過最小化曲線點的誤差平方找到最佳擬合曲線的數學過程。這些錯誤被稱為殘差，從一組離散已知的數據中，通过新的隨機插值法解構數據。
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響應面的高保真度依賴於對工程的理解，為了減少特定仿真行為和響應面造型之間的差距，Optimus 讓用戶完全自由地集成第三方數據 RSM 算法。每個用戶定義響應面被添加到 Optimus 目錄，提供無縫訪問到一個通用圖形與後處理的接口。反之，第三方應用程序為預測模型的響應，可以集成任何 Optimus 響應面。
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為了對實驗數據進行研究，可以在 Optimus 中以文本格式或使 Microsoft Excel 表格導入實驗測量，響應面方法是在進口測量的基礎上計算，並且可以使用 Optimus 的標準統計圖和打印功能進行詳細分析。
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儘管廣泛的功能是可用的，開放性技術可以使 Optimus 與您的 RSM 插件一起操作。RSM 插件可以允許您自行開發擴展標準 Optimus 模擬方法。Optimus RSM 插件的無縫集成，以標準的圖形界面來指導您完成響應面創建過程，其中包括了您已經定義的選項。
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無縫集成包括評估於 Optimus 的高品質響應曲面模型後處理。交互式圖形顯示器幫助用戶直觀每個響應曲面模型，並詳細地評估他們的準確性。和 Optimus 的標準 RSM 相同，對於任何響應曲面模型點您可以任意組合產生最佳化可用，穩健性和可靠性的方法模型來預測新數據。
為了加速在商業和內部環境的權衡研究，Optimus 響應面可以導出和嵌入到任何第三方的模擬軟體。使用專用的工具包，選擇模擬軟體可以很容易地預測響應值。
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