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最佳化設計旨在縮短工程師開發新產品所需的時間，然后依次進行調查研究、虛擬樣機和生產。在每一個階段，詳細的設計最佳化環節幫助你更深入地了解模型特性。一個好的統計認識，可以更容易地提高產品性能。Noesis的解決方案在最佳化設計時可以成為您的夥伴。
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設計探索
由於參數建模，設計勘探技術遵循一系統化的數學處理方法，最大限度地掌握模型特性。設計探索是一個強大的資產最佳化設計過程，因為它可以從開發的最初階段開始，要求最低的計算工作量。
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獲得對設計統計數據的深刻理解
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通過智能取樣識別變量來源
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在過去的試錯中產生變量設計
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立即杜絕高昂成本和無用的設計變量
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識別出最重要影響因素
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確定關鍵點，建立一個精確的數學模型在縮短工程師
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為最佳化設計提供一套有趣的起始點
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最佳化設計
手動或自動地將這個設計設置成最大、最小、或順序歸零，這樣的數值最佳化技術，幫助你提高原始配置的性能。在尋求可持續發展未來的時代，各地製造商紛紛找尋可以在不影響性能特徵的同時，而降低其生態足跡的產品。找到環境、社會和經濟之間的適當平衡，真正地轉換成一個多學科的最佳化過程。Noesis 的解決方案軟件利用數值最佳化技術來幫助你達到這個平衡。
想要創造和生產既有吸引力又有可持續性的產品，需要涉及多個學科的數值最佳化。在設計階段，各個學科被最大、最小或順序歸零，學習如何能夠改進設計。在這過程中，早期選擇支持智能設計最佳化決策的信息。
手動或自動地將這個設計設置成最大、最小、或順序歸零，這樣的數值最佳化技術，幫助你提高原始配置的性能。在尋求可持續發展未來的時代，各地製造商紛紛找尋可以在不影響性能特徵的同時，而降低其生態足跡的產品。找到環境、社會和經濟之間的適當平衡，真正地轉換成一個多學科的最佳化過程。Noesis 的解決方案軟件利用數值最佳化技術來幫助你達到這個平衡。
想要創造和生產既有吸引力又有可持續性的產品，需要涉及多個學科的數值最佳化。在設計階段，各個學科被最大、最小或順序歸零，學習如何能夠改進設計。在這過程中，早期選擇支持智能設計最佳化決策的信息。
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設計更好、更快、更經濟的性能
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達成設計的終極性能
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符合最優和適合的約束
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平衡相互衝突的目標
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獲得多個模擬學科之間的權衡
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尋找一個屬性驅動學科的問題
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使用模擬模型進行關聯測量
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校準模擬模型最大化地發揮虛擬模擬精度
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