概述
多学科设计优化软件
从这里开始您的优化设计
Cadence Fidelity Fine Design3D 是一款独特的计算流体力学 (CFD) 优化应用，使用复杂的机器学习 (ML) 算法来自动进行设计空间探索，可以更快发现最佳设计方案。
核心优势
发现一种多学科、多目标设计优化的独特应用
多学科设计优化
真正强大的优化流程要把偏离设计的条件、机械可靠性、噪声和其他非物理方面（如制造成本）都考虑在内。Fidelity Fine Design3D 通过灵活、强大的评估工具和求解器，提供一系列功能。
参数化
智能参数化是成功完成优化的关键。Fidelity Fine Design3D 包括一个专门面向涡轮机械的参数化环境，并可以轻松处理各类涡轮机械叶片系统，提供基于叶片截面、弯度、厚度和积叠方式的设计模型。Fidelity Fine Design3D 提供自组织地图等功能，确保所探索的设计空间与所有应用的设计目标相关。
数据挖掘和分析
运用数据挖掘算法可以更深入地了解设计空间，在优化过程中获得更多洞察，从而加速优化过程。基于代理模型的方差分析，可以从中了解哪些设计变量对结果的影响最大。
主要应用
不确定性量化
与数学模型不同，实际的设计和运行条件受不确定性和各种变化的影响。从制造工艺的固有变化到运行条件的自然变化，智能优化需要考虑到不确定性。
Fidelity Fine Design 3D 可以量化不确定性，并估计其对系统性能的影响。用户可以确定最易受影响的变量，计算较为宽松的制造公差有何影响，并确保优化后设计的实际运行效果。
实验设计
探索设计空间的方式对优化收敛和寻找最优值具有巨大影响。Fidelity Fine Design3D 依靠先进的空间填充技术，可减少实验设计 (DoE) 所需的样本数量。可利用自适应 DoE 技术高效处理高维度设计空间，在严格的约束条件下进行优化。此外，使用任务管理器可以在集群上分散执行各个 CFD 任务，从而并行生成多个样本。
代理建模
代理模型是一种受监督的机器学习形式，用于对样本设计空间的 DoE 点得出近似解，从而加快对设计空间的探索。有多种算法可供选择：包括人工神经网络和克里金。使用代理模型应用迭代优化算法，找到全局最优解。
从早期概念定义到最终详细设计，该方法在开发过程的各个阶段都能发挥作用，同时还能降低与高保真仿真相关的计算成本，加快复杂产品的整体开发周期。
主要功能
行业解决方案
释放潜力
CFD 仿真在许多行业中都有用武之地，而 Fidelity Fine Design3D 可用于优化任何应用。从航空航天到船舶再到汽车，Fidelity CFD 解决方案都能以成熟的技术提供高质量的结果。
旋转机械
在严格的约束条件下优化功耗和效率是涡轮机械设计的一大挑战。
Marine
针对阻力、适航性、操纵等方面优化船舶设计。
汽车
对于优化汽车设计而言，减少阻力至关重要。
航空航天
优化翼型的形状有助于降低油耗和飞行成本。
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