智能优化软件 – AIPOD 2022R1版本发布

AIPOD是由天洑软件自主研发的一款通用的智能优化软件，其提供的CAD CAE自动化集成功能和新一代智能优化算法，可以让设计团队专注于产品设计本身，而非数值模拟仿真过程，从而帮助设计团队快速地寻找到更好的产品或流程设计方案。

在AIPOD 2.1基础上，经过迭代研发，现正式推出AIPOD 2022R1版本。与上个版本相比，全新的AIPOD 2022R1对软件功能进行了升级，并对用户体验进行了全方面的优化，具体包括：

① 全面升级软件核心智能代理训练算法 — AIAgent；

② 新增了稳健性设计功能；

③ 提供了控制节点工具箱，并新增计算器类型节点；

④ 优化了流程集成配置，并提升了软件界面交互的友好性。

AIPOD 2022R1版本的新增功能，将大幅降低用户的学习和使用成本，更好的帮助用户开展优化设计。

一、AIAgent升级

AIPOD 2022R1中对AIAgent智能代理训练算法进行了升级。升级后的AIAgent算法 功能性进一步提升，AIAgent代理训练被细化为智能采样和智能补点两个阶段：

智能采样阶段采用天洑自主研发的智能采样算法，有效保证了小样本采样规模下采样点在设计空间中分布的均匀性。智能补点阶段采用了优化后的代理模型自学习策略，模型自学习稳定性大幅提升，用户提供补点数量后，代理模型即可自动进行有针对性的智能补点与训练，持续提升代理模型精度。

此外，考虑设计变量间可能存在的耦合性，AIAgent补充了采样约束配置入口，用户可在采样任务执行前对输入变量之间的合法性进行配置，如图1所示。

图1  采样约束

代理模型训练完成后，提供多种代理模型评价指标和多种预测结果对比图供用户查看，如图2、图3所示。

代理模型评价指标	智能补点R2迭代曲线

图2  代理模型评价指标

拟合曲线	误差曲线

图3  多种预测结果对比图

此外，AIPOD 2022R1还支持用户将平台外的数据导入到平台内用于代理模型训练，赋能用户累积数据，如图4所示。

图4  导入外部数据训练代理

二、稳健性设计功能 

AIPOD 2022R1支持了稳健性设计功能，用户对输入变量类型和水平值进行配置后，即可执行稳健性设计任务，实现更贴合工业实际需求的产品或流程的稳健性质量设计，如图5所示。

图5  稳健性任务定义

三、控制节点工具箱 

AIPOD 2022R1提供了包含判断、循环、并行等流程执行控制节点在内的控制节点工具箱，如图6所示。

图6控制节点工具箱

基于判断(IF)节点，用户能够实现前置条件不同时，下游计算流程不同的使用场景。基于循环(Loop)节点，用户能够实现流程中分支的循环执行。基于并行(Concurrent)节点，用户能够实现对流程中分支的并行执行，最大化利用计算资源，如图7所示。

图7  流程执行控制

四、流程集成配置优化 

AIPOD 2022R1提供了计算流程变量的统一管理入口，各节点可便捷的对这些变量进行使用，且无需再对节点间的变量传递进行手动关联，大幅降低了用户的使用成本，如图8所示。

图8  流程集成配置优化

此外，AIPOD 2022R1还新增了计算器节点，如图9所示。计算器节点的加入使用户在计算流程中嵌入经验公式时更加直观、便捷。

图9  计算器节点

五、其它

除上述主要功能更新外，AIPOD 2022R1还提供了中英文语言的切换，代理优化结果的快速校验、文件的批量上传、Python脚本节点变量自动识别、输出变量数值类型配置以及各类任务进度提示等大量新功能，并通过引入多种容错机制进一步提升了软件的稳定性。

AIPOD更多详细介绍及软件试用申请，请点击AIPOD – 智能优化设计平台，前往查阅。

本文来源：天洑软件开发二部、创新研究部、互联网开发部。