OPTIMUS 2023.2中文用户手册和教程

一、核心功能升级

1. 远程访问接口与分布式执行
   该版本引入了远程访问接口功能，用户无需在本地安装第三方软件接口，即可通过远程系统控制仿真工具并交互。例如，可通过 Optimus 的并行系统将输入文件自动传输至远端服务器执行，显著简化了跨平台协作流程，尤其适合需要多节点计算的复杂项目。

2. 多置信度高效全局优化算法（Multi-fidelity EGO）
   该算法融合不同来源、不同精度等级的数据（如高保真仿真与低保真实验），通过自适应采样策略动态调整计算资源分配，在降低 30%-50% 计算成本的同时提升优化精度。例如，在汽车空气动力学优化中，可优先利用低保真模型快速筛选设计空间，再通过高保真仿真验证关键方案。

3. 多目标灯塔（Lighthouse）优化算法
   新增的多目标优化模块支持快速探索 Pareto 前沿解集，尤其适用于涉及重量、成本、性能等多冲突目标的工程问题。其 “智能重启” 机制可复用历史优化结果，减少重复计算。例如，在航空发动机设计中，可同时优化燃油效率与噪音水平，生成多个均衡的候选方案。

4. AI 驱动的代理模型集成
   与 Noesis 旗下机器学习工具 nvision 的直接接口，允许用户将实时预测模型嵌入优化流程。例如，通过 nvision 训练的代理模型可替代耗时的有限元分析，使单次优化迭代时间缩短 70% 以上。该功能特别适合需要高频次仿真的场景，如材料参数反演或控制系统调校。

二、行业应用场景

1. 汽车轻量化设计
   结合多目标优化与拓扑优化技术，可在保证结构强度的前提下将车身重量降低 15%-20%。例如，某车企通过 Optimus 2023.2 优化电池包支架结构，同时满足模态、应力与装配空间约束。

2. 航空航天气动优化
   利用多置信度算法，可在数小时内完成翼型参数的全局寻优。某无人机团队采用该方案后，升阻比提升 12%，续航里程增加 18%。

3. 能源系统多学科耦合
   支持耦合热、流、电等多物理场仿真，优化风电叶片的气动 – 结构 – 疲劳性能。某案例中，通过集成 ANSYS 与 OpenFOAM，将叶片寿命预测误差控制在 5% 以内。

三、技术优势

1. 开放的软件生态
   支持与主流 CAE 工具（如 ANSYS、COMSOL、Altair）及 PLM 系统无缝集成，兼容 Python、MATLAB 等脚本语言。用户可通过图形化界面快速构建跨学科工作流，无需编写复杂代码。

2. 分布式计算与资源管理
   内置任务调度器可自动分配 CPU/GPU 资源，支持混合云部署。在某航天项目中，通过集群并行计算将优化周期从 2 周缩短至 48 小时。

3. 数据驱动的决策支持
   提供交互式后处理工具，可可视化设计空间探索结果（如响应面、敏感性分析）。例如，通过龙卷风图直观展示各设计变量对目标函数的影响权重。

四、系统兼容性与实施建议

• 硬件要求

  ：建议配置 6 核以上 CPU、32GB 内存及 SSD 存储，支持 NVIDIA/AMD GPU 加速（需安装 CUDA/ROCm 驱动）。  

• 操作系统

  ：Windows 10/11（64 位）、CentOS 7.9 + 或 Ubuntu 20.04 LTS。  

• 实施路径

  ：建议从单学科优化试点入手，逐步扩展至多学科耦合场景。某汽车企业通过分阶段实施，在 6 个月内实现了整车 NVH 优化流程的全自动化。  

五、用户价值提升

1. 研发效率

   ：通过流程自动化与算法优化，典型项目周期可缩短 40%-60%。  

2. 成本控制

   ：减少高保真仿真次数，降低硬件与人力投入约 30%。  

3. 创新空间

   ：支持突破传统设计边界，生成超越经验的创新方案。例如，某家电企业通过全局优化，将冰箱能效比提升至行业领先水平。