- LS-OPT®优化设计和参数识别
LS-OPT是一个基于仿真的优化设计工具，它能够解决复杂的多阶段设计过程或回归/分类任务问题。LS-OPT既提供与LS-DYNA®的接口（例如，提取计算结果），也支持主流的前、后处理器，比如进行形状优化的处理器。安装软件包里包含图形的前、后处理工具，可对计算结果进行可视化。
功能:
▀多学科优化和多目标优化(MDO/MOO)
▀离散变量和混合变量优化
▀全局优化
▀鲁棒优化与/或可靠性优化
▀LS-DYNA® 数据，包括异常分析数据和LS-PrePost® 支持数据
▀噪声与滞回曲线匹配的参数识别
▀基于数字图像相关法的全场校正
▀不确定性量化
▀灵敏度分析
LS-OPT界面参数定义流程图
求解器和算法:
▀连续响应面方法
▀遗传算法和效率全局优化算法(EGO)
▀求解多目标优化的NSGA-II算法
▀蒙特卡罗算法 (直接法与基于代理模型法)
▀异常分析法
▀针对统计分类的支持向量机法(SVMs)
▀Taguchi方法
▀曲线相似性度量：动态时间规整算法(DTW), 部分曲线映射和曲线离散Fréchet距离算法
▀实验设计：空间填充法, 全因子或部分因子设计法, 拉丁超立方体抽样法
▀代理模型：神经网络模型、多项式模型、 Kriging模型和支持向量机回归模型
▀基于网络计算环境的作业调度
实际的数据 (LS-DYNA) 分类器 (蓝色边界线)
基于分类器的参数化车身侧面碰撞
LS-OPT具有以下交互式图形界面后处理的功能：
▀计算结果绘图 (相关矩阵, 散点图, 平行坐标, 自组织映射, 时间历程, 数据统计)
▀代理模型绘图 (面, 二维横截面, 准确率, 全局灵敏度, 历史灵敏度)
▀Pareto绘图 (散点图, 平行坐标, 自组织映射)
▀随机分析 (统计工具, 相关性, 随机贡献)
▀优化历史
▀具有交互功能的表格
采用动态时间规整算法的GISSMO 失效模型校正（左）全场校正 (数字图像相关法)（右）材料参数识别
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