汽車設計是一項復雜的系統工程，涉及多個學科專業領域，包括結構、碰撞、NVH、熱、電池、光學等多學科的協同設計，不同學科之間數據難以傳遞，基于經驗的人工試錯優化過程導致研發周期長、研發成本高。
圖1 汽車領域多學科優化設計
經緯恒潤基于Optimus工具提供多學科優化設計解決方案。Optimus是比利時Noesis Solutions公司的多學科過程集成和優化設計軟件產品。通過Optimus軟件，可管理多學科的仿真流程及數據，自動顯示和探索設計空間，實現產品設計過程中的自動性能優化，并且實現多學科、多指標參數的均衡優化，能對產品設計部門的設計變更給出明確指導意見，在提高產品性能的同時降低成本、縮短設計時間。
圖2 多學科過程集成和優化設計軟件--Optimus
Optimus功能模塊
Optimus具備仿真流程集成、試驗設計、創建代理模型、優化設計、可靠性和魯棒性優化等功能。
?多學科仿真流程集成
多學科仿真流程集成是進行自動化優化迭代的基礎，是實現多學科協同的前提條件。Optimus可以實現對常用汽車領域CAD/CAE工具的集成與調用，將不同部門、不同專業的仿真工具集成起來，比如結構、碰撞、NVH、熱、流體、電、磁、光學等學科的仿真工具，在同一平臺下自動調用各工具執行多學科耦合仿真分析。
圖3 Optimus仿真流程集成界面
?試驗設計
科學地確定試驗或仿真方案中的參數組合，采用少量代表性的試驗方案，快速探索整個設計空間，實現參數的靈敏度分析、相關性分析，辨別關鍵參數，幫助用戶對設計問題有更深入的了解。
?代理模型
基于試驗設計/實驗測試得到的大數據，建立反映設計參數與產品性能之間關系的近似模型，以數字化模型替換耗時仿真，大幅度提高優化效率。
?優化設計
具備經驗證的企業級優化算法庫以及開放的用戶優化算法接口，非常適合求解設計參數個數、設計目標和約束個數較多的復雜實際工程問題，能實現基于響應面快速優化、基于仿真工作流優化及可靠性優化、多級別優化、組合優化等。
?參數標定
采用優化算法，自動標定仿真模型中難以確定的參數，確保與試驗數據誤差很小。
?可靠性和魯棒性分析
分析設計參數的不確定性造成的產品性能波動的大小，及產品性能失效的概率，并采用優化算法自動進行可靠性和穩健性的優化設計。
?并行計算
所有試驗設計、優化、可靠性和魯棒性算法等均支持并行。支持不同操作系統和異構平臺及計算機集群，能同時實現算法層及工作流層并行，具有強大的并行管理功能。
應用&案例
Optimus 在國內外的多家汽車企業有著廣泛的應用，汽車客戶列表如下圖所示，在汽車領域多學科仿真集成與優化設計方面積累了豐富的經驗，包括新能源動力系統優化、選型優化、整車車身輕量化、智能座艙優化設計等。
圖4 Optimus在汽車領域的部分客戶列表
某汽車制造商通過Optimus進行混合電動車（HEV）優化設計，實現經濟性更好以及更環保的設計方案。通過Optimus軟件，集成了MapleSim建立的混合電動車仿真流程，結合試驗設計、響應面模型功能和多目標優化功能，成功地將混合電動汽車燃油效率提升了21%，同時將行駛性能改善了15%。
圖5 Optimus集成MapleSim混合電動車仿真流程
