Deney Tasarımı (DOE – Designs of Experiment), girdiler ve çıktılar arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için kullanılan sistematik örnekleme desenleri oluşturan istatistik dalıdır. DOE, çeşitli deneysel…
Veri görselleştirme, herhangi bir tasarım keşif sürecinin en önemli yönlerinden biridir ve görselleştirme, kullanılan yazılım tarafından sağlanan grafikler, tablolar, çizimler gibi çeşitli şekillerde gelir. Verileri…
Antenlerin sayısal simülasyon yoluyla optimizasyonu genellikle anten kazancı, yarı güç ışın genişliği, yan lob seviyesi veya bant genişliği gibi birkaç amaç fonksiyonuna (KPI) odaklanır. Çok…
Otomasyon için Makine Öğrenimi modellerinin yeniden kullanılmasında, büyük ölçüde ortak bir çerçevenin olmaması nedeniyle genellikle zorluklarla karşılaşılır. Çoğu durumda, makine öğrenimi modelleri belirli kullanım durumları…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair HyperStudy 2022 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler:…
Makine öğrenimi (ML) modelleriyle yanıtlanması gereken en önemli sorulardan biri, yeni tasarım için öngörüden ne kadar emin olduğumuzdur. Altair Hyperstudy, bu soruyu yanıtlamak için Kalite…
Altair HyperStudy‘de acemi misiniz ve eğriyi filtrelemek ve temel bilgileri öğrenmek için ölçeklendirilmiş bir kullanıcı arayüzü görmek mi istiyorsunuz? Yoksa Altair HyperStudy’nin sunduğu tüm özellikleri…
Arşiv işlevi, Altair HyperStudy‘nin kullanılabilirliğini artıran en popüler özelliklerinden biridir. Bu özellik ile çalışmaları kolayca saklayabilir, paylaşabilir ve taşıyabilirsiniz. File menüsünden şunları seçebilirsiniz: – Çalışmanın…
Altair HyperStudy‘deki bazı yanıtların koşullandırılması gerekebilir. Örneğin, farklı bir formül uygulamak isteyebilirsiniz: Yanıtın olumlu veya olumsuz olmasına bağlı olarak Bir yanıtın ayrık değerine bağlı olarak…
Altair HyperStudy‘nin temel özelliklerinden biri otomatik veri üretimidir. Talep üzerine (örneğin bir FEM simülasyonundan) bir veri seti oluşturulabilir ve/veya csv dosyaları (deneysel veriler gibi) aracılığıyla…
Altair HyperStudy‘nin bir özelliği, takas çalışmalarını gerçekleştirmek için kullanılabilecek tahmine dayalı modelleri (Fits) otomatik olarak oluşturabilmesidir. Ancak, modelleri HyperStudy dışında da farklı çalışmalar için yeniden…
Tasarım alanı keşfinin (Design Space Exploration) amaçlarından biri, optimizasyon veya hızlı takas (trade-off) çalışmaları gibi yaklaşımlar için gerçek çözücü yerine daha sonra kullanılmak üzere yüksek…
Başlık ilginç geliyorsa, Altair HyperStudy‘de bunun nasıl elde edilebileceğini bu yazıda öğrenebilirsiniz. Analiz mühendisinin, malzeme tipi ve kalınlığının optimal bir kombinasyonu aracılığıyla kütle ve doğal…
Altair HyperStudy 2021.2, yazılım entegrasyonu ve kullanıcı arayüzü geliştirmeleri konusunda yeni özelliklerin yanı sıra veri çıkarma, veri hazırlama ve görselleştirme için geliştirilmiş yetenekler içermektedir. Öne…
Paralel koordinat grafikleri, yüksek boyutlu veri kümelerini keşfetmenin mükemmel bir yoludur. Bu son derece etkileşimli grafikler, verilere bakış açınızı tam anlamıyla değiştirebilir. Bu yazıda paralel…