ANSYS optiSLang 8破解版擁有一個注冊文件，可以讓用戶無需購買即可免費解鎖軟件，能夠幫助學科優化分析方面的用戶快速計算出不同參數對于模型的影響，軟件擁有強大的穩定性與兼容性，并且能夠使用多種優化算法來提升樣本計算效率，從而讓整個分析過程更加快速。

破解教程

1、下載數據包然后解壓，雙擊“ANSYS_optiSLang_Setup_8.0.0.58613.exe”進行安裝

2、軟件正在安裝請耐心等待

3、安裝完成

4、安裝完成，將破解文件夾中的ANSYS optiSLang文件夾復制到安裝目錄中，點擊替換目標中的文件，

默認目錄為C：\ Program Files \ Dynardo \ ANSYS optiSLang

5、①將“ dynardo_SSQ.dat”復制到計算機C:\Program Files\Dynardo目錄下，

②右鍵此電腦→屬性→高級系統設置→環境變量→系統環境變量，創建系統環境變量；

變量名：DYNARDO_LICENSE_FILE

變量值：指向“ dynardo_SSQ.dat”的路徑（例如DYNARDO_LICENSE_FILE = C:\Program Files\Dynardo\dynardo_SSQ.dat）

6、運行“ SolidSQUADLoaderEnabler.reg”并確認將信息添加到Windows注冊表中

7、重啟電腦即可

軟件功能

1、RDO的前沿算法

在虛擬產品開發中引入基于CAE的RDO對過程自動化，參數化虛擬模型和算法效率提出了很高的要求。 自2001年推出產品以來，Dynardo逐漸發展了軟件的技術，特別是對于包含許多參數和隨機變量的復雜非線性分析模型的應用。還實現了對設計失敗和CAE求解器噪聲的穩健處理。算法向導和用戶 最佳實踐指導模塊化工作流程使軟件成為一種簡單靈活的軟件工具，可用于基于CAE的產品優化。 最佳預測元模型（MOP）的創新技術，包含自動可變減少和響應變化預測質量的測量，使用戶能夠有效地解決具有挑戰性的RDO任務。

2、CAE集成和流程自動化

為了生成合適的CAE參數模型作為RDO的關鍵要求，Workbench已被確立為最強大的參數化模型環境之一。它包括與主要CAD程序的雙向接口，并能夠在中央參數管理器中收集所有可用的CAE和CAD數據。因此，系統集成，過程自動化和作業控制也集成在Workbench中，以從參數管理器更新一個或多個設計。在這種情況下，開發了將這個直接整合到參數化建模環境中，其優先級與外部CAE代碼集成到optiSLang函數中的優先級相同。

過程自動化。如果Workbench中提供了所有參數，則可以輕松使用這款軟件的向導以及靈敏度分析，優化和穩健性評估的拖放模塊。

設置和運行變量分析不再困難。

如果必須添加額外的輸入或輸出參數，需要處理信號，或者需要集成第三方工具，軟件的GUI提供了強大的集成和自動化功能。對于Workbench項目的整合，可以使用ANSYS集成節點以及文本文件庫通信功能。此外，我們的圖形編程支持基于文件的流程集成，可直接訪問ANSYS或SimulationX等參數化建模CAE環境，以及Excel，MATLAB或Python等環境。

3、CAx工作流 SPDM

為高效的參數化建模和流程生成提供了各種功能，包括模板或子流的定義和使用，或用戶定義的算法和工作流的定制。自上而下5，已經實施了模擬和過程數據管理（SPDM）的網關，用于SPDM參數模型的定義和使用以及與EKM或Siemens Teamcenter的數據交換。

最佳實踐模塊

提供了最佳實踐算法，包括默認和向導指南，用于在虛擬產品開發中定期集成基于CAE的RDO方法。 它的三個模塊支持最佳算法和模塊化工作流生成：

1）靈敏度分析了解設計，重新

最重要的參數，檢查響應變化的預測質量，并自動生成最佳的元模型

2）優化以提高設計性能

3）魯棒性評估以驗證關于散射材料參數，生產公差或變化的環境條件的設計穩健性模塊可以通過拖放功能輕松應用。使用基于向導的設置，用戶輸入減少到最小，只需要設置參數范圍，分散，約束和目標。借助最佳實踐默認值和向導引導的模塊化工作流程自動生成Allalgorithm設置。在優化模塊中，算法基于靈敏度分析和附加用戶輸入的結果生成最有效和最合適的優化策略。

4、可擴展性

軟件的開放性還使用戶能夠插入：

DOE算法，優化，魯棒性等

元模型

工具集成

數據庫連接這些接口滿足當前對靈活性和即將發生的可擴展性請求的要求。因此，我們是滿足度量和仿真驅動的虛擬產品開發的未來需求的平臺。

軟件特色

1.敏感度分析。COD、COI、COP、CC等指標精確而客觀地衡量隨機變量對響應的影響程度。

2.多學科優化。先進的單目標、多目標尋優算法，全局和局部的自適應響應面方法大大提高多變量工程優化問題的求解效率。

3.穩健性評估。基于方差分析，高級拉丁超立方抽樣方法有效降低變量間的相關性，以更少的樣本點獲取更多的響應信息，有效提高計算效率。

4.可靠性分析。基于概率設計方法，提供先進的可靠性分析方法，有效提高小概率事件的可靠度計算精度。

5.穩健與可靠性優化設計。穩健可靠性與優化分析集成，考慮產品設計的不確定性因素對產品性能進行優化，提高產品的穩健性與可靠性，降低失效概率。

6.涵蓋參數敏感性分析、優化設計、穩健性、可靠性分析與優化。

7.多參數、多目標優化。

8.參數識別能力，可以識別重要參數并對參數進行過濾。

9.豐富的優化算法，包括單目標、多目標，梯度法、遺傳/進化算法，自適應響應面、粒子群算法、帕累托優化等。

10.改進的拉丁超立方取樣，避免樣本聚集，可以保證每個樣本的有效性并最大限度減小樣本之間的多余相關性。

11.基于移動最小二乘法的高質量響應面(MOP)，可以替代CAE求解器進行求解，優化過程的樣本計算效率可提高數個量級。

12.支持多機并行計算(多機集群化處理)。

13.適用面廣，提供靈活的CAE軟件接口，與眾多CAE軟件集成

14.ANSYS、ABAQUS、NASTRAN、Adams、LS-DYNA、PERMAS、Fluent、CFX、Star-CD、MADYMO、FLAC3D、Matlab、Excel、Python、Simulation X、Slang，等。

15.所有可以批處理運行的軟件或程序。

軟件亮點

1、虛擬產品開發中的穩健設計優化（RDO）

如果您知道在多大程度上通過產品開發實現安全的經濟優化，您會有什么優勢？你的設計真的有多強大？

使用這個，您可以執行基于CAE的敏感性分析，多學科優化，穩健性評估和可靠性分析，因此可以：

量化風險

確定優化潛力

改善產品屬性

安全資源許可證

縮短開發時間

使用預測系數（CoP）和最佳預后元模型（MOP）自動識別相關的輸入和輸出參數并量化預測能力，可預測性是有效優化的關鍵，并實現了一種可以最小化求解器調用的無法運行的哲學。使用我們這個軟件，因此可以使用許多變量，散射輸入變量或非線性系統行為來解決甚至復雜的優化任務。最佳實踐管理自動選擇適當的優化算法，例如梯度方法，遺傳算法，進化策略或自適應響應面方法。所有優化和隨機分析方法都可以根據任務進行組合。使用這個，您可以充分利用參數優化的可能性并加速您的虛擬產品開發。

2、方法

軟件提供有效的穩健設計優化方法，以解決您在CAE領域的任務：

靈敏度

分析多學科優化

參數

識別魯棒性評估

可靠性

分析魯棒設計優化

隨機場

3、集成外部CAE流程

任何求解器的仿真過程（MATLAB，Excel和Python的...）或前，后處理器可以通過ASCII文件和參數的敏感性研究，優化和隨機分析將在圖形編輯器來提供連接。

1）CAE一體化進程

交互式過程自動化和過程集成以及對最佳參數仿真模型的訪問是成功進行基于CAE的變異分析的關鍵。通過輸入助手和默認設置支持這些工作流程。

2）CAE

流程集成

支持虛擬產品開發領域中各種軟件的參數化連接。通過基于文本或預定義的接口實現集成。目前，超過100種不同的CAx / PLM軟件解決方案與optiSLang相結合。新一代就可以提供訪問：

CAD（Catia，Nx，Creo，Solidworks ......）

CAE（Abaqus，AMESim ...）

MS Excel，Matlab，Python ......

PLM（EKM，Teamcenter，Subversion ...）

內部求解器

可以將不同的參數環境捆綁在一起，并將其組合到基于CAE的產品開發的自動參數工作流程中

3）接口，自動化和擴展

提供各種接口（Python，C ++，命令行），用于在這里和外部軟件集成中自動創建，修改和執行項目。這確保了自定義應用程序的實現，并允許將這個項目集成到自定義平臺中。重復性和耗時的任務是標準化和自動化的。

平臺的高效率允許用戶連接到：

DOE算法，優化，穩健性評估等

元模型

CAx集成

數據庫鏈接

這使得我們成為一個靈活的平臺，可以滿足虛擬產品開發中參數仿真的當前和未來需求。

4）CAx工作流程的實施

用戶界面通過圖形耦合的構建塊和算法來支持工作流，以說明依賴性和時間線。這允許集中定義和控制交互。同時，顯示易于理解的圖表和按鈕。這樣可以實現整個工作流程的全面訪問和可跟蹤性。

用戶可以連接來自CAE求解器的復雜仿真過程以及異構網絡或集群中的前處理器和后處理器。自動化在捆綁的求解器流程鏈或復雜的多學科/多域工作流中實現。績效表示及其評估也可以成為標準化項目的一部分。

5）將這個集成到CAE建模環境中

軟件的模塊化設計支持將模塊直接集成到標準化的參數化建模環境中。這樣可以在z中無縫集成。例如Workbench / AIM，Excel或SimulationX。在這里，用戶不必離開其參數化建模環境，并且可以有效地訪問我們模塊

4、一般功能

可理解的分類

配置中的最小努力

簡單的流程實施

最先進的算法

有針對性的個人性能限制定義

快速參數化

邊界條件和目標的簡單定義

5、關鍵應用

在這里，您將找到關鍵應用領域的概述，其中包含有關成功的客戶項目和當前研究狀態的信息。

液壓-機械-熱耦合在巖石FEM計算

制動系統的穩健設計優化

產品開發在消費品行業

由渦輪機械穩健優化設計

的魯棒性形成模擬

汽車行業安全系統的穩健性

在汽車行業各種Karrosseriestrukturen的穩健性評估，

電子元器件和組件的優化

穩健設計優化醫療技術的

穩健設計海上風力發電機支撐結構的

優化半導體工業的優化

光學和光子學的模擬和優化

6、最佳預后（MOP）/預后系數（CoP）的元模型

工程任務受許多參數的影響。隨著optiSLang和MOP ? / COP ?方法，你可以使用完整的優化潛力，而不必局限于少數PARAMATERS（CAE + CAD）。

作為靈敏度分析的一部分，自動識別最重要的參數，并找到具有相關輸入和輸出變量的最佳可能相關模型（元模型）。量化了許多全球元模型的預測能力。在靈敏度模塊中，預測系數（CoP）?允許過濾相關的輸入參數。根據結果大小的預測能力，選擇最佳元模型。此最佳預測元模型（MOP）?代表參數變化和結果大小之間最重要的關系，可用作CAE計算的替代，用于優化或穩健性評估。通過預測仿真模型的預測質量，可以實現最小化求解器調用的“無運行太多”理念。