Ansys optiSLang
流程集成和设计优化

协调您的仿真工具链、使其自动化，并连接到最先进的优化算法，以执行参数化设计研究并更好地理解您的设计。

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在更短的时间内设计出更好的产品

参数化设计研究变得简单

Ansys optiSLang提供不断发展的领先解决方案，可应对基于CAE的鲁棒性设计优化（RDO）带来的挑战。其先进的算法可以高效、自动搜索最稳健的设计配置，从而消除用于定义RDO的缓慢手动流程。使用optiSLang作为流程集成和设计优化解决方案，您可以更快做出正确的决策。

规格速览

通过交互式可视化和AI技术实现搜索流程自动化，加快搜索速度，以获得最佳和最稳健的设计配置。用于设计探索、优化、鲁棒性和可靠性分析的先进算法，使您可以通过设计优化软件以更少的工作量做出更好的决策。

流程自动化

鲁棒性设计

降阶建模

仿真工作流程构建

实验设计

CAx连接器

优化

模型校准

Ansys Minerva集成

在崎岖道路条件下对卡车配件进行多体仿真

Ansys optiSLang可以根据快速且低成本的可测量信号进行负载仿真，从而有效评估传动系统配置的变化，而无需重复昂贵的驾驶测试。

在崎岖道路条件下对卡车配件进行多体仿真

Ansys optiSLang可以根据快速且低成本的可测量信号进行负载仿真，从而有效评估传动系统配置的变化，而无需重复昂贵的驾驶测试。

2026年3月

新功能

Ansys optiSLang 2026 R1版本通过新的求解器以及AI集成，全面增强了连接性、优化与自动化能力；同时，借助先进优化算法提升了标定能力，并提供了更轻量化、更灵活的安装方式。这些功能更新，可帮助团队以更快的速度进行稳健的设计探索，并加速数据驱动的工程工作流程。

Connect

optiSLang 2026 R1版本通过针对关键Ansys求解器和AI技术的新增与增强集成，扩展了连接性。改进的数据提取和3D工作流程支持，使仿真、AI和优化流程能够被轻松整合到统一、简化的环境中。

优化

该版本引入了先进标定功能，将一种新型优化方法直接集成到一键优化器（One‑Click Optimizer）中。工程师可以更轻松地将模型与目标行为相匹配，从而加速设计调整，并提高基于信号和曲线的优化工作流程的鲁棒性。

开放性

optiSLang 2026 R1版本通过增强的Python控制以及更轻量化、模块化的安装方式，提高了开放性与自动化水平。这些更新功能，实现了更轻松的脚本编写、云/高性能计算（HPC）部署，并能无缝集成到更大规模的Ansys或企业级工程工作流程中。

optiSLang应用

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Digital twin of an autonomous car battery

利用领先的AI和交互式可视化，将RDO流程进行简化和自动化

Ansys optiSLang提供流程集成和设计优化解决方案，可自动执行鲁棒性设计优化流程的关键方面。optiSLang将多种CAX工具和不同的物理特性连接到一个全面、多学科的优化方法中。此外，它还支持仿真流程的标准化和共享，使新员工和仿真初学者能够更直接地访问仿真。借助这一强大的工具集，您的整个工程师和设计师团队可以更好、更完整地了解其设计，并更快做出正确的决策。

主要特性

optiSLang支持与各种CAx程序集成，并提供强大的RDO工具，以更快地获得关键洞察

协调和自动化

通过在整个企业的异构CAX工具之间实现完全自动化和协调仿真工作流程，最大限度地减少非增值、重复性任务，从而加速创新。

Ansys optiSLang提供了GUI支持的二进制接口，与虚拟产品开发中使用的主要CAE工具进行交互。其他工具可以通过脚本、基于文本的界面或自定义集成进行集成。您可以获得CAD、CAE、脚本、桌面应用、存储库、数据库和内部求解器等工具的支持。得益于高性能计算策略，您可以使用队列系统或Ansys提供的提交功能提交任务。无论选择哪种环境，optiSLang都提供相同的设置和对话框。

流程自动化和集成以及获得最佳参数化仿真模型，是成功进行基于CAE的参数研究的关键。我们的图形用户界面提供了易于理解的图表和控制面板，可实现对整个工作流程的完全访问和可追溯性。

了解和优化

为工程师提供有助于改进产品设计的工具，使其获得超越性的设计能力。这可能意味着调整数百个设计参数，找出对产品性能产生巨大影响的参数子集，并优化设计。

仿真在了解产品和流程（尤其是复杂的产品和流程）方面发挥着重要作用。基于参数的变量分析可让您深入了解设计在可变性条件下的性能。多学科优化任务通常需要大量的变量，因此很难知道重点在哪里。optiSLang的算法和相关性分析可以自动识别最显著的变量，从而减少需要考虑的设计变量的数量。该程序的敏感度分析，还为根据目标的选择和数量或可能的约束适当制定优化任务奠定了基础，从而帮助您快速锁定最佳近似模型。

降阶建模—Ansys optiSLang构建元模型以实现快速反馈和鲁棒性设计分析，只需花费特定设计仿真所需的一小部分时间。

设计优化和参数识别—Ansys optiSLang强大的算法和自动化工作流程基于敏感度分析的早期步骤；其通过向导驱动的决策树来推荐具有默认设置的优化器。

optiSLang AI+—可为仿真用户提供用于敏感度分析、优化和鲁棒性设计的先进机器学习方法。更高效的方法可提供更高质量的CAE结果预测，并使工程师更好地了解设计参数与产品性能之间的关系。在更短的时间内设计出更好的产品。

Ansys Minerva集成

当今CAE工程师面临的主要挑战之一是流程的复杂性日益增加，而结果必须在更短的时间内交付。同时，在工程流程中，必须考虑多个学科，例如NVH、热-机械-电气分析、安全评估、容差管理和成本。如果仅针对一个准则的改进，很可能会影响到其他准则进行妥协。

为了在多物理场仿真和多学科优化中开展协作，实现自动化、发布多个重复性任务的工作流程，以及仿真数据管理，变得至关重要，例如：

将某个学科的结果作为输入传递到下一步操作中
后处理步骤、报告和结果提取
模型生成任务
比较替代方案以找出最优设计
后续优化在调整后的约束和目标下运行

Ansys optiSLang和Ansys Minerva的结合，成为了应对这些挑战的强大解决方案。

评估鲁棒性

量化并最大限度地降低从仿真到实际生产的风险不确定性，因为这涉及到意外的制造公差和其他实际环境因素。

与敏感度分析类似，鲁棒性分析可确定最重要的波动变量，并提供决策树来选择最合适的算法，以验证产品或情况的鲁棒性和可靠性。对于必须满足安全性或质量要求较高、事件概率不足千分之一的设计而言，这一点至关重要。可靠性分析可以量化超出极限的概率，并证明其小于可接受的值。optiSLang强大的算法有助于确保产品质量，最大限度地减少废品、召回和法律诉讼风险。

鲁棒性设计和可靠性

由于制造公差、材料波动和其他随机效应，产品性能通常会受波动属性的影响。随机分析和统计方法（如optiSLang所提供的），则是确保产品质量的关键。

与敏感度分析类似，鲁棒性分析可确定最重要的波动变量，并提供决策树来选择最合适的算法，以验证产品或情况的鲁棒性和可靠性。对于必须满足安全性或质量要求较高、事件概率须小于千分之一的设计，这一点至关重要。可靠性分析可以量化超出极限的概率，并证明其小于可接受的值。optiSLang强大的算法有助于确保产品质量，最大限度地减少废品、召回和法律诉讼风险。

optiSLang软件包和许可

Ansys optiSLang许可证

我们提供包括Ansys optiSLang Premium和Enterprise许可类别，您可以选择最适合您需求的产品。通过Premium产品，用户能够访问广泛的仿真工作流程自动化和优化功能。用户需要持有Enterprise许可证，才能构建自动化应用程序，并执行更多的并行变量分析。optiSLang AI+附加组件可实现利用AI进行元建模，并可以添加到Pro、Premium或Enterprise软件包中。

如需获取详细信息，欢迎联系销售部门

产品包

功能	DesignXploration-BASE	oSL Pro	oSL Premium	oSL Enterprise	oSL AI+
几何结构
参数、约束和目标数量	≤ 10、≤ 5、≤ 2	没有限制	没有限制	没有限制
基础DOE能力
基础优化器（NLPQL、EA）
基础响应面法
高级优化器					+
高级DOE和MOP					+
鲁棒性设计和可靠性分析
信号UQ，2D/3D
基于场的元模型建模（2D/3D）
高级标量和信号元模型建模
流程集成和工作流程协调
嵌入在Ansys中*
构建和自动化工作流程
Ansys工具连接器
通用脚本和基于文本的连接器
集成第三方工具连接器
应用生成
并发设计求解许可			+3	+7