HyperLynx Design Space Exploration

Първоначално потребителите променят дизайна и повторно симулират промените една по една. Това работи добре за прости проучвания и е лесно за разбиране на новите потребители на симулация. Този метод работи най-добре, когато има само един или два проектни параметъра (променливи), които трябва да бъдат проучени и когато потребителят може лесно да определи стойностите на параметрите, които да използва за следващото проучване въз основа на резултатите от предишните.

Когато броят на комбинациите от проектни параметри (пермутации), които трябва да бъдат изследвани, стане повече от шепа, е необходима по-последователна и организирана методология. Анализът на параметрите SWEPT позволява на потребителя да дефинира параметрите и свързаните стойности, които ще бъдат изучавани, и след това използва автоматизирана методология за симулиране на поведението на всеки случай, изграждайки таблица с резултатите, така че да могат да бъдат идентифицирани най-добрите. Ключът към тази методология е изборът на количествен показател или фигура за заслуги - числова стойност, получена от резултатите от симулацията, която служи като индикация за поведението на дизайна. Анализът на параметрите SWEPT се предлага в две категории - пълен анализ, където се изследват всички комбинации от всички променливи на дизайна, и намален анализ на комплекта, където се изследва само подмножество от всички комбинации.

Анализ на намален комплект е важно, защото броят на пермутациите в пълен анализ бързо нараства, тъй като променливите и стойностите се добавят към сместа. Пълният анализ оценява всички комбинации от всички променливи, независимо дали имат смисъл или не. Намаленият анализ на множествата помага да се поддържа времето за симулация управляемо при тези условия, като позволява на потребителите да използват своята дизайнерска интуиция и уточняват начини за ограничаване на броя на изследваните случаи.

За големи проучвания броят на случаите, които трябва да бъдат изследвани, може да нарасне до милиони и традиционното изследване вече не е възможно. В тези случаи подмножеството от всички пермутации, които ще бъдат симулирани, трябва да бъде избрано много ефективно, като се използват усъвършенствани математически методи за вземане на проби, тъй като само малък процент от общия брой пермутации може да бъде практически симулиран. Това правят усъвършенстваните инструменти за оптимизация - потребителят определя обхвата на дизайнерските променливи и стойности, които трябва да бъдат изследвани ( дизайнерско пространство), изходните показатели, използвани за сравняване на поведението на дизайна ( отговори), стойностите за тези отговори, които определят успеха или неуспеха на дизайна (дизайна цели) и за всеки отговор дали намерението е да се увеличи максимално или минимизира неговата стойност (дизайнът цели).

повърхност за реакция се дефинира като n-измерното пространство, създадено от стойността на всяка метрика в диапазона от входове - просто казано, график на изходните стойности. Когато съществува само една променлива, повърхността на реакцията е 2D (x-y) график или крива. Когато съществуват две входни променливи, повърхността на реакцията е 3D график, като изходната метрика е начертана върху оста Z. Когато съществуват три входни променливи, повърхността на реакцията става 4-измерна и т.н. Тези повърхности за реакция от по-висок ред са трудни за интернализиране за хората, но допълнителната сложност не прави голяма разлика за компютрите и математическите алгоритми, освен необходимото време, памет и изчисления. По този начин усъвършенстваните инструменти за оптимизация (HL-DSE е един от тях) комбинират анализ на повърхността на отговора със сложни числови алгоритми, които използват симулационни експерименти, за да изследват автоматично голямо проектно пространство възможно най-ефективно и изчерпателно.