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Altair Compose 能夠讓工程師、科學家和產品***有效地以腳本流程自動化的形式對 CAE 及測試數據進行分析和圖形顯示。提供針對各類 CAE 結果文件的操作，具備統(tǒng)一的交互編程環(huán)境，覆蓋的數學分析類型，包括:矩陣分析、微分方程、信號處理、系統(tǒng)控制以及優(yōu)化設計等。

產品亮點

• 直接訪問 CAE 數據，包括二進制結構文件和 ASCII 輸入/輸出文件

• TcI/TK，Python 等多語言支持

• 可與 Hyperworks 平臺的軟件靈活集成

• 集成開發(fā)環(huán)境用于編寫和調試所有類型的數學運算，易學易用全面的數學庫:

• 統(tǒng)計數據分析

• 矩陣分析

• 微分方程

• 信號處理

• 控制算法設計

• **化

• 交互式 2D 和 3D 繪圖

• 基于機器學習的數據分析

優(yōu)勢

直接訪問 CAE 數據

Compose 提供了一整套通過腳本直接讀寫 CAE 結果文件的 API。用戶使用這些 API可以高效的進行二進制結果文件和 ASCI 文件的讀取，并對數據進行個性化的二次處理。還可以根據用戶需求將二次處理的數據在寫入到 H3D文件中便于可視化后處理。

開放兼容的編程平臺

Compose 是一個支持多種編程語言的強大的平臺。支持Tcl/Tk、Python和開放矩陣語言(Open Matrix Lang-uage ，OML)，兼容MATLAB 和Octave.

與 HyperWorks 平臺的高度集成

Compose 編寫的腳本函數支持一鍵式注冊，在 HyperWorks 平臺的軟件將自動加載該函數，用戶可無障礙在HyperWorks 平臺中使用自定義的腳本函數。

功能

強大且靈活的編程

基于矩陣的數據結構

解釋型語言

兼容工業(yè)標準

內置及自定義函數

字符、變量、索引、運算符、表達式循環(huán)和流程控制

交互及批處理運行

集成式開發(fā)環(huán)境

功能齊全的命令窗口。具備代碼編輯和顯示輸出功能。可在腳本編寫中進行自動命令完成、允許在代碼運行過程中進行可視化操作和交互式的代碼檢查。

現代腳本編輯器，帶有語法高亮、智能縮進、包括代碼可折疊顯示、書簽、搜索和代碼行號顯示切換。

腳本編輯器允許用戶將屏幕拆分為多個視圖，以便進行更多交互的代碼編輯和執(zhí)行。

多語言環(huán)境，支持 OML、Python和Tcl/Tk。

強大的代碼調試器:通過監(jiān)視窗口可以容易地監(jiān)視變量值，通過斷點窗口可以在調試會話中顯示所有斷點。

直觀的項目瀏覽器，能分層展示所有腳本、繪圖和矩陣數據，并進行快速導航。

文件瀏覽器允許直接訪問磁盤上存在的程序文件。

變量瀏覽器:顯示用戶自定義的局部和全局工作空間的變量，包括它們的名字、數值、類型和范圍。提供在調試過程中易于監(jiān)視變量值的選項。

命令歷史窗口:顯示歷史命令，并可快速執(zhí)行。支持雙擊每個命令或拖放到命令窗口中。

CAE 數據接口

用于從 CAE 結果中讀取和寫入數據。包括:

讀取 H3D、OP2、ODB、RES、RSP等各類二進制格式文件

讀取 PUNCH、CSV等各類文本格式結果文件

生成 H3D 二進制格式文件

與 Altair 仿真平臺無縫集成

支持鼠標右鍵一鍵式注冊 compose腳本函數

HyperMesh、HyperGraph.

HyperStudy 可自動加載和使用已注

冊的腳本函數

OptiStruct 可直接加載未編譯和注冊的 Compose 腳本用于優(yōu)化仿真

·TCL/TK 集成

豐富的命令和數學庫

基礎數學     ·信號處理

邏輯命令     ·統(tǒng)計分析

線性代數     ·控制設計

矢量及矩陣  ·**化

時間控制     ·CAE 數據讀取

三角函數     ·字符操作

多項式數學  ·繪圖

微積分會

微分方程

開放矩陣語言解釋器

解釋器用于增強交互，以支持長腳本的中斷

提供對變量瀏覽器的擴展，以支持附加對象;包括語法高亮和自動執(zhí)行并提供所有的代碼調試功能。

便捷的 GUI 創(chuàng)建

依據企業(yè)需求定制 GUI

能使用對話框進行 GUI 自定義

具有簡單直觀且可重復使用的工具程序

允許專家進行各類應用工具的開發(fā)

數據可視化、繪圖和輸出報告

支持各種 2D 和3D 圖

圖形屬性可以與上下文菜單一起簡單、交互式地被修改，用來設置輸出標題、標簽、軸標簽、圖例和刻度線標簽。

繪圖縮放、平移、旋轉、保存。

基于機器學習的數據分析

數據預處理:數據清洗、標準化

回歸分析:線性回歸、嶺回歸

分類:邏輯回歸、決策樹、隨機森林

聚類:數據點分組、K-means算法

分解:主成分分析

距離計算:計算不同數據點的距離

評估指標:評估模型性能

模型選擇:選擇**模型的策略