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Altair Compose数学、脚本、数据处理以及可视化
Altair Compose数学、脚本、数据处理以及可视化

参考价格

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型号

Altair Compose数学、脚本、数据处理以及可视化

品牌

澳汰尔

产地

上海

样本

暂无
澳汰尔工程软件(上海)有限公司

白金会员

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第1年

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Altair Compose 能够让工程师、科学家和产品***有效地以脚本流程自动化的形式对 CAE 及测试数据进行分析和图形显示。提供针对各类 CAE 结果文件的操作,具备统一的交互编程环境,覆盖的数学分析类型,包括:矩阵分析、微分方程、信号处理、系统控制以及优化设计等。

产品亮点

  • 直接访问 CAE 数据,包括二进制结构文件和 ASCII 输入/输出文件

  • TcI/TK,Python 等多语言支持

  • 可与 Hyperworks 平台的软件灵活集成

  • 集成开发环境用于编写和调试所有类型的数学运算,易学易用全面的数学库:

  • 统计数据分析

  • 矩阵分析

  • 微分方程

  • 信号处理

  • 控制算法设计

  • **化

  • 交互式 2D 和 3D 绘图

  • 基于机器学习的数据分析

优势

直接访问 CAE 数据

Compose 提供了一整套通过脚本直接读写 CAE 结果文件的 API。用户使用这些 API可以高效的进行二进制结果文件和 ASCI 文件的读取,并对数据进行个性化的二次处理。还可以根据用户需求将二次处理的数据在写入到 H3D文件中便于可视化后处理。

开放兼容的编程平台

Compose 是一个支持多种编程语言的强大的平台。支持Tcl/Tk、Python和开放矩阵语言(Open Matrix Lang-uage ,OML),兼容MATLAB 和Octave.

与 HyperWorks 平台的高度集成

Compose 编写的脚本函数支持一键式注册,在 HyperWorks 平台的软件将自动加载该函数,用户可无障碍在HyperWorks 平台中使用自定义的脚本函数。

功能

强大且灵活的编程

基于矩阵的数据结构

解释型语言

兼容工业标准

内置及自定义函数

字符、变量、索引、运算符、表达式循环和流程控制

交互及批处理运行

image.png

集成式开发环境

功能齐全的命令窗口。具备代码编辑和显示输出功能。可在脚本编写中进行自动命令完成、允许在代码运行过程中进行可视化操作和交互式的代码检查。

现代脚本编辑器,带有语法高亮、智能缩进、包括代码可折叠显示、书签、搜索和代码行号显示切换。

脚本编辑器允许用户将屏幕拆分为多个视图,以便进行更多交互的代码编辑和执行。

多语言环境,支持 OML、Python和Tcl/Tk。

强大的代码调试器:通过监视窗口可以容易地监视变量值,通过断点窗口可以在调试会话中显示所有断点。

直观的项目浏览器,能分层展示所有脚本、绘图和矩阵数据,并进行快速导航。

文件浏览器允许直接访问磁盘上存在的程序文件。

变量浏览器:显示用户自定义的局部和全局工作空间的变量,包括它们的名字、数值、类型和范围。提供在调试过程中易于监视变量值的选项。

命令历史窗口:显示历史命令,并可快速执行。支持双击每个命令或拖放到命令窗口中。

CAE 数据接口

用于从 CAE 结果中读取和写入数据。包括:

读取 H3D、OP2、ODB、RES、RSP等各类二进制格式文件

读取 PUNCH、CSV等各类文本格式结果文件

生成 H3D 二进制格式文件

与 Altair 仿真平台无缝集成

支持鼠标右键一键式注册 compose脚本函数

HyperMesh、HyperGraph.

HyperStudy 可自动加载和使用已注

册的脚本函数

OptiStruct 可直接加载未编译和注册的 Compose 脚本用于优化仿真

·TCL/TK 集成

丰富的命令和数学库

基础数学     ·信号处理

逻辑命令     ·统计分析

线性代数     ·控制设计

矢量及矩阵  ·**化

时间控制     ·CAE 数据读取

三角函数     ·字符操作

多项式数学  ·绘图

微积分会

微分方程

开放矩阵语言解释器

解释器用于增强交互,以支持长脚本的中断

提供对变量浏览器的扩展,以支持附加对象;包括语法高亮和自动执行并提供所有的代码调试功能。

便捷的 GUI 创建

依据企业需求定制 GUI

能使用对话框进行 GUI 自定义

具有简单直观且可重复使用的工具程序

允许专家进行各类应用工具的开发

数据可视化、绘图和输出报告

支持各种 2D 和3D 图

图形属性可以与上下文菜单一起简单、交互式地被修改,用来设置输出标题、标签、轴标签、图例和刻度线标签。

绘图缩放、平移、旋转、保存。

基于机器学习的数据分析

数据预处理:数据清洗、标准化

回归分析:线性回归、岭回归

分类:逻辑回归、决策树、随机森林

聚类:数据点分组、K-means算法

分解:主成分分析

距离计算:计算不同数据点的距离

评估指标:评估模型性能

模型选择:选择**模型的策略


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产品质量

10分

售后服务

10分

易用性

10分

性价比

10分
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