CN114365079A - 作为系统性能模拟的预处理的基于性能的系统配置 - Google Patents

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CN114365079A CN202080061177.6A CN202080061177A CN114365079A CN 114365079 A CN114365079 A CN 114365079A CN 202080061177 A CN202080061177 A CN 202080061177A CN 114365079 A CN114365079 A CN 114365079A
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阿伦·拉马穆尔蒂
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Abstract

用于工程系统中基于性能的设计空间组成的系统和方法包括能解释的推荐模块,该推荐模块被配置为生成一个或多个系统配置的列表,每个系统配置包括满足系统目标和系统需求的组件的唯一集合。该系统配置基于接收的种子设计和系统设计需求的规范。对于每个系统配置,基于每个系统组件启用的性能来确定系统性能值。系统配置根据系统性能值排序。设计仪表板按排序顺序呈现系统配置,并且对于每个系统配置,呈现每个系统配置组件的系统性能值。

Description

作为系统性能模拟的预处理的基于性能的系统配置
技术领域
本申请涉及工程设计软件。更特别地,本申请涉及一种用户交互工程软件工具,该用户交互工程软件工具用于生成作为系统性能模拟的预处理的基于性能的系统配置。
背景技术
系统工程(包括软件工程)的目的是设计系统及其系统架构和系统元件,以满足已定义的系统目标。系统的整体性能是子系统及其相互作用的结果。性能考虑适用于系统的所有级别(例如,系统、子系统、组件)。并且,系统元件的性能的提高能够提高整个系统的性能。
今天,设计系统和子系统的过程是高度手动的并且通常需要通过模拟软件对手动模拟设置和模拟操作进行多次耗时的迭代,以实现满足系统性能目标的设计。如果在初始系统设计期间知道哪些系统元件对系统性能的贡献最显著,则能够更有效地选择用于模拟设置的候选系统设计,从而极大地减少模拟迭代的数量。在模拟之前确定每个系统元件的得出系统性能是耗时的手动过程。此外,当复杂系统被建模用于模拟以预测候选设计的性能时,生成虚拟模型,并且模拟软件能够花费数天来完成单个模拟并产生结果。许多系统工程项目需要模拟设置、模拟和重新设计的多次迭代,这进一步延长了时间消耗。由于模拟周期花费的时间消耗如此之大,因此需要确保模拟设置为系统配置提供强大的候选,并且加速和优化模拟设置,从而减少模拟周期的数量。
发明内容
用于生成针对模拟设置的基于性能的系统设计配置的系统和方法包括能解释的推荐模块,该模块被配置为生成一个或多个系统配置的列表,每个系统配置包括满足系统目标和系统需求的组件的唯一集合。该系统配置基于接收的种子设计和系统设计需求的规范。对于每个系统配置,基于每个系统组件启用的性能来确定系统性能值。系统配置根据系统性能值来排序。设计仪表板按排序顺序呈现系统配置,并且对于每个系统配置,呈现每个系统配置组件的系统性能值。
附图说明
参考以下附图描述本实施例的非限制性和非穷举性实施例,其中,除非另有说明,否则在整个附图中相同的附图标记指代相同的元件。
图1示出了根据本公开的实施例的作为最佳系统性能模拟的预处理的基于性能的系统设计配置过程的系统的示例。
图2示出了根据本公开的实施例的作为最佳系统性能模拟的预处理的基于性能的系统设计配置过程的流程图实例。
图3示出了根据本公开的实施例的用于显示和修改基于性能的系统配置的交互式仪表板的实例。
图4示出了包括根据本公开的实施例的系统配置的图形表示的可替换仪表板视图的实例。
图5示出了能够在其中实现公开的实施例的计算环境的实例。
具体实施方式
公开了用于工程设计系统的方法和系统,该工程设计系统自动确定基于性能的系统组件选择以用于系统工程项目中的最佳模拟设置。图形用户界面在系统性能模拟之前呈现候选系统设计的系统组件的预测性能。与传统的系统工程系统不同,所公开的解决方案基于多个设计目标和性能需求自动执行用于系统设计的候选设计组件的多变量评估,以预测所提出的系统配置的每个贡献组件的性能得分和系统配置的排序列表,从该排序列表中,最高排序的系统配置能够用于性能模拟的设置。基于性能的评估过程的优点是通过改进用于模拟设置的系统配置组件的选择来减少设计性能模拟迭代。
该公开的系统自动地(1)确定各种系统设计配置的系统性能预测;(2)确定每个系统组件的预测系统性能;(3)为模拟设置选择兼容的系统组件,并为每个系统设计启用最大的系统性能;(4)提供系统元件选项以响应于具有较低系统性能的评估结果;(5)显示得到的系统性能低于最大系统性能预测的系统配置的所有组件的请求提示-这标识了哪些系统组件是“性能约束”的,允许重新集中精力以更好的系统组件用于模拟设置和最终加速的系统设计模拟。
图1示出了根据本公开的实施例的作为最佳系统性能模拟的预处理的基于性能的系统设计配置过程的系统的实例。在实施例中,为目标对象或系统执行设计工程项目。计算设备110包括处理器115和存储器111(例如,非瞬态计算机可读介质),在存储器上存储有各种计算机应用、模块或可执行程序,包括AI模块140-144和设计配置模块148。工程应用112能够包括用于建模工具、模拟引擎、计算机辅助设计(CAD)工具和用户能经由显示设备130和用户界面模块114访问的其它工程工具中的一项或多项的软件,用户界面模块驱动显示设备130的显示馈送并处理返回到处理器115的用户输入,所有这些都能用于执行计算机辅助设计。设计工程工具112能够执行CAD操作,例如以物理设计的2D或3D绘制的形式,以及系统设计分析,例如设计参数、性能参数和目标的高维设计空间可视化。网络160,诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)或基于因特网的网络将计算设备110连接到设计数据存储库145。
在实施例中,监控由工程工具112的应用软件生成的工程数据并将其整理成由设计数据存储库145存储的系统设计数据。系统设计数据是在设计项目和设计修订的过程中从工程工具112输出的系统元件和元件属性的累积。在一些实施例中,从供应商获得元件的系统设计数据,例如与所设计的系统相关的组件的供应商或制造商。例如,系统设计数据能够包括技术设计参数、传感器信号信息、操作范围参数(例如,电压、电流、温度、应力等)。在由工程工具112执行的模拟的实例中,模拟结果数据能够附在相应元件的系统设计数据上,这对于选择竞争设计元件是有用的。作为实际实例,不同电池的电池性能能够通过电池驱动的无人机的各种设计的几次模拟来记录。在其他方面,原型的测试和实验能够产生系统设计数据,该系统设计数据能够附到系统设计数据中的设计元件上并存储在设计数据存储库145中。因此,设计数据存储库145能够包含关于各种设计的结构化和静态域知识。
通过呈现直观的上下文特定的设计比较和启用快速决策的推荐,并且通过使用对话风格来帮助设计师以协作和并行的方式导航复杂的设计空间,提供AI模块140-144来提高工程系统设计效率和显著缩短设计周期时间。这提供了集成的设计环境,使来自不同学科的工程师能够共享知识并支持其他人的设计工作,同时在联合多域多学科的设计问题中提供了快速和简单的决策能力。
会话式AI助手模块140是用于设计空间导航的算法模块,并被配置为操作交互式对话框,该对话框允许使用多模式对话管理器直接访问系统设计信息的所需内容,该多模式对话管理器引导用户通过基于上下文的问题澄清机制。
用户偏好学习模块141用于设计空间探索,并被配置为基于推断用户偏好而生成用户特定的推荐,并为推荐设计的审查提供交互式直观界面。
高维空间可视化模块142和灵敏度分析模块143用于设计空间构造。高维空间可视化模块142被配置用于提供自动构造设计空间和多域设计约束/关系的视觉表示,该多域设计约束/关系形成所标识的依赖性“区域”并指示每个区域的聚合指标。通过开发设计空间的嵌入式表示来实现由区域探索得出的系统性能的预期改进的指示。灵敏度分析模块143被配置用于计算组件性能对设计参数的灵敏度。
能解释推荐模块144用于设计组成,并被配置用于生成突出未能评估的设计的自动构建的设计的列表和如何修复这些设计的推荐列表。这些功能是通过生成组合规则的有序排列和基于用户特定的跟踪和由可执行文件生成的标准错误生成修改的能解释的推荐来实现的。
如图1所示,AI模块140-144被本地部署在计算设备110上。然而,在一些实施例中,能够将一个或多个AI模块部署作为经由网络160能访问的基于云或基于网络的操作。在一方面中,当一个或多个工程工具112在后台运行时,AI模块140-144为用户提供活动界面,允许用户使用系统设计视图执行对设计的查询和修改,而不必在设计活动期间切换两个或多个软件应用。这样,用户能够通过由AI模块140-144驱动的GUI引擎113生成的图形用户界面来间接操作用于工程工具112的应用软件。
在一方面,根据任务,AI模块140-144中的一个或多个管理在后台操作的工程工具112。例如,用户能够直接与图形用户界面(GUI)(在显示设备130上作为仪表板131和设计对话框135呈现给用户)交互,以请求设计组件分析。随后AI模块将该请求传递到由工程工具112控制的设计空间,工程工具在后台执行分析并且将结果返回给AI模块以进行分析和翻译,以便通过GUI呈现给用户。
设计配置模块148被配置用于从数据存储库145接收系统设计的种子设计和需求规范,并生成系统组件的各种和唯一组合作为系统设计配置的集合。每个系统设计配置包括满足用户定义的系统目标和系统需求的组件的唯一集合。
用户界面模块114提供在系统应用软件模块112、120与诸如显示设备130、用户输入设备126和音频I/O设备127的用户设备之间的界面。设计仪表板131和设计对话框135在操作期间由GUI引擎113生成作为交互式GUI,并被呈现到显示设备130上,诸如计算机监控器或移动设备屏幕。用户输入设备126使用键盘或其他文本机制接收纯文本串形式的用户输入。对设计数据的用户请求能够作为在设计对话框135中的纯文本串提交给会话式AI助手140,同时在设计仪表板131上查看系统设计的各方面。音频设备127能够配置有语音传感器(例如,麦克风)和回放设备(音频扬声器)。语音用户请求能够由音频设备127接收并由用户界面模块114处理以翻译为文本串请求,该文本串请求能够显示在对话框中。会话式AI助手140被配置用于翻译测试串请求、将请求映射到系统设计数据、以及从设计存储库145检索设计视图。会话式AI助手140从检索到的数据中提取响应信息,并生成用于在设计对话框135中查看的纯文本串形式的对话响应、用于在音频设备127上向用户播放音频的语音响应、或两者的组合。设计仪表板131被配置作为具有与由工程应用112生成的设计视图元件相关的属性和指标的设计视图元件(例如,2D或3D渲染)的图形显示。
会话式AI助手140被配置用于翻译功能,执行设计空间对象上下文到会话式对话的转换,并且反之亦然。根据对话的模态,能够应用各种翻译算法,诸如自动语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)、自然语言生成和文字转语音。以会话形式处理在系统设计过程期间的用户输入,以改进用户体验,允许设计者探索和找到具有降低的交互复杂性和认知负荷的设计替代方案。以对话形式处理在用户界面处发布的查询的优点消除了学习和/或记忆复杂交互语言的需要,从而减少了设计者的认知负荷。
图2示出了根据公开的实施例的作为最佳系统性能模拟的预处理的基于性能的系统设计配置过程的流程图实例。图3示出了根据公开的实施例的用于显示和修改基于性能的系统配置的交互式仪表板的实例。如图2所示,从诸如设计数据存储库145的存放存储库中检索系统目标和需求201。例如,在设计空间构造期间,用户、诸如设计工程师能够使用GUI应用来提交系统的目标和需求,这些目标和需求存储在数据存储库中。如图3所示,GUI仪表板300提供交互区域301,在该交互区域中,用户能够对系统配置目标的集合进行优先级划分(例如,通过为每个目标设置可滑动标量),这些目标包括但不限于性能、成本和时间。需求文件302包含上传到AI模块用于分析的各种需求数据。在实施例中,目标的设置能够高于最小系统需求,并且系统配置性能评估能够定义离散线性尺度上的性能评级得分(例如,诸如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])。例如,聚合的最小需求(基于所有系统需求)能够被导出作为第一分值(例如,值为2),系统的聚合目标的分数为5,并且在6与10之间的任何分数都超过聚合目标和聚合需求。在这样的实例中,系统性能评估分数的范围能够在最小性能分数与最大性能分数之间,并且能够将结果与需求分数和目标分数进行比较。
系统组件202能够从存储在数据存储库中的种子设计中检索,该种子设计由用户在设计空间构建期间存储。设计配置模块148使用系统元件202的不同组合来创建多个系统配置205。每个系统配置包括能够彼此交互以实现有效系统的兼容系统组件的唯一集合。在一方面中,系统配置模块148选择满足目标和系统需求201的组件202,并生成系统配置列表206。
在实施例中,能解释推荐模块144根据需求和目标201评估每个系统配置,以执行需求分解207。在一个方面中,需求和目标201包括指定高级架构和系统需求以实现设计的规范文档。在实施例中,能解释推荐模块144执行用于对架构进行物理分解的功能,以识别架构的构成元件。例如,需求被分解成能够映射到系统组件202的功能和物理块表示。并行地,从规范文档,能解释推荐模块144构建需求可追溯性链以实现有效的需求分解207。当所有需求都能够被映射到系统组件的已识别功能或物理块表示时,需求分解是有效的。在一方面中,在所有需求必须通过一个或多个“满足”关系(即,某个特定块是否满足需求)与物理块相关的条件下,分解是有效的。接下来,能解释推荐模块144使用需求分解分析来评估每个配置的系统性能(步骤208),该需求分解分析基于系统的总体性能,该总体性能是每个系统配置组件的各个性能的函数。提取在需求规范中描述的参数(例如,总体系统效率),并且跟踪分解块的属性(例如,电池效率、重量、输入额定值、输出额定值、几何形状、其它物理和性能特性)作为通过某些参数等式或模拟对需求的贡献。在一方面中,能解释推荐模块144实现基于机器学习的模型,该模型被训练用于基于组件规范的输入并使用针对设计目标和需求优化的网络参数(权重)来预测系统配置的性能。性能预测输出是贡献系统组件性能值209,其中,系统设计配置的每个组件根据表示对整个系统的性能的影响或贡献的分值来评级。在一方面中,性能值209能作为系统配置列表206中的数据字段而添加。
在实施例中,能解释推荐模块144基于性能值208在215处对系统配置进行排序。排序步骤215的输出包括排序的系统配置216、最小和最大的系统性能值217。例如,系统配置列表206能够根据系统设计配置的代表性性能值(例如,最小性能值或最大系统性能值)来分类。作为说明性实例,图3中的系统设计显示331按最高的最小性能值332的顺序呈现系统设计配置。系统设计配置的最小性能值由在配置中具有最低性能评级(即,最弱的预测性能贡献)的系统的一个或多个组件来定义。系统设计配置的最大性能值基于具有最高预测性能值的系统的一个或多个组件。由完全模拟确定的系统配置的实际性能值335预期在最小性能值332与最大性能值334之间。例如,具有10个组件的空中无人机的系统设计能够通过每个组件的重量参数来评估,并且相对于整个系统的飞行性能(例如,重力)的拖曳效应,基于它们各自对飞行的贡献(例如,推进),较重的组件相比较轻的组件能够具有更低的性能评级。因此,系统组件的性能值不描述系统组件性能,而是该性能值表示其激活或影响的所得出的系统性能。通过考虑关于特定系统配置的每个系统组件的所有系统性能目标和需求来分析评估的系统性能。在实施例中,系统配置334的最大性能值由系统组件中的最高性能值(例如324)来确定,并且系统配置324的最小性能值由系统组件中的最小性能值(例如322)来确定。
如图3所示,最小和最大性能值332和334被呈现在与相应系统设计显示器321相关联的仪表板300上。实际性能值335呈现从系统配置数据的完全模拟获得的结果,并且与由完全模拟工具生成的预测置信度值340一起显示在仪表板上。从完成完整模拟时可用的信息的这种显示,能够将最小和最大系统性能的初步评估322、324与实际模拟结果335、340并排比较。对于每个系统配置,相同类型的性能信息与每个系统组件相关联。
能解释推荐模块144对系统配置进行排序,如显示在仪表板300上的系统设计331,根据系统性能值从上到下排序。在实施例中,排序能够根据几个性能参数中的一个或多个来进行,诸如能实现的系统性能(例如,“最大性能”值334)、能改进的系统性能(例如,“最小性能”值332)和评估的系统性能(例如,从完整系统模拟获得的“实际”系统性能值335)。排序系统配置以用于最大化系统性能,因此能够通过重新设计或替换一个或多个性能不佳的系统组件来进一步优化系统。例如,根据评估的系统性能的排名首位的系统配置指示哪个组件对最小性能评级负责,例如评级322,并且随后能够由用户在查看仪表板时替换,选择被评级为较高性能的组件作为替代版本,并且能够对修订的配置执行新的系统性能评估。最小系统性能能够通过改进具有最小性能评级的所有系统元件的性能来改进(例如,每次重新设计或每次更换)。对于其中所有系统元件的最小性能具有相同的系统性能评级的情况,最小性能与最大性能相同。
对于实际性能低于可实现系统性能的系统元件,能解释推荐模块144向用户发送请求提示,如仪表板300上的请求指示按钮325所示,用于具有更高实际性能的不同系统组件。在实施例中,用户能够点击请求按钮325,并且能解释推荐模块144能推荐替代组件(例如,在显示器上的弹出窗口中,作为设计推荐311,或作为对话框312中的字符串文本)。推荐能够基于评估替代组件的设计规范、替代组件的先前系统性能评估或两者的组合。
对于实际性能等于可实现系统性能的所有系统元件,附加的系统组件以较低的性能在排序中列出,如仪表板300上的替代组件323所示。这在系统配置满足目标301和需求302的情况下能够是有用的,然而用户能够基于一个或多个不同的因素对一个或多个替代组件具有特别的偏好。向用户提供这样的选项允许设计过程中的灵活性,并确保系统配置的替代选择将仍然满足整个系统性能的目标和需求。
在实施例中,作为在仪表板300上显示的排名首位的系统设计配置331由能解释的推荐模块144推荐给用户,以用于完整性能模拟的设置。
图4示出了包括根据公开的实施例的系统配置的图形表示的替代仪表板视图的实例。例如,仪表板400是能够在计算机监控器的一部分上向用户显示的图形用户界面。仪表板400的功能包括向用户提供交互GUI,该交互GUI具有对于工程设计活动最重要的系统设计视图信息,其允许在几分钟内执行通常使用常规手段花费数小时的设计活动。例如,能够在系统设计视图内快速交换设计参数和设计组件,因为对于任何目标组件,关键的上下文信息是可立即查看的。在实施例中,仪表板400能够与工程应用112集成作为能够从用于目标设计的工程工具切换开和关的独立屏幕视图。可替换地,仪表板400能够被显示在屏幕的第一部分上同时在屏幕的第二部分上显示一个或多个工程工具。如图所示,仪表板屏幕部分能够包括设计目标401、设计需求402、环境条件文件403、系统设计文件404、视觉系统设计视图405、设计指标407、目标组件视图408、目标组件细节图409、系统设计性能条410、设计推荐411、对话框412、团队聊天413和排名首位的设计414。对话对话框412是仪表板400显示的一部分,允许用户键入针对设计视图信息的纯文本串请求,并通过设计机器操作向用户显示具有从设计存储库提取的设计视图信息的对话响应。除了对话框特征之外,设计视图被图形化地显示作为具有与用户设计视图请求相关的目标组件408的系统设计405。例如,如图所示,系统设计1涉及由可视系统设计视图405所示的电动四翼无人机,并且目标组件408是与对话框412中的当前会话相关的渲染电池。在实施例中,GUI引擎113结合一个或多个AI模块140-144生成具有系统设计视图对象的上下文信息的仪表板400,由此诸如图4中所示的电池1的组件以具有上下文指示符的文本的形式显示,上下文指示符(例如,粗体、特殊颜色、下划线)向用户指示上下文信息对于该组件是能访问的。例如,电池1的上下文信息作为文本串被显示在对话框412回答块中,并且作为视觉系统设计视图中的覆盖,被示为目标组件细节409。另外,当在对话框412、团队聊天部分413或仪表板400中的其他地方引用任何对象时,对象与上下文指示符一起显示,该上下文指示符允许用户以各种方式操纵对象。例如,能够将团队聊天413中的电池4拖到可视系统设计视图405中,并且AI模块140-144将不同的电池集成到系统设计中,包括用电池4的目标组件视图408和细节图409来更新仪表板400。
仪表板400中的目标部分401是技术设计参数的交互式显示,允许用户输入用于系统设计的参数设置,并以可视方式记录这些设置,例如图4中所示的滑动条。该滑动条能够使用指示器设备(例如,鼠标或经由触摸屏)来调节。需求文件402存在于仪表板400上,以指示当前上传的包含用于活动系统设计的设计需求的文件。仪表板400的环境条件文件403部分示出了当前上传的用于系统设计的文件以作为系统设计分析的输入,诸如系统设计能够遇到的预期环境条件,并且需要令人满意地执行。系统设计文件404示出了当前上传的系统设计文件,该系统设计文件包含用户通过仪表板400能访问的各种系统设计的数据。包括渲染的目标组件408和组件属性409的显示,组件属性能够包括但不限于:类型、重量、能量、容量、电压、成本和用于进一步信息的URL链接。
对话式对话系统引用系统元件(如“系统设计1”、“电池1”)进行响应时,系统元件可作为虚拟对象访问,并可作为对象处理,包括但不限于以下对象操作:查看、打开、关闭、保存、另存为、发送、共享、移动、剪切和粘贴、复制和粘贴、删除、修改、排序、分类、拖动和放开。例如,如图4所示。系统元件电池1能够被处理为对象,并且通过选择操作(例如,用计算机鼠标指点和点击),细节和特性被视为目标对象细节409,并且视觉表示被视为目标组件视图408。
系统设计视图能够采用各种形式,这取决于请求的上下文。例如,仪表板能够显示以下中的一项或多项:目标组件和/或系统的性能和属性能够显示在仪表板上、在目标组件处放大的系统的可视显示、功耗随时间的曲线图。
图5示出了能够在其中实现公开的实施例的计算环境的实例。计算环境500包括计算机系统510,计算机系统510能够包括诸如系统总线521的通信机制或用于在计算机系统510内传递信息的其它通信机制。计算机系统510还包括与系统总线521耦合以用于处理信息的一个或多个处理器520。在实施例中,计算环境500对应于具有用于高效设计开发的对话特征的工程设计系统,其中,计算机系统510涉及以下更详细地描述的计算机。
处理器520能够包括一个或多个中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或本领域已知的任何其他处理器。更一般地,如本文所述的处理器是用于执行存储在计算机可读介质上的机器可读指令的设备,以用于执行任务,并且能够包括硬件和固件中的任何一个或它们的组合。处理器还能够包括存储机器可读指令的存储器,能够执行该指令以用于执行任务。处理器通过操纵、分析、修改、转换或传输信息,以供可执行程序或信息设备使用,和/或通过将信息路由到输出设备来对信息起作用。例如,处理器能够使用或包括计算机、控制器或微处理器的能力,并且使用可执行指令来调节处理器以执行不由通用计算机执行的专用功能。处理器能够包括任何类型的合适的处理单元,包括但不限于中央处理单元、微处理器、精简指令集计算机(RISC)微处理器、复杂指令集计算机(CISC)微处理器、微控制器、应用程序专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SoC)、数字信号处理器(DSP)等。此外,处理器520能够具有任何合适的微架构设计,其包括任何数目的组成组件,例如寄存器、多路复用器、算术逻辑单元、用于控制对高速缓冲存储器的读/写操作的高速缓存控制器、分支预测器等。处理器的微架构设计能够支持多种指令集中的任何一种。处理器能够与任何其它处理器耦合(电耦合和/或作为包括的可执行组件),从而实现它们之间的交互和/或通信。用户界面处理器或生成器是包括电子电路或软件或两者的组合的已知元件,以用于生成显示图像或其部分。用户界面包括使得用户能够与处理器或其它设备交互的一个或多个显示图像。
系统总线521能够包括系统总线、存储器总线、地址总线或消息总线中的至少一个,并且能够允许信息(例如,数据(包括计算机可执行代码)、信令等)在计算机系统510的各个组件之间进行交换。系统总线521能够包括但不限于存储器总线或存储器控制器、外围总线、加速图形端口等。系统总线521能够与任何合适的总线架构相关联,包括但不限于工业标准架构(ISA)、微通道架构(MCA)、增强型ISA(EISA)、视频电子标准协会(VESA)架构、加速图形端口(AGP)架构、外围部件互连(PCI)架构、PCI-Express架构、个人计算机存储卡国际协会(PCMCIA)架构、通用串行总线(USB)架构等。
继续参考图5,计算机系统510还能够包括耦合到系统总线521的系统存储器530,用于存储待由处理器520执行的信息和指令。系统存储器530能够包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机可读存储介质,诸如只读存储器(ROM)531和/或随机存取存储器(RAM)532。RAM532能够包括其他动态存储设备(例如,动态RAM、静态RAM和同步DRAM)。ROM531能够包括其他静态存储设备(例如,可编程ROM、可擦除PROM和电可擦除PROM)。此外,系统存储器530能够用于在处理器520执行指令期间存储临时变量或其它中间信息。基本输入/输出系统533(BIOS)能够存储在ROM531中,该基本输入/输出系统533包含诸如在启动期间帮助在计算机系统510内的元件之间传递信息的基本例程。RAM532能够包含处理器520能够立即访问和/或当前正在由处理器操作的数据和/或程序模块。系统存储器530能够附加地包括例如操作系统534、应用程序模块535和其它程序模块536。应用程序模块535能够包括图1或图2描述的前述模块,并且还能够包括用于开发应用程序的用户访问入口,其允许键入输入参数并根据需要进行修改。
操作系统534能够被加载到存储器530中,并且能够提供在计算机系统510上执行的其他应用软件与计算机系统510的硬件资源之间的接口。更具体地,操作系统534能够包括一组用于管理计算机系统510的硬件资源和用于向其他应用程序提供公共服务(例如,管理各种应用程序之间的存储器分配)的计算机可执行指令。在某些示例性的实施例中,操作系统534能够控制被描述为存储在数据存储器540中的一个或多个程序模块的执行。操作系统534能够包括现在已知的或将来能够开发的任何操作系统,包括但不限于任何服务器操作系统、任何大型机操作系统或任何其它专有或非专有操作系统。
计算机系统510还能够包括耦合到系统总线521以控制用于存储信息和指令的一个或多个存储设备的盘/介质控制器543,诸如磁性硬盘541和/或可移动介质驱动器542(例如,软盘驱动器、光盘驱动器、磁带驱动器、闪存驱动器和/或固态驱动器)。能够使用适当的设备接口(例如,小型计算机系统接口(SCSI)、集成设备电子器件(IDE)、通用串行总线(USB)或火线)将存储设备540添加到计算机系统510。存储设备541、542能够在计算机系统510外部。
计算机系统510能够包括用户输入/输出界面模块560,以用于处理来自用户输入设备561的用户输入,用户输入设备561能够包括一个或多个设备,例如键盘、触摸屏、平板电脑和/或定点设备,以用于与计算机用户交互并向处理器520提供信息。用户界面模块560还处理到用户显示设备562的系统输出(例如,经由交互式GUI显示器)。
计算机系统510能够响应于处理器520执行包含在存储器(例如系统存储器530)中的一个或多个指令的一个或多个序列来执行本发明实施例的处理步骤的一部分或全部。此类指令能够从存储器540的另一个计算机可读介质(例如,磁性硬盘541或可移除介质驱动器542)读入到系统存储器530中。磁硬盘541和/或可移动介质驱动器542能够包含由本公开的实施例使用的一个或多个数据存储和数据文件。数据存储540能够包括但不限于数据库(例如,关系型、面向对象等)、文件系统、平面文件、分布式数据存储、对等网络数据存储等,其中,数据存储在计算机网络的一个以上节点上。数据存储内容和数据文件能够被加密以提高安全性。处理器520还能用于多处理布置中,以执行包含在系统存储器530中的一个或多个指令序列。在替代实施例中,能够使用硬连线电路来代替软件指令或与软件指令组合使用。因此,实施例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
如上所述,计算机系统510能够包括至少一个计算机可读介质或存储器,用于保存根据本发明的实施例编程的指令,并用于包含数据结构、表格、记录或本文描述的其他数据。此处使用的术语“计算机可读介质”是指参与向处理器520提供指令以供执行的任何介质。计算机可读介质能够采取多种形式,包括但不限于非瞬态、非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质的非限制性实例包括光盘、固态驱动器、磁盘和磁光盘,诸如磁性硬盘541或可移动介质驱动器542。易失性介质的非限制性实例包括动态存储器,诸如系统存储器530。传输介质的非限制性实例包括同轴电缆、铜线和光纤,包括构成系统总线521的导线。传输介质还能够采取声波或光波的形式,例如在无线电波和红外数据通信期间产生的声波或光波。
用于执行本公开的操作的计算机可读介质指令能够是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据或者以一种或多种编程语言的任何组合编写的源代码或目标代码,包括面向对象的编程语言,如Smalltalk、C++等,以及传统的过程编程语言,例如“C”编程语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令能够完全在用户计算机上、部分在用户计算机上、作为独立软件包、部分在用户计算机上和部分在远程计算机上或完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下,远程计算机能够通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机,或者能够连接到外部计算机(例如,通过使用因特网(Internet)服务提供商的因特网)。在一些实施例中,包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)的电子电路能够通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化电子电路,以用于执行计算机可读程序指令,以便执行本公开的各方面。
此处参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图图示和/或框图来描述本公开的各方面。应当理解,流程图图示和/或框图的每个块以及流程图图示和/或框图中的块的组合能够由计算机可读介质指令来实现。
计算环境500还能够包括在联网环境中操作的计算机系统510,该计算机系统使用到一个或多个远程计算机的逻辑连接,诸如到远程计算设备573。网络接口570能够实现例如经由网络571与其他远程设备573或系统和/或存储设备541、542的通信。远程计算设备573能够是个人计算机(笔记本或台式机)、移动设备、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其他公共网络节点,并且通常包括以上关于计算机系统510所描述的许多或全部元件。当在网络环境中使用时,计算机系统510能够包括调制解调器572,以用于通过诸如因特网的网络571建立通信。调制解调器572能够经由用户网络接口570或经由另一个适当机制连接到系统总线521。
网络571能够是本领域公知的任何网络或系统,包括因特网、内联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、直接连接或串联连接、蜂窝电话网络、或能够促进计算机系统510与其他计算机(例如,远程计算设备573)之间通信的任何其他网络或介质。网络571能够是有线的、无线的或其组合。有线连接能够使用以太网、通用串行总线(USB)、RJ-6或本领域公知的任何其他有线连接来实现。无线连接能够使用Wi-Fi、WiMAX和蓝牙、红外线、蜂窝网络、卫星或本领域公知的任何其他无线连接方法来实现。另外,几个网络能单独工作或彼此通信以促进网络571中的通信。
应当理解,图5中描绘的存储在系统存储器530中的程序模块、应用程序、计算机可执行指令、代码等仅是说明性的而不是穷举性的,并且被描述为由任何特定模块支持的处理可替换地分布在多个模块上或由不同模块执行。此外,能够提供各种程序模块、脚本、插件、应用编程接口(API)、或本地托管在计算机系统510、远程设备573上和/或托管在能够经由一个或多个网络571访问的其他计算设备上的任何其他合适的计算机可执行代码,以支持由图5中所描绘的程序模块、应用程序或计算机可执行代码提供的功能和/或附加的或替代的功能。此外,功能能够被不同地模块化,使得被描述为由在图5中所描绘的程序模块的集合所共同支持的处理能够由更少或更多数量的模块来执行,或者被描述为由任何特定模块支持的功能能够至少一部分被另一模块所支持。另外,支持在此描述的功能的程序模块能够形成一个或多个应用程序的一部分,该一个或多个应用程序能根据任何合适的计算模型在任何数量的系统或设备中执行,例如客户端-服务器模型、对等模型等。另外,被描述为由图5中所描绘的任何程序模块支持的任何功能都能够至少部分地在任何数量的设备上的硬件和/或固件中实现。
还应当理解,在不脱离本公开的范围的情况下,计算机系统510能够包括所描述或描绘的那些之外的替换和/或附加硬件、软件或固件组件。更具体地,应当理解,被描绘为计算机系统510的形成部分的软件、固件或硬件组件仅仅是说明性的,并且在各种实施例中能不存在某些组件或者能够提供附加组件。虽然各种说明性程序模块已经被描绘和描述为存储在系统存储器530中的软件模块,但是应当理解,被描述为由程序模块支持的功能能够由硬件、软件和/或固件的任何组合来实现。还应当理解,在各种实施例中,上述模块中的每一个能够表示所支持功能的逻辑划分。描绘该逻辑划分是为了便于解释功能性,并且能够不代表用于实现功能性的软件、硬件和/或固件的结构。因此,应当理解,在各种实施例中,被描述为由特定模块提供的功能能够至少部分地由一个或多个其它模块提供。此外,在某些实施例中能够不存在一个或多个所描绘的模块,而在其它实施例中,能够存在未描绘的附加模块,并且能够支持所描述的功能和/或附加功能的至少一部分。此外,虽然某些模块能被描绘和描述为另一模块的子模块,但在某些实施例中,此类模块能够被提供作为独立模块或作为其它模块的子模块。
虽然已经描述了本公开的具体实施例,但是本领域普通技术人员将认识到,许多其它的修改和替代的实施例都在本公开的范围内。例如,关于特定设备或组件所描述的任何功能和/或处理能力能够由任何其它设备或组件执行。此外,虽然已经根据本公开的实施例描述了各种说明性实施方案和架构,但是本领域普通技术人员将理解,对本文描述的说明性实施方案和架构的许多其它修改也在本公开的范围内。另外,应当理解,本文中描述为基于另一操作、元件、组件、数据等的任何操作、元件、组件、数据等能够另外基于一个或多个其他操作、元件、组件、数据等。因此,短语“基于”或其变型应被解释为“至少部分地基于”。
图中的流程图和框图说明了根据本公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个块能够表示模块、段或指令的一部分,其包括用于实现指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实施方案中,框中所标注的功能能够不按照图中所标注的顺序发生。例如,根据所涉及的功能,连续示出的两个块实际上能够基本上同时执行,或者这些块有时能够以相反的顺序执行。还将注意,框图和/或流程图图示的每个块以及框图和/或流程图图示中的块的组合能够由执行指定功能或动作或执行专用硬件和计算机指令的组合的基于专用硬件的系统来实现。

Claims (14)

1.一种用于生成基于性能的系统设计配置的系统,包括:
处理器;和
非瞬态存储器,所述非瞬态存储器上存储有由所述处理器执行的模块,所述模块包括:
设计配置模块,所述设计配置模块被配置为接收种子设计,系统设计需求的规范,以及系统的用户定义的目标,并生成系统设计配置的集合,每个所述系统设计配置包括满足系统目标和系统需求的组件的唯一集合;
能解释推荐模块,所述能解释推荐模块被配置为:
对每个系统设计配置确定与所述系统设计配置的每个组件相关联的评估的系统性能值,其中,所述值基于模拟模型表示对所述系统配置的性能的基于组件的贡献;并且
根据所述系统性能值对系统配置的列表进行排序;和
用户界面模块,所述用户界面模块被配置为在图形用户界面与所述能解释推荐模块之间传递所交换的信息,其中,所述图形用户界面显示设计仪表板,所述设计仪表板以排序顺序呈现所述系统配置,并且对于每个所述系统配置,呈现每个系统配置组件的评估系统性能值;其中,排名首位的所述系统配置被推荐给用户用于性能模拟设置。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述仪表板包括在各种操作中作为在所述图形用户界面上待处理的虚拟对象的能访问的组件表示。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能解释推荐模块还被配置为:
在所述图形用户界面处接收具有最小性能值的所述系统配置组件之一的替换组件选择;
利用所述替换组件选择重新评估所述系统配置,以确定新的系统性能值。
4.根据权利要求3所述的系统,其中,所述能解释推荐模块还被配置为:将请求提示作为对所述替换组件的请求发送给在所述图形用户界面上的用户,其中,所述替换组件具有通过模拟确定的实际性能值。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能解释推荐模块还被配置为:为具有较低系统性能值的系统配置提供替换组件,以帮助用户选择性地置换。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能解释推荐模块实现基于机器学习的模型,所述模型经训练以预测系统配置的性能。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能解释推荐模块还被配置为:执行需求分解,将需求分解为能映射到组件的功能和物理块表示。
8.一种用于生成基于性能的系统设计配置的方法,包括:
接收种子设计、系统设计的需求规范以及系统的用户定义目标;
生成系统设计配置的集合,每个系统设计配置包括满足系统目标和系统需求的组件的唯一集合;
对每个系统设计配置确定与所述系统设计配置的每个组件相关联的评估的系统性能值,其中,所述系统性能值表示对基于模拟模型的系统配置的性能的基于组件的贡献;
根据所述系统性能值对系统配置的列表进行排序;并且
在图形用户界面上显示设计仪表板,所述设计仪表板以排序顺序呈现系统配置,并且对于每个所述系统配置,呈现每个所述系统配置组件的评估的系统性能值;其中,排名首位的所述系统配置被推荐给用户以用于性能模拟设置。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述仪表板包括在各种操作中作为在所述图形用户界面上待处理的虚拟对象的能访问的组件表示。
10.根据权利要求8所述的方法,还包括:
在所述图形用户界面处接收具有最小性能值的所述系统配置组件之一的替换组件选择;
利用所述替换部件选择重新评估所述系统配置,以确定新的系统性能值。
11.根据权利要求10所述的方法,还包括:在所述图形用户界面上将请求提示作为对所述替换组件的请求发送给用户,其中,所述替换组件具有通过模拟确定的实际性能值。
12.根据权利要求8所述的方法,还包括:为具有较低系统性能值的系统配置提供替换组件,以帮助用户选择性地置换。
13.根据权利要求8所述的方法,还包括训练基于机器学习的模型以预测系统配置的性能。
14.根据权利要求8所述的方法,还包括:执行需求分解,将需求分解成能映射到所述组件的功能和物理块表示。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11811640B1 (en) 2022-07-22 2023-11-07 Dell Products L.P. Method and system for modifying a communication network
US11882004B1 (en) 2022-07-22 2024-01-23 Dell Products L.P. Method and system for adaptive health driven network slicing based data migration
US11929893B1 (en) * 2022-12-14 2024-03-12 Dell Products L.P. Utilizing customer service incidents to rank server system under test configurations based on component priority

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6941249B1 (en) * 1999-12-20 2005-09-06 Ford Global Technologies, Llc System and method of virtual flowbench simulation
US8843909B2 (en) * 2001-05-11 2014-09-23 Ca, Inc. Method and apparatus for transforming legacy software applications into modern object-oriented distributed systems
WO2005013070A2 (en) * 2003-07-30 2005-02-10 Tuszynski Steve W Manufacturing design and process analysis and simulation system
US7783467B2 (en) * 2005-12-10 2010-08-24 Electronics And Telecommunications Research Institute Method for digital system modeling by using higher software simulator
US20070150254A1 (en) 2005-12-23 2007-06-28 Choi Cathy Y Simulation engine for a performance validation system
US8548777B2 (en) * 2007-09-28 2013-10-01 Rockwell Automation Technologies, Inc. Automated recommendations from simulation
JP5151722B2 (ja) * 2008-06-20 2013-02-27 ソニー株式会社 データ処理装置およびその方法、並びにプログラム
US8032329B2 (en) * 2008-09-04 2011-10-04 Sonics, Inc. Method and system to monitor, debug, and analyze performance of an electronic design
US8930919B2 (en) * 2012-09-25 2015-01-06 The Boeing Company Modernization of legacy software systems based on modeled dependencies
EP2827240A1 (en) * 2013-07-17 2015-01-21 ABB Technology AG Method for generating control-code by a control-code-diagram
GB2541625A (en) * 2014-05-23 2017-02-22 Datarobot Systems and techniques for predictive data analytics
US10635078B2 (en) * 2015-03-23 2020-04-28 Nec Corporation Simulation system, simulation method, and simulation program
US10496935B2 (en) * 2016-03-17 2019-12-03 Accenture Global Solutions Limited System modernization using machine learning
US9747396B1 (en) * 2016-10-31 2017-08-29 International Business Machines Corporation Driving pervasive commands using breakpoints in a hardware-accelerated simulation environment
US10466978B1 (en) * 2016-11-30 2019-11-05 Composable Analytics, Inc. Intelligent assistant for automating recommendations for analytics programs
US10678973B2 (en) * 2017-03-15 2020-06-09 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Machine-learning design enablement platform
US10503631B1 (en) * 2017-07-31 2019-12-10 Cisco Technology, Inc. Runtime intelligence within an integrated development environment
US20220108185A1 (en) * 2019-03-22 2022-04-07 Siemens Aktiengesellschaft Inverse and forward modeling machine learning-based generative design
US10970067B1 (en) * 2019-10-24 2021-04-06 Dell Products L.P. Designing microservices for applications
US11531763B1 (en) * 2019-12-10 2022-12-20 Amazon Technologies, Inc. Automated code generation using analysis of design diagrams
US11176027B1 (en) * 2020-04-22 2021-11-16 International Business Machines Corporation Generation of microservices from a monolithic application based on runtime traces
US11675333B2 (en) * 2020-06-26 2023-06-13 Autodesk, Inc. Generative design shape optimization with singularities and disconnection prevention for computer aided design and manufacturing

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