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机器学习-Nastran Sol 200教程
培训数据 - 机器学习过程利用目标和约束的回归模型来确定可能的最佳位置。在机器学习过程开始之前，首先使用培训数据构建回归模型。培训数据包括整个设计空间的各个点或样本的目标和约束响应。此示例使用50个样本的拉丁超立方体设计来生成必要的初始训练数据。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力来解决越来越复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断扩大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型非常常见。性能使 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大的问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著缩短解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，例如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力不断解决更复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断增大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型已十分常见。性能使得 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著减少解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。