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HyperStudy 是一款面向工程师和设计师的设计开发工具。它能够自动创建各种智能设计方案、管理运行情况并可收集数据。因此，在此工具的引导下，用户能够了解数据发展趋势、研究设计利弊并对设计性能和可靠性进行优化。

功能

实验设计

响应面法 (Fit) 

优化

随机

后处理和数据挖掘

HyperStudy 中的实验设计 (DOE) 方法包括：

该研究矩阵可以由可控制或不受控制的连续或离散变量构成。DOE 研究可以借助精确仿真或拟合模型进行。

提供的响应面法包括：

响应面可用于执行利弊权衡、DOE、优化和随机研究。

HyperStudy 具有综合优化方法，可解决不同类型的设计问题，包括多目标和基于可靠性/稳健性的设计优化。具体方法包括：

优化研究可以采用精确仿真或拟合模型执行。此外，HyperStudy 还提供 API 来整合外部优化算法。

HyperStudy 中的随机方法有助于工程师评估设计的可靠性和稳定性，并根据这些评估结果来对改进和优化提供定性指导。HyperStudy 抽样方法包括：

随机研究可以采用精确仿真或拟合模型执行。

HyperStudy 具备各种后处理和数据挖掘功能，能够帮助工程师进一步加深对设计的理解。 这大大简化了对结果进行研究、分类和分析的工作。可以对研究结果进行后处理，并以统计数据、相关性矩阵、散点图、箱线图、交互作用图、直方图以及平行坐标图等形式呈现。此外，HyperStudy 还可以指导用户根据设计目标选择要使用的后处理方法。