modeFRONTIER破解版 v4.5.4下载(附安装教程)[百度网盘资源]

modeFRONTIER是由Airbus开发设计的一款小巧实用的通用多目标优化工具，它采用MOGAII技术遗传算法(GA)的综合性函数，为使用者解决多目标领域的最优化问题。软件操作简便，有稳定性以及通用性等特点，能跟各种CAE软件集成优化功能，且计算过程可以中断连续，具有并行、分布式计算功能，能用来寻找多个目标的优化关系图，知识兔分享modeFRONTIER破解版的下载，内附破解教程，需要的朋友不要错过了！

安装教程

1、解压下载文件夹，知识兔双击运行“install.exe”应用程序进行安装;（知识兔分享Windows、Mac、UNIX、Linux多个版本，你们根据自己所需进行安装）

2、同意协议；

3、知识兔选择安装的功能；

4、创建安装目录；

5、安装完成后，单击finish。

破解教程

1、回到安装包，知识兔打开“_SolidSQUAD_”文件夹，将其中的破解补丁“flexlm.jar”复制到modeFRONTIER454\classes\flexlm目录下覆盖源文件；

2、弹出界面中选择复制和替换；

3、运行软件桌面快捷方式，弹出许可界面，知识兔点击Browse，载入安装包“_SolidSQUAD_”目录下的许可文件”license.dat”，然后知识兔知识兔点击左下角的“Start the program”即可完成破解。

4、由此，就破解成功了。

功能特色

1、直观易懂的图形用户界面
软件的图形用户界面简单明了，降低了设计优化时的语言障碍。操作手册、在线帮助的内容也非常充实，直观易懂的的优化工作流程搭建。软件具有自动报告功能，方便地选择输出一览表、图表（ html、pdf、rtf ）。另外，知识兔也可以基于WEB或第三方软件批处理以XML形式输出，此外，图形用户界面的认证和自动分析认优化认证证是分别进行管理的，知识兔可以凭单一认证实现多用户使用。
2、搭载丰富的直接接口
为了从仿真软件输入输出文件提取参数，软件通用的解析规则是通过文本文件方式和CAE软件集成，这样的集成操作方式有时候会非常困难，造成意想不到的麻烦，moFRONTIER软件商和第三方CAD/CAE软件商建立了良好的合作关系，分享了众多CAD/CAE, Excel,matlab 直接接口。
3、简单构筑并行计算环境
网格计算采用GridGain开源的网格计算框架，取代了以往的NQS(网络排队系统)，分享任务分布执行环境，缩短优化计算所需的时间，平衡各PC运算负荷。modeFRONTIER v4.2.1仅支持UGS NX和LabVIEW节点接口，其他的节点接口在今后版本中依次追加。
另外，在使用软件集成不同CAD/Mesher/CAE软件时候，通过使用“节点排队”运算机制，也能合理的优化计算资源成本。
4、活用实验数据的虚拟优化
软件强大的基于实验设计的虚拟优化，利用DATA WIZARD功能模块即导入Excel中采用“宏命令”、“数据文件格式”、“其他交互图表格式”保存的各种实验数据到软件中进行优化分析，也可利用这些实验数据生成响应面来进行基于响应面的优化分析。利用”DATA WIZARD”功能，知识兔从导入数据，创建工作流，到生成响应面都有操作向导。
5、丰富的响应算法
软件中包含了丰富的近似响应面方法，另外，软件可以利用Excel宏命令和强大的绘图功能，输出来响应面函数检验响应面的近似精度。
经典模型
　・用户自定义模型 
　・多项式奇异值分解 
　・参数曲面 
　・谢帕德-K-最接近法
统计模型
　・克里金内插法 
　・各向异性克里金法
　・高斯过程 
高级模型
　・径向基神经网络
　・神经网路
　・进化设计

更新日志

modeFRONTIER v4.5
1、可控性——对优化过程更好的控制
优化”发生”在运行分析环境，可通过交互式的图表和图形实时监控其进展，并直接访问日志和过程文件。
用户可按需求自行定制分析环境中的多重面板显示内容，并且知识兔所有内容都会在优化计算过程中自动更新；
2、易用性——体验更为友好的界面
改进后的GUI可以在各个阶段更为直观地对项目进行操作，统一的命令栏、新组件面板、改进的资源管理树及新的菜单等，大大提升了易用性。
同时打开多个窗口只需要一个license配置，知识兔可以在多个窗口间方便地进行复制/粘贴等操作。
3、可再用性——缩短产品研发周期
分享新的流程建模器工具，用图形化工作流的方式来描述过程，指定相应所需的参数和仿真工具。流程建模的主要优点是其模块化特性和可重用性，知识兔从而可以创建真正的多学科项目以及循环过程和输出反馈。
新版本分享了子进程、表达式缓存节点、调度项目节点、嵌套优化流程、顺序优化流程等新的流程定义项目，知识兔从而可以对更为复杂的优化问题进行建模和优化计算。
4、可靠性：对决策的支持
探索what-if场景来达到最好的设计选择；
改善多目标决策工具，分享交互式的基于向导的新界面，直观地对设计进行排名；
加入新的响应面算法，改善了算法性能以提高构建高度可靠的响应面的能力；
新的响应面验证界面，知识兔可以直观地对不同响应面算法的质量进行验证排名和比较，方便用户选择合理的响应面算法；
进一步增强稳健性设计的能力，通过使用Percentiles的概念来帮助用户评价可靠性；
新分享的矩阵相关性图允许用户进行直观的相关性分析，知识兔以更好地理解设计空间结构。>

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