openmdao

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변수 값의 시각화를위한 "Viewing connection details"의 확장

"View Connection Details"는 모든 변수 경계, 연결 및 단위를 시각화하는 훌륭한 기능입니다. 디자인 변수의 수렴 값 (적어도 스칼라 값)을 저장하고 시각화하기 위해 쉽게 확장 할 수 있습니까? 방법? Python에 익숙하지 않은 설계 팀과 상호 작용하는 것이 중요 할 수 있습니다.

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openMDAO에서 실행 순서를 시행하는 데 연결 작업이 필요합니까?

매개 변수가없고 알 수없는 구성 요소를 사용하여 OpenMDAO로 세 개의 외부 코드를 래핑하려고했습니다. 이는 세 개의 코드가 입력 파일과 출력 파일 만 가져오고 입력 변수를 출력 변수에 "연결"할 필요가 없기 때문입니다. 그러나 코드는 순차적으로 실행됩니다 (분명히 종속성 정보가 없으므로). 그 다음엔 ExternalCodeComponent를 사용하는

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openmdao "assemblies"/ drivers 중첩 - 0.13 비유로 작업하면 1.x에서 구현할 수 있습니까?

모델의 병렬 몬테카를로 샘플링을 위해 NREL의 DAKOTA_driver openmdao 플러그인을 사용하고 있습니다. 0.X에서는 외부 최적화 드라이버가 DAKOTA_driver 샘플링 평가를 지시 할 수 있도록 어셈블리를 중첩 할 수있었습니다. 외부 최적화 프로그램 내에서이 설정을 중첩 할 수 있습니까? 외부 최적화 프로그램의 워크 플로에서 DAKOTA

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pyOpt에서 최적화 반복 사이에 함수를 호출하는 방법?

각 반복 끝에 이라는 함수를 pyOpt에 전달할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 나는 이런 식으로 뭔가를해야 할 이유는 내가 각 기능 평가에서 FEA 시뮬레이션을 실행하고, 나는 각 최적화 반복 후 ExodusII 파일로 출력 FEA 결과 (변위, 응력)에하고 싶은 것입니다. 원래는 내 writeExodus 함수를 에 "function evaluation

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하위 반복에서 SLSQP 다시 시작

해결하려는 경우는 두 가지 분야의 항공 우주 문제입니다. 아키텍처는 IDF입니다. 나는 각 반복마다 데이터를 기록하기 위해 기록 장치를 사용하고있다. 나는 유한 한 차이를 사용하고 있습니다. SciPy의 SLSQP 최적화 프로그램을 사용하고 있습니다. 주요 반복 작업이 거의 완료되지 않은 경우 라인 검색 중에 최적화가 중단됩니다. 같은 지점에서 라인 검색을

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매개 변수의 모양을 변수로 만드는 방법은 무엇입니까?

바람 농장에서 풍력 터빈 수를 최적화한다고 가정 해 보겠습니다. 레이아웃의 모양은 옵티 마이저에 의해 구동되는 변수입니다. U의 형태를 알 수 입력 매개 변수의 크기에 따라 달라집니다, ValueError: Shape of output 'U' must be specified because 'val' is not set 하지만 : 나는 매개 변수의 모양이나

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OpenMDAO 1.x.x에서 params 및 unknowns에 엄격한 데이터 유형을 사용하는 방법은 무엇입니까? OpenMDAO의 초기 버전에서

는 (사전 0.13.0)는, 우리는 Int, Str이 Bool 등 링크는 아래처럼 float과 다른 데이터 유형과 포트를 사용할 수 있습니다 - http://openmdao.org/releases/0.13.0/docs/basics/variables.html 을 지금 내가 최신 버전을 사용하고 Enum 유형 입력 (즉 param) 포트를 내 Component

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제약 조건이 만족되지 않습니다.

저는 openMDAO 버전 1.7.1, ScipyOptimizer, SLSQP, fd, step_size 1.0e-4를 사용하고 있습니다. 디자인 변수를 [0, 1]로 스케일링하고 범위 내에서 디자인 변수를 사용하여 수렴 결과를 얻었습니다. 그러나 한 가지 제약 조건은 여전히 만족스럽지 않습니다. 매개 변수에 대한 제약 조건을 [0, 1.5]로 설정했지

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레코더에 임의의 정보 추가

나는 OpenMDAO에서 최적화를 실행 중입니다. 모델의 구성 요소 중 하나는 임의의 이름이 지정된 디렉토리에 몇 개의 파일을 씁니다. 나는 SqliteRecorder를 사용하여 최적화의 진행 상황을 추적한다. 나는 sqlite 데이터베이스의 반복을 각 평가의 디렉토리와 상관시킬 수 있기를 원한다. 임의의 정보를 레코더에 첨부 할 수 있습니까?이 경우 디렉

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OpenMDAO> = 1.X.X는 상한값과 하한값을 강제하지 않습니까?

OpenMDAO> = 1.X.X에서 상한값과 하한값을 더 이상 적용하지 않으려 고합니까? 아래 예제에서 오류가 발생한다고 생각했을 것입니다. 내가 틀릴 수도 있지만 OpenMDAO < = 1은 구성 요소가 입력 변수의 범위를 벗어나 평가 된 경우 실패했다고 생각했습니다. from openmdao.api import IndepVarComp, Component