Altair Compose 能够让工程师、科学家和产�?**有效地以脚本流程自动化的形式� CAE 及测试数据进行分析和图形显示。提供针对各� CAE 结果文件的操作，具备统一的交互编程环境，覆盖的数学分析类型，包括:矩阵分析、微分方程、信号处理、系统控制以及优化设计等、�/strong>

产品亮点

• 直接访问 CAE 数据，包括二进制结构文件� ASCII 输入/输出文件

• TcI/TK，Python 等多语言支持

• 可与 Hyperworks 平台的软件灵活集戏�/p>

• 集成开发环境用于编写和调试所有类型的数学运算，易学易用全面的数学庒�

• 统计数据分析

• 矩阵分析

• 微分方程

• 信号处理

• 控制算法设计

• **匕�/p>

• 交互� 2D � 3D 绘图

• 基于机器学习的数据分枏�/p>

优势

直接访问 CAE 数据

Compose 提供了一整套通过脚本直接读写 CAE 结果文件� API。用户使用这� API可以高效的进行二进制结果文件� ASCI 文件的读取，并对数据进行个性化的二次处理。还可以根据用户需求将二次处理的数据在写入� H3D文件中便于可视化后处理、�/p>

开放兼容的编程平台

Compose 是一个支持多种编程语言的强大的平台。支持Tcl/Tk、Python和开放矩阵语言(Open Matrix Lang-uage ，OML)，兼容MATLAB 和Octave.

� HyperWorks 平台的高度集戏�/strong>

Compose 编写的脚本函数支持一键式注册，在 HyperWorks 平台的软件将自动加载该函数，用户可无障碍在HyperWorks 平台中使用自定义的脚本函数、�/p>

功能

强大且灵活的编程

基于矩阵的数据结枃�/p>

解释型语言

兼容工业标准

内置及自定义函数

字符、变量、索引、运算符、表达式循环和流程控刵�/p>

交互及批处理运行

集成式开发环墂�/strong>

功能齐全的命令窗口。具备代码编辑和显示输出功能。可在脚本编写中进行自动命令完成、允许在代码运行过程中进行可视化操作和交互式的代码检查、�/p>

现代脚本编辑器，带有语法高亮、智能缩进、包括代码可折叠显示、书签、搜索和代码行号显示切换、�/p>

脚本编辑器允许用户将屏幕拆分为多个视图，以便进行更多交互的代码编辑和执行、�/p>

多语言环境，支� OML、Python和Tcl/Tk、�/p>

强大的代码调试器:通过监视窗口可以容易地监视变量值，通过断点窗口可以在调试会话中显示所有断点、�/p>

直观的项目浏览器，能分层展示所有脚本、绘图和矩阵数据，并进行快速导航、�/p>

文件浏览器允许直接访问磁盘上存在的程序文件、�/p>

变量浏览�?显示用户自定义的局部和全局工作空间的变量，包括它们的名字、数值、类型和范围。提供在调试过程中易于监视变量值的选项、�/p>

命令历史窗口:显示历史命令，并可快速执行。支持双击每个命令或拖放到命令窗口中、�/p>

CAE 数据接口

用于� CAE 结果中读取和写入数据。包�?

读取 H3D、OP2、ODB、RES、RSP等各类二进制格式文件

读取 PUNCH、CSV等各类文本格式结果文仵�/p>

生成 H3D 二进制格式文仵�/p>

� Altair 仿真平台无缝集成

支持鼠标右键一键式注册 compose脚本函数

HyperMesh、HyperGraph.

HyperStudy 可自动加载和使用已注

册的脚本函数

OptiStruct 可直接加载未编译和注册的 Compose 脚本用于优化仿真

·TCL/TK 集成

丰富的命令和数学庒�/strong>

基础数学 ·信号处理

逻辑命令 ·统计分析

线性代�?nbsp; ·控制设计

矢量及矩�?nbsp; ·**匕�/p>

时间控制 ·CAE 数据读取

三角函数 ·字符操作

多项式数�?nbsp; ·绘图

微积分会

微分方程

开放矩阵语言解释�?/strong>

解释器用于增强交互，以支持长脚本的中�?/p>

提供对变量浏览器的扩展，以支持附加对豠�包括语法高亮和自动执行并提供所有的代码调试功能、�/p>

便捷� GUI 创建

依据企业需求定� GUI

能使用对话框进行 GUI 自定么�/p>

具有简单直观且可重复使用的工具程序

允许专家进行各类应用工具的开叐�/p>

数据可视化、绘图和输出报告

支持各种 2D �?D 国�/p>

图形属性可以与上下文菜单一起简单、交互式地被修改，用来设置输出标题、标签、轴标签、图例和刻度线标签、�/p>

绘图缩放、平移、旋转、保存、�/p>

基于机器学习的数据分枏�/strong>

数据预处琅�数据清洗、标准化

回归分析:线性回归、岭回归

分类:逻辑回归、决策树、随机森枖�/p>

聚类:数据点分组、K-means算法

分解:主成分分枏�/p>

距离计算:计算不同数据点的距离

评估指标:评估模型性能

模型选择:选择**模型的策�?/p>