모수 최적화는 통제할 수 있는 입력의 최적 설정을 식별하는 데 사용됩니다. Workspace는 각 입력의 값 범위를 검색하여 정의된 목표를 충족하고 시스템 성능 개선으로 이어지는 설정을 찾습니다. 시뮬레이션 분석 후 모수 최적화 또는 민감도 분석을 수행할 수 있습니다. 그러나 엔지니어링 응용 프로그램의 경우 시스템 설정을 변경하는 것이 입력의 변동성을 변경하는 것보다 쉬운 경우가 많기 때문에 민감도 분석 전에 모수 최적화를 수행합니다. 예를 들어, 온도 설정을 조정하는 것은 온도의 변동성을 줄이는 것보다 쉽습니다.
모수 최적화를 수행할 때 Workspace는 정의한 목표와 검색 범위에 따라 출력을 최적화하는 대체 입력 설정을 검색합니다.
검색 영역을 넓히고 목표를 달성할 가능성을 높이기 위해 가능한 한 넓은 검색 범위를 사용하는 것이 좋습니다. 시스템에 불가능하거나 안전하지 않은 수준을 초과하지 마십시오. 모수 최적화를 반복하고 검색 범위를 변경하면 성능 추정치에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
시뮬레이션을 반복할 때마다 시뮬레이션이 입력에 대해 임의로 선택된 값을 기반으로 하기 때문에 결과가 달라집니다.
결과를 분석한 후 모형로 돌아가서 입력 또는 출력을 변경한 다음 다시 실행할 수 있습니다. 이를 통해 몇 가지 가능한 시나리오를 테스트하여 시스템 동작에 대한 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.