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mdoAPI：让仿真软件如虎添翼，从性能验证到设计优化
在工业研发领域，仿真分析早已是工程师的标配工具，解决了怎么算的问题。但现实中，仿真分析只能告诉你“现在的方案表现如何”，却很难解决“怎样才能得到最佳方案”的优化设计难题。
十沣的 mdoAPI 旨在将工程师从基于仿真分析、反复手动调参试算的低效优化设计模式中解放出来，在原有平台、流程下实现真正意义的自动化优化设计。
mdoAPI 不是独立的平台，而是一个“轻量化优化设计引擎”，它基于成熟平台的核心功能，是将用户现有仿真软件“升级”成自动、高效、集仿真分析与优化的行业设计软件的利器。
无需改变熟悉的工作界面和操作习惯，也不用经历漫长的学习周期，用户只需简单集成 mdoAPI，原有的仿真平台就能自动实现优化等设计、分析功能。
mdoAPI 是将 TF-AIMDO（十沣通用多学科优化设计软件）的自主核心算法进行封装后，面向仿真设计用户推出的一款多学科优化设计软件包，由核心算法库（动态链接库）、开发模版以及配套使用手册三部分内容构成，能解决设计中的试验设计、快速预测、参数优化等问题。
不改变习惯，高效“加装”优化设计引擎
随着业务规模不断增加、场景不断复杂化，许多企业不得不面临从“仿真——验证”的循环到“设计——验证”的转型。
从仿真分析模式到优化设计模式的转型，mdoAPI 给出了一种解决方案。它基于成熟的 TF-AIMDO 算法和流程管控封装而成，可以无缝地嵌入用户已经熟悉的工作环境、仿真软件——不换平台、无需迁移数据、重构流程，把“设计能力”直接装进现有环境，从而实现仿真与设计一体化。
用户依旧在熟悉的界面里直接发起试验设计、快速预测、参数优化等设计任务，但背后已经拥有了自动化的设计优化能力。换句话说，过去需要几十次手动试算的流程，现在只需一次调用即可完成。
mdoAPI 赋能仿真软件做设计
Excel也能做优化设计——灵活部署才能降本增效
mdoAPI 支持多种部署方式，适配不同规模、不同开发背景的团队需求。无论习惯用 Excel 处理数据，还是更偏好 Python、C/C++ 或 Fortran 编程的用户，mdoAPI 都能提供直接的调用接口及集成开发模版。
很多制造业工程师习惯在 Excel 中做数据整理和参数管理，使用 Excel 的 VBA 工具调用 mdoAPI 优化算法库，就能快速将 Excel 打造成一个优化设计平台：
一键调用优化算法库，快速完成任务
借助 Excel 可视化功能，实时查看目标函数曲线和应力云图
用户还能自己设计交互式按钮，自由启停优化过程
Excel 实现桁架轻量化优化设计
基于 Excel 集成 mdoAPI 优化算法库、桁架结构求解器、VTK 可视化程序进行桁架优化轻量化优化设计，可自行设计相关输出目标函数历程图与实时桁架应力云图。
对于需要深度集成的团队，mdoAPI 同样支持Python、C/C++等多种接口，可以嵌入到已有的仿真软件、脚本中，打通从建模到求解再到优化的全过程，实现真正的自动化。
C/C++环境下实现桁架结构优化的轻量化优化设计
mdoAPI 的这种灵活性意味着：中小企业可以低成本快速上手，大型企业也能在复杂平台中进行定制化集成。
赋能仿真，仿真与优化设计的一体化落地
过去，工程师往往只能先做完仿真，再将整个流程放入优化设计平台，进行后续的设计改进。这个过程耗时，同时受限于仿真分析工程师不熟悉优化流程出现流程衔接不顺畅的问题，导致研发效率大打折扣。
mdoAPI 的接入则彻底改变了这一状况，这一切都变得顺畅自然。例如在 TF-Turbo（旋转机械分析软件）中，mdoAPI 让工程师能够直接完成敏感性分析、快速预测、优化设计，更快锁定高效可行的方案；在 TF-Struct（通用结构有限元分析软件）中，工程师完成仿真分析后，可以直接在同一界面定义优化问题并得到最优方案，无缝衔接分析与设计。
TF-Turbo的快速预测、优化模块
TF-Struct的参数优化模块
在 TF-Lattice（基于LBM的流体仿真软件）的应用中，mdoAPI 让湍流仿真参数的标定从“凭经验反复试错”变为“一键自动完成”。效果同样显著：风阻系数的平均误差由 1.71% 降至 1.06%，最大相对误差从 4.4% 降至 1.56%。
湍流模型标定前后误差对比
对于企业来说，这种提升不仅意味着更短的研发周期，还意味着可以在同样的时间内测试更多设计方案，从而更有可能找到真正具有竞争力的产品形态。
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