MxDesign.NodeFlow是国内领先的智能设计软件，拥有完善的设计体系，覆盖行业主流设计软件HyperStudy和Isight绝大部分功能；自主开发的多源数据融合设计方法打破空间度量桎梏；丰富的第三方软件接口，使其能够轻松融入用户现有CAE软件使用生态；全面减轻工程师操作负担，推进企业设计流程规范化。

MxDesign.NodeFlow内置实验设计、敏感性分析、机器学习、全局优化、不确定性分析五大模块，各个模块相互作用，以获得系统的整体最优设计。

实验设计模块

现具备随机采样、因子设计和响应面设计等8种实验设计方法，可以采集20种服从不同概率分布的样本集，不仅可以解决连续问题和离散问题，还可以对接MxSim和Nastran、Abaqus、LS-Dyna等商业求解器。

敏感性分析模块

目的是找出对目标函数影响较大的关键参数，当前版本支持随机抽样高维模型表示、Morris和Sobol三种敏感性分析方法，还可对设计变量进行一阶和二阶敏感性分析。

机器学习模块

包含树模型、集成算法、支持向量机、线性模型和包括高斯过程回归、多项式回归在内的其他算法共19种，具有高精度、高效率、低成本、模板化的特点。

全局优化模块

使用差分进化（DE）、粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、EGO和MOEA等全局高效优化算法，对包含数十个设计变量的标准函数进行优化，对于单目标、多目标、无约束、多约束、连续优化、离散优化以及混合优化问题均能进行高效求解。

不确定性分析模块

包含可靠性优化和鲁棒性优化，内含多种优化方法，也可对单目标、多目标、无约束、多约束问题进行鲁棒性和可靠性分析。当前版本的NodeFlow已经投入了多个实际案例的应用。

1、在某风机噪声预测项目中

使用代理模型，仅基于28组小样本实验数据，对风机的10个参数进行优化，在29.6秒内预测32个噪声响应，精度高达90%以上。

2、在高速列车转向架量化优化项目中

对接商业求解器，对转向架的整体结构进行优化设计，使其固有模态提高，重量降低，实现了减重最大22.05%，最大应力338.28Mpa的效果，优化结果优于同类型商业软件。

3、在某电池包的冲击工况优化与轻量化项目中

对接商业求解器，使用差分进化全局优化算法，优化后，电池包最大应力降低6.4%，减重11.9%，优化结果同样优于同类型商业软件。

4、在某电池支撑架轻量化结构设计项目中

对转弯工况、颠簸工况、制动工况进行优化设计，采用三工况加权的优化形式，实现了最大应力减小29%，同时质量减轻26%的结果，且模型相关系数均大于0.8，模型拟合效果良好。

5、在板料冲压项目中

使用基于代理模型的板料冲压成型参数优化方法，实现了小样本、高精度地提高板料冲压过程的优化精度和效率。同时，创新性地提出基于图像的板料冲压成型参数反求方法，进一步地提高了板料冲压成型的精度。

MxDesign.NodeFlow在机械工程、轨道交通、航天航空、武器装备等领域都具有可复制、可推广的潜力。我们也将始终致力于打造国产工业设计软件，打破国外软件垄断，实现构建我国自主工业设计体系的最终目标。