機械學院重大裝備設計研究所研制的云端優化軟件DADOS正式發布
近年來，我國正全面提升智能制造創新能力，加速由“制造大國”向“制造強國”轉變，產品的數字化設計與精益優化設計需求日益強烈，數字驅動的優化設計已經成為裝備制造業的必然趨勢。然而，應用于我國制造業的通用優化設計軟件長期被國外公司壟斷，國內企業不但付出了高昂的開發成本，同時擔負了很大的技術風險。
為了進一步優化和提升國產裝備綜合性能，促進自主創新設計能力，以及適應網絡化、協同化、云-邊結合的設計模式需求，經過多年積累和研發，機械工程學院重大裝備設計研究所研究開發的“數據驅動的優化設計系統”（DADOS, /?de?d??s/，Data-driven Design Optimization System）工業軟件現正式發布。
DADOS是一個為工程師以及研究人員打造的專業化的云端優化設計平臺。DADOS以提高實際產品性能為根本目的，在充分考慮企業工程師以及研究人員的應用習慣和特點的基礎上，采用FBP（Flow-Based Programming）框架，零編程、拖拉拽操作模式，支持用戶自定義搭建求解流程，輕松實現工程實例的快速分析，滿足產品性能可信預測、參數關聯分析、性能快速優化等多種工程設計需求。
DADOS采用“全數據驅動”的方式運作，原始數據可以從物理實驗或者仿真實驗獲得，經過數據的處理與挖掘，實現輸入與輸出之間的數據建模，用以揭示設計參數與產品性能的關聯關系、優化產品的綜合性能。在流程的不同階段，DADOS集成了解決常用工程和科研問題的流行算法組件，針對每一個算法組件，提供了多種參數的屬性設置功能，用戶可以選用默認屬性，也可以根據實際情況對算法進行更改、調參。目前，DADOS包括實驗設計、代理模型、精度檢驗、全局優化、敏度分析、序列加點等六大模塊20余種核心算法。同時，開發了算法自定義模塊，支持高級用戶上傳部署自己開發的算法（python等），滿足各類不同問題的處理場景。
DADOS平臺支持公有云和私有云兩種部署方式，用戶在本地搭建優化設計流程，在云端部署優化任務，后臺自動計算求解，大幅降低用戶的使用成本。數據采用本地錄入或上傳，云端存儲，支持項目加密發布、數據歸一化處理，確保用戶數據的多重保護。DADOS允許單個項目采用PI負責的多人協同制，PI創建任務流程后，可將所創建流程共享至其他用戶并為各個用戶分配操作權限，不同用戶（比如不同學科、不同領域的工程師）按照相應權限可查驗和修改流程或相應組件，實現同一流程下的多任務、多學科、跨領域協同作業。DADOS核心算法已成功應用于工程機械、核電、新能源、航空/航天、核心零部件制造、醫療健康等眾多行業。
DADOS由機械工程學院宋學官教授與孫偉教授領銜開發，開發團隊包括教授、副教授、博士研究生、碩士研究生以及資深IT工程師等人員20余人，團隊始終秉承“產研協同、數驅優化、精益求精”的科研使命，雖慢不怠，在復雜產品的建模仿真、多學科優化、數字孿生等科研領域深耕細作，堅持理論創新、堅持算法突破、堅持從實際問題出發、堅持以落地為目標。同時，緊跟國家制造業數字化轉型步伐，布局工業互聯網、智能制造等關鍵領域，旨在改變傳統設計模式，在設計階段就充分挖掘和發揮工業多源數據（仿真數據、實測數據等）的聯合驅動力，助推中國裝備從無到有、從有到優、從優到特的跨越式發展和突破。
特別聲明：DADOS需要不斷完善，誠邀國內外從事優化設計等領域的專家、學者和學生進行試用和測試，對使用過程中存在的問題和后續開發提出寶貴的意見和建議。
