管控复杂计算流程，实现多模型联合计算，支持多物理场耦合分析。可选用的两种算法：

顺序分析算法：按指定顺序依次运行基本计算模型

序列解耦算法：基于顺序分析算法通过模型解耦和多次迭代进行求解

为不同优化设计问题提供完整可靠的工具：

集成多种智能优化算法、局部优化算法和自适应响应面算法

可以将设计参数限定取指定离散值或不加限制

支持单目标、多目标优化问题求解，通过同时考虑多个设计目标可提供权衡不同需求的多种设计方案

构造代理模型实现快速仿真，支持的三种代理模型：

深度神经网络模型

径向基函数插值模型

克里金模型

构造代理模型的样本来源：

已有样本数据（计算或测试结果）

基于计算模型进行随机抽样后计算生成

TF-AIMDO主要包含两类经典的设计方法：

正交设计：包括全因子和部分因子设计

随机设计：包括拉丁超立方抽样和最优拉丁超立方抽样

用于研究设计参数对不同响应量的影响，支持两类分析：

主效应分析：确定参数对响应的主效应和交互效应

相关性分析：计算响应量与参数以及其他响应量之间的线性相关性系数，用于分析不同变量间的关联影响。

研究不确定性因素的影响，定量地评价系统性能的随机性质，用于改善系统设计、提高系统可靠性。支持两种分析类型：

直接数值模拟：生成随机分布样本点并计算样本响应，再根据样本数据进行统计确定系统随机响应规律

可靠指标计算：对于指定的失效准则，根据系统参数的随机分布规律，计算反映系统安全性的可靠指标

根据系统已知响应识别确定其主要模型参数值：

支持单目标和多目标的参数识别算

支持相对误差和绝对误差两种识别指标

支持加权求和、极小化最大值的偏差控制方式。