Infolytica软件安装说明V4

合集下载

科大讯飞软件安装说明

科大讯飞软件安装方法
第1步
在D盘新建两个文件夹A和B做为软件的安装目录
第2步
安装运行库：点击InterPhonic5.0运行库\Runtime Demo文件夹中的Runtime(Demo)_Chinese (PRC).msi 进行安装
安装到第一步时在D盘所建的a文件夹目录下
第3步
安装语音库：选一个语音库，如双击XIAOYU文件夹里的setup.exe。

自动安装
第4步安装工具包：点击InterPhonic5.0运行库\ToolKit文件夹中的
ToolKit_Chinese (PRC).msi安装
安装到第一步时在D盘所建的B目录下
第5步接下来会要求绑定运行库。

点选择邦定文件位置为D盘中的A文件夹中的bin 文件夹中的ttsknl.dll
第6步做完第五步，安装基本上是完成了的。

先别急，软件还用不了的。

D盘中的A 文件夹右击bin文件夹中的iFlyTTSGUI.exe程序创建桌面快捷方式，并且双击它打开程序。

出现这错误项不必惊慌。

点击这错误项图片会弹出一个配置合成引引擎窗口
选中D盘中的A文件夹BIN中的ttsknl.dll,最后点列出引擎就可以使用了。

如何安装staticstica软件

如何安装SAS9.0？1、如果原先安装的SAS不成功，首先用优化大师将原来的sas9.0的注册表信息去掉，然后把C盘和D盘相关的program file目录里面跟其相关的文件夹全部删除，然后退出优化大师，重启机器；2、安装SAS。

照着里面的步骤装，势必遇到我们之前遇到的100%那一步。

不用担心，让其坚持２０分钟，然后按取消键，让其退出安装对话框。

３、完成前两个步骤后，就可以在控制面板的删除程序列表中看到之前所安装过的SAS。

此时证明我们已成功了一半。

将其卸载，可以看到卸载过程。

这是我们希望看到的，这证明之前坚持的２０分钟系统不是死机，而是在默默运行。

４、卸载完后不动别的地方，然后再按照提示安装一遍，就大功告成。

５、第二次安装很快，不会出现重复100%的现象。

倒数第２步时会有很多写日志确认项。

不理它，统统取消，销毁写日志对话框（不是系统的安装对话框），然后加上汤军给的时间破解文件（没有的情况下，回调时间也行）。

WJH，２００６.１.３. 01:31—01:42如何安装STATISTICA6.0？①将STATISTICA6.0复制到硬盘；②进入STATISTICA6.0中的CRACK目录，运行Readme(说明文件)，复制其中的密码备用（31415926535897）；③进入STATISTICA6.0中的English目录，找到文件setup.inx，去掉只读属性选项中的“√”；④进入STATISTICA6.0中的CRACK目录，运行eatsta6_1_setupck，出现对话框后点击“open”，找到STATISTICA6.0中的English下的setup.inx，确定后回到窗口，点击Start.，运行后英语提示匹配不成功，不理睬该提示；⑤进入STATISTICA6.0中的English目录，运行setup，安装完备之后，重新启动Windows；⑥进入STATISTICA6.0中的CRACK目录，运行eatsta6_2_ModuleActivck；出现对话框后，从你已经安装的STATISTICA6.0目录中“open”文件stl_asup.dll（如果是隐含状态，应该在文件显示中设置“显示全部文件和文件夹”），然后“Start”，运行之后，安装成功。

Infolytica电磁分析软件

INFOLYTICA公司概况INFOLYTICA公司 ( ) 于1978年由Peter Silvester博士, Ernest M. Freeman博士, David A. Lowther博士（现任总裁）创立，是世界上第一个商业电磁场分析软件公司，总部设在加拿大的蒙特利尔市。

海基科技是INFOLYTICA软件在中国的独家代理商。

INFOLYTICA软件是全球低频电磁分析的首选软件，不断为航空、航天、汽车、耐用电器、电力、医疗设备、电子产品等行业以及科研教育等领域提供复杂的磁场、电场、热场问题解决方案。

INFOLYTICA软件的强大功能包括：1）INFOLYTICA的2D/3D多运动部件多自由度瞬态运动求解器是市场上唯一支持六自由度的电磁求解器，可以求解磁悬浮电机、球形电机、多转子电机等问题。

2）INFOLYTICA的2D/3D瞬态电场求解器也是市场上唯一的瞬态电场求解器，可以求解HVDC极性反转、交直流混合电压等瞬态电场问题。

3）INFOLYTICA的电磁和热耦合仿真、混合维数电磁和热耦合能力、全自动优化设计、基于ActiveX的脚本编程、局部单元细化技术和求解过程中的单元自适应剖分技术等数十项独特功能，给用户的复杂电磁场分析带来极大便利。

INFOLYTICA的主要客户包含GE（USA，China），NTT，HP，ABB，Weidmann，Toshiba，Sony，Panasonic，Inductotherm，Northrop Grumman，GM，Samsung，Harman Motive，Seagate Technology，TECO-Westinghouse（USA，China），NASA，MIT，MCGILL，ASM，沈变，保变，西变，西安高压电器研究所等一千多家国际知名的公司、大学以及研究机构。

成功案例：世界著名的WEIDMANN公司使用INFOLYTICA的全部软件产品，来仿真绕组、绝缘系统乃至整个变压器的电场、磁场和温度场问题。

Infolytica软件介绍和行业应用

MagNet与MatLab Simulink协同仿真
通过DLL链接，可以把MagNet嵌入到MatLab Simulink内部，实现协同仿真
1.7.2脚本功能
• 可以在Infolytica软件外部运行脚本，如： – Visual Basic (VB) 、Visual Basic for Applications (VBA), （Excel, Word, etc.）、Visual Basic Script (VBS) – Windows Script Host 、Jscript 、Perl Script – MatLab 、MathCad – MathConnex – C/C++ 、Delphi
INFOLYTICA 专业电磁场仿真软件
——电磁热系统的解决方案
北京海基科技发展有限责任公司
上海海基盛元信息科技有限公司
2010年7月30日星期五
报告内容
• • • • •
Infolytica软件介绍特点优势行业应用电磁软件对比研究电磁软件目标
1 Infolytica软件介绍
• 1978正式成立，是世界上第一个商业电磁场分析软件公司,总部设在 Canada
主要将各种电机分成 BLDC无刷直流电机模块、IM 感应电机模块、SRM开关磁阻电机模块，提供丰富的模板库

1.4 ThermNet－－热场仿真软件
2D/3D静态热场（Static）分析由于传导，对流和辐射产生的静态热场。 2D/3D瞬态热场（Transient）分析由于传导，对流和辐射产生的瞬态热场。 ThermNet可以与MagNet的静磁场、时间谐振、瞬态和瞬态运动求解器进行双向耦合分析，目前是唯一的。
行业应用

InfoTrad软件包说明说明书

Package‘InfoTrad’October12,2022Type PackageTitle Calculates the Probability of Informed Trading(PIN)Version1.2Date2017-08-21Author Duygu Celik and Murat TinicMaintainer Murat Tinic<*****************.tr>Description Estimates the probability of informed trading(PIN)initially intro-duced by Easley et.al.(1996)<doi:10.1111/j.1540-6261.1996.tb04074.x>.Contribu-tion of the package is that it uses likelihood factoriza-tions of Easley et.al.(2010)<doi:10.1017/S0022109010000074>(EHO factoriza-tion)and Lin and Ke(2011)<doi:10.1016/j.ﬁnmar.2011.03.001>(LK factorization).More-over,the package uses different estimation algorithms.Speciﬁcally,the grid-search algo-rithm proposed by Yan and Zhang(2012)<doi:10.1016/j.jbankﬁn.2011.08.003>,hierarchi-cal agglomerative clustering approach pro-posed by Gan et.al.(2015)<doi:10.1080/14697688.2015.1023336>and later extended by Er-san and Alici(2016)<doi:10.1016/j.intﬁn.2016.04.001>.Imports nloptrLicense GPL-3NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2017-08-2105:59:33UTCR topics documented:InfoTrad-package (2)EA (3)EHO (5)GAN (6)LK (8)YZ (10)Index1312InfoTrad-package InfoTrad-package Calculates the Probability of Informed Trading(PIN)DescriptionEstimates the probability of informed trading(PIN)initially introduced by Easley et.al.(1996) <doi:10.1111/j.1540-6261.1996.tb04074.x>.Contribution of the package is that it uses likelihood factorizations of Easley et.al.(2010)<doi:10.1017/S0022109010000074>(EHO factorization)and Lin and Ke(2011)<doi:10.1016/j.ﬁnmar.2011.03.001>(LK factorization).Moreover,the pack-age uses different estimation algorithms.Speciﬁcally,the grid-search algorithm proposed by Yan and Zhang(2012)<doi:10.1016/j.jbankﬁn.2011.08.003>,hierarchical agglomerative clustering ap-proach proposed by Gan et.al.(2015)<doi:10.1080/14697688.2015.1023336>and later extended by Ersan and Alici(2016)<doi:10.1016/j.intﬁn.2016.04.001>.Author(s)Duygu Celik and Murat TinicMaintainer:Murat Tinic<*****************.tr>ReferencesD.Easley,N.M.Kiefer,M.O’Hara,and J.B.Paperman.Liquidity,information,and infrequentlytraded stocks.The Journal of Finance,51(4):1405-1436,1996D.Easley,S.Hvidkjaer,and M.O’Hara.Is information risk a determinant of asset returns?TheJournal of Finance,57(5):2185-2221,2002.D.Easley,S.Hvidkjaer,and M.O’Hara.Factoring information into returns.Journal of Financialand Quantitative Analysis,45(2):293-309,2010.Ersan,O.,and Alici,A.An unbiased computation methodology for estimating the probability of in-formed trading(PIN).Journal of International Financial Markets,Institutions and Money,43(1):74-94,2016.Q.Gan,W.C.Wei,and D.Johnstone.A faster estimation method for the probability of informed trading using hierarhical agglomerative clustering.Quantitative Finance,15(11):1805-1821,2015H.W.W.Lin and W.C.Ke.A computing bias in estimating the probability of informed trading.Journal of Financial Markets,14(4):625-640,2011.D.Mullner.fastcluster:Fast hierarchical,agglomerative clustering routines for r and python.Jour-nal of Statistical Software,53(9):1-18,2013.Y.Yan and S.Zhang.An improved estimation method and empirical properties of the probability of informed trading.Journal of Banking&Finance,36(2):454-467,2012.EA3 EA Ersan and Alici(2016)Cluster analysis with the altered steps.DescriptionIt estimates PIN using Ersan and Alici(2016)modiﬁed clustering algorithm.UsageEA(data,likelihood=c("LK","EHO"))##S3method for class EA_classprint(obj)Argumentsdata Data frame with2variableslikelihood Character strings for likelihood algorithm.Default is"LK".obj object variableDetailsArgument for data must be a data frame with2columns that only contain numbers.Not any other type.You do not have to give names to the columns.We will assignﬁrst one as"Buy"and second as"Sell",therefore you should put order numbers with respect to this order.ValueReturns a list of parameter estimates(output)alpha A Numberdelta A Numbermu A Numbereb A Numberes A NumberLikVal A NumberPIN A NumberWarningThis function does not handle NA values.Therefore the datasets should not contain any missing value.This function do not conduct the iterative estimation procedure proposed in the same paper.Author(s)Duygu Celik and Murat Tinic4EA ReferencesErsan,Oguz,and Asli Alici."An unbiased computation methodology for estimating the probability of informed trading(PIN)."Journal of International Financial Markets,Institutions and Money43 (2016):74-94.Examples#Sample Data#Buy Sell#1350382#2250500#3500463#4552550#5163200#6345323#7847456#8923342#9123578#10349455Buy=c(350,250,500,552,163,345,847,923,123,349)Sell=c(382,500,463,550,200,323,456,342,578,455)data=cbind(Buy,Sell)#Parameter estimates using the LK factorization of Lin and Ke(2011)#with the modified clustering algorithm of Ersan and Alici(2016).#Default factorization is set to be"LK"result=EA(data)print(result)#Alpha:0.9511418#Delta:0.2694005#Mu:76.7224#Epsilon_b:493.7045#Epsilon_s:377.4877#Likelihood Value:43973.71#PIN:0.07728924#Parameter estimates using the EHO factorization of Easley et.al.(2010)#with the modified clustering algorithm of Ersan and Alici(2016).result=EA(data,likelihood="EHO")print(result)#Alpha:0.9511418#Delta:0.2694005#Mu:76.7224#Epsilon_b:493.7045#Epsilon_s:377.4877EHO5 #Likelihood Value:43973.71#PIN:0.07728924EHO Likelihood factorization of Easley et.al.(2010)-EHO FactorizationDescriptionThe function calculates the likelihood factorization of Easley et.al.(2010)and computes para-maters for estimation of PIN value.UsageEHO(data,fixed=c(FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE))Argumentsdata Data frame with2variablesfixed Initial values for parameters in the following order:alpha,delta,mu,epsilon_b, epsilon_sDetailsIn order to use EHO’s return in optimization functions,please omit second argument.With this way,EHO will return a function instead of a value.Moreover,argument for data must be a data frame with2columns that contain numbers.Not any other type.ValueLK_out Returns an optim()object including parameter estimates for the likelihood fac-torization of Easley et.al.(2010)WarningThis function does not handle NA values.Therefore the datasets should not contain any missing values.Author(s)Duygu Celik and Murat TinicReferencesEasley,D.,Hvidkjaer,S.,&O’Hara,M.Factoring information into returns.Journal of Financial and Quantitative Analysis,45(2):293-309,2010.6GANExamples#Sample Data#Buy Sell#1350382#2250500#3500463#4552550#5163200#6345323#7847456#8923342#9123578#10349455Buy<-c(350,250,500,552,163,345,847,923,123,349)Sell<-c(382,500,463,550,200,323,456,342,578,455)data=cbind(Buy,Sell)#Initial parameter values#par0=(alpha,delta,mu,epsilon_b,epsilon_s)par0=c(0.5,0.5,300,400,500)#Call EHO functionEHO_out=EHO(data)model=optim(par0,EHO_out,gr=NULL,method=c("Nelder-Mead"),hessian=FALSE) ##Parameter Estimatesmodel$par[1]#Estimate for alpha#[1]0.9111102model$par[2]#Estimate for delta#[1]0.0001231429model$par[3]#Estimate for mu#[1]417.1497model$par[4]#Estimate for eb#[1]336.075model$par[5]#Estimate for es#[1]466.2539##Estimate for PIN(model$par[1]*model$par[3])/((model$par[1]*model$par[3])+model$par[4]+model$par[5]) #[1]0.3214394####GAN GAN et al.(2015)Clustering based PIN EstimatesDescriptionIt estimates PIN using hierarchical agglomertaive clustering.GAN7UsageGAN(data,likelihood=c("LK","EHO"))##S3method for class GAN_classprint(obj)Argumentsdata Data frame with2variableslikelihood Character strings for likelihood algorithm.Default is"LK".obj object variableDetailsArgument for data must be a data frame with2columns that only contain numbers.Not any other type.You do not have to give names to the columns.We will assignﬁrst one as"Buy"and second as"Sell",therefore you should put order numbers with respect to this order.This package uses the hclust()function of Mullner(2013)to cluster the data at default settings.ValueReturns a list of parameter estimates(output)alpha A Numberdelta A Numbermu A Numbereb A Numberes A NumberLikVal A NumberPIN A NumberWarningThis function does not handle NA values.Therefore,the dataset should not contain any missing values.Author(s)Duygu Celik and Murat TinicReferencesD.Mullner.fastcluster:Fast hierarchical,agglomerative clustering routines for r and python.Jour-nal of Statistical Software,53(9):1-18,2013.Gan,Q.,Wei,W.C.,&Johnstone,D.A faster estimation method for the probability of informed trading using hierarchical agglomerative clustering.Quantitative Finance,15(11),1805-1821,2015.8LKExamples#Sample Data#Buy Sell#1350382#2250500#3500463#4552550#5163200#6345323#7847456#8923342#9123578#10349455Buy<-c(350,250,500,552,163,345,847,923,123,349)Sell<-c(382,500,463,550,200,323,456,342,578,455)data<-cbind(Buy,Sell)#Parameter estimates using the LK factorization of Lin and Ke(2011)#with the algorithm of Gan et.al.(2015).#Default factorization is set to be"LK"result=GAN(data)print(result)#Alpha:0.3999998#Delta:0#Mu:442.1667#Epsilon_b:263.3333#Epsilon_s:424.9#Likelihood Value:44371.84#PIN:0.2044464#Parameter estimates using the EHO factorization of Easley et.al.(2010)#with the algorithm of Gan et.al.(2015)result=GAN(data,likelihood="EHO")print(result)#Alpha:0.3230001#Delta:0.4780001#Mu:481.3526#Epsilon_b:356.6359#Epsilon_s:313.136#Likelihood Value:Inf#PIN:0.1884001LK Likelihood factorization of Lin and Ke(2011)-LK FactorizationLK9DescriptionThe function calculates the likelihood factorization of Lin and Ke(2011)and computes paramaters for estimation of PIN value.UsageLK(data,fixed=c(FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE))Argumentsdata Data frame with2variablesfixed Initial values for parameters in the following order:alpha,delta,mu,epsilon_b, epsilon_sDetailsIn order to use LK’s return in optimization functions,please omit second argument.With this way, LK will return a function instead of a value.Moreover,argument for data must be a data frame with 2columns that contain numbers.Not any other type.ValueLK_out Returns an optim()object including parameter estimates for the likelihood fac-torization of Lin and Ke(2011)WarningThis function does not handle NA values.Therefore the datasets should not contain any missing valueAuthor(s)Duygu Celik and Murat TinicReferencesLin,H.W.W.and Ke,W.C.A computing bias in estimating the probability of informed trading.Journal of Financial Markets,14(4),pp.625-640,2011.Examples#Sample Data#Buy Sell#1350382#2250500#3500463#4552550#5163200#6345323#784745610YZ #8923342#9123578#10349455Buy<-c(350,250,500,552,163,345,847,923,123,349)Sell<-c(382,500,463,550,200,323,456,342,578,455)data=cbind(Buy,Sell)#Initial parameter values#par0=(alpha,delta,mu,epsilon_b,epsilon_s)par0=c(0.5,0.5,300,400,500)#Call LK functionLK_out=LK(data)model=optim(par0,LK_out,gr=NULL,method=c("Nelder-Mead"),hessian=FALSE)##Parameter Estimatesmodel$par[1]#Estimate for alpha#[1]0.480277model$par[2]#Estimate for delta#[1]0.830850model$par[3]#Estimate for mu#[1]315.259805model$par[4]#Estimate for eb#[1]296.862318model$par[5]#Estimate for es#[1]434.3046##Estimate for PIN(model$par[1]*model$par[3])/((model$par[1]*model$par[3])+model$par[4]+model$par[5]) #[1]0.178391####YZ Yan and Zhang(2012)Grid-Search based PIN EstimatesDescriptionIt estimates PIN using Yan and Zhang(2012)algorithm.UsageYZ(data,likelihood=c("LK","EHO"))##S3method for class YZ_classprint(obj)Argumentsdata Data frame with2variableslikelihood Character strings for likelihood algorithm.Default is"LK".obj object variableYZ11DetailsArgument for data must be a data frame with2columns that only contain numbers.Not any other type.You do not have to give names to the columns.We will assignﬁrst one as"Buy"and second as"Sell",therefore you should put order numbers with respect to this order.ValueReturns a list of parameter estimates(output)alpha A Numberdelta A Numbermu A Numbereb A Numberes A NumberLikVal A NumberPIN A NumberWarningThis function does not handle NA values.Therefore the datasets should not contain any missing valueAuthor(s)Duygu Celik and Murat TinicReferencesY.Yan and S.Zhang.An improved estimation method and empirical properties of the probability of informed trading.Journal of Banking&Finance,36(2):454-467,2012.Examples#Sample Data#Buy Sell#1350382#2250500#3500463#4552550#5163200#6345323#7847456#8923342#9123578#10349455Buy<-c(350,250,500,552,163,345,847,923,123,349)Sell<-c(382,500,463,550,200,323,456,342,578,455)12YZ data<-cbind(Buy,Sell)#Parameter estimates using the LK factorization of Lin and Ke(2011)#with the algorithm of Yan and Zhang(2012).#Default factorization is set to be"LK"result=YZ(data)print(result)#Alpha:0.3999999#Delta:0#Mu:442.1667#Epsilon_b:263.3333#Epsilon_s:424.9#Likelihood Value:44371.84#PIN:0.2004457#Parameter estimates using the EHO factorization of Easley et.al.(2010)#with the algorithm of Yan and Zhang(2012).result=YZ(data,likelihood="EHO")print(result)#Alpha:0.9000001#Delta:0.9000001#Mu:489.1111#Epsilon_b:396.1803#Epsilon_s:28.72002#Likelihood Value:Inf#PIN:0.3321033Index∗Probability of Informed Trading(PIN),LK factorization,EHOfactorization,YZ Algorithm,CPIN InfoTrad-package,2EA,3EA_class(EA),3EHO,5GAN,6GAN_class(GAN),6InfoTrad(InfoTrad-package),2InfoTrad-package,2LK,8print(EA),3print.GAN_class(GAN),6print.YZ_class(YZ),10YZ,10YZ_class(YZ),1013。

顶尖电磁热分析软件infolytica模块ThermNet介绍

专业、精确的热场分析仿真工具ThermNet1、简介ThermNet仿真对给定热源的温度分布进行仿真分析。

ThermNet和MagNet结合可以进行精确的电磁-热耦合仿真计算。

部分功能如下：对给定热源产生的温度分布进行仿真分析，考虑导热材料存在的情况和对流/辐射边界损失。

与MagNet的双向耦合分析由于涡流和磁滞损耗产生的热效应。

以密度的形式设定分布在每一个部件内的热能值。

方便的建模能力和直观的界面。

材料建模（可以是温度的函数）。

强大的参数化功能，可以在一个模型上实现多个工况的仿真。

2、功能概览静态求解器瞬态求解器电磁耦合求解器确定在存在热传导材料和对流和辐射边界下，由给定热源产生的静态温度分布。

确定在存在热传导材料和对流和辐射边界下，由给定热源产生的时变温度分布。

根据时间效应的影响，定义时间步长。

使用与静磁场或时间-谐振磁场的迭代耦合分析，预测由于铁损和涡流损耗产生的温度分布，和确定对电导率和磁材料属性的温度效应。

用户可以控制进行电磁仿真的次数。

2)几何建模器支持3D实体建模(solid modeling) ；用户可以创建自己的模型库，以便在设计中重复使用；SAT和DXF文件的输入和输出功能；其他可供选择的输入/输出模块：CATIA, STEP, IGES, Pro/E 和Inventor文件；对耦合仿真的Enable 和Disable 选择：可以定义模型中的某个部件只进行一种仿真运算（例如，只进行热场计算），而不进行耦合运算中的另一个仿真（电磁仿真）。

3)材料编辑器包含Infolytica预定义材料库作为永久参考；在一种材料属性定义时，对不同的温度值，定义相应的电磁属性；模型所用的材料，便于共享；定义自己的材料。

可以定义以下属性：4)脚本编程基于微软的ActiveX™ 技术, 用户可以自动地处理重复性任务和对一些配置客户化；脚本记录工具可以帮助编写脚本程序，用户也可以自己写；可以和其他软件通信和互动，例如：与excel连接，便于对数据进行处理；将数据结果传输到其他仿真软件，实现多物理分析；5)网格和自适应支持自动网格剖分和用户自定义网格剖分；自适应网格剖分；ThermNet中的自适应网格剖分与MagNet的自适应网格剖分是互相独立的。

Infomatica_OBIEE安装文档

目录1.安装Infomatica (3)1.1.配置要求 (3)1.2.安装说明 (3)1.3.安装Infomatica Server (3)1.4.配置Server端Oracle连接 (7)1.5.配置Client端连接 (19)1.6.配置“操作系统配置文件” (9)1.7.设置CodePage (11)1.8.启动Informatica服务 (21)2.安装Oracle RCU 及oracle BIEE (21)2.1.配置要求 (21)2.2.安装说明 (21)2.3.安装Oracle Repository Creation Utility (22)2.4.安装Oracle BIEE 11G (27)3.安装Oracle BI Apps (39)3.1.配置要求 (39)3.2.安装说明 (39)3.3.安装BI Apps (40)3.4.安装Oracle BI Administration Client (43)3.5.部署RPD和Catalog (46)3.6.配置联机打开RPD文件 (51)4.启停Oracle BIEE (53)4.1.概况 (53)4.2.启动WebLogic (53)4.3.启动NodeManager (53)4.4.启动ManagedWebLogic (54)4.5.启动BIEE各项应用 (54)4.6.停止BIEE各项应用 (55)4.7.停止ManagedWebLogic (55)4.8.停止WebLogic (55)4.9.停止NodeManager (55)变更记录序号修改内容修改人修改日期1 新建乔华2012-2-81.安装Infomatica1.1.配置要求安装版本为Informatica 9.0.1 HotFix21.2.安装说明无特殊要求1.3.安装Infomatica Server 在安装目录运行install.sh 启动安装向导选择安装选项，点击下一步确认相关安装硬件要求，点击下一步指定License Key文件目录以及Infomatica Server的安装目录，点击下一步；确认安装的相关信息，点击下一步；创建域，启动HTTPS并指定相应的端口，默认为8443；指定数据库类型，数据库JDBC的URL及相应的用户名和密码，单击下一步；配置域信息，节点信息，及域的管理员相对应的信息，点击下一步完成安装。

2024年INFOLYTICA培训教程

01
为模型指定材料属性和边界条件，设置激励源和求解器
02
03
参数。
运行求解器进行电磁场仿真计算，并查看和分析计算结
果。
04
2024/2/29
05
根据需要对模型进行优化设计或参数化分析，并导出所
需的数据和图表。
7
02
电磁场仿真基础
2024/2/29
8
电磁场理论回顾
01
02
03
麦克斯韦方程组
理解和解释电场、磁场、电流密度和电荷密度之间的关系。
INFOLYTICA培训教程
2024/2/29
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目录
2024/2/29
• 入门与概述 • 电磁场仿真基础 • 模型建立与网格划分技巧 • 求解器设置与结果分析 • 高级功能应用探讨 • 实战案例演练与总结回顾
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入门与概述
2024/2/29
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INFOLYTICA简介
INFOLYTICA是一款工程电磁场仿真软件，广泛应用于电机、变压器、传感器等电磁设备的设计与分析。
可以将计算结果以图表形式展示，如曲线图、云图、矢量图等。
2024/2/29
数据处理和统计分析
支持对计算结果进行数学运算、统计分析和数据拟合等操作。
动画演示功能
支持将计算结果以动画形式展示，便于观察场量随时间或频率的变化情况。
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场量可视化展示技巧
选择合适的可视化类型
根据场量特点和需求选择合适的可视化类型，如等值线图、云图、矢量图等。
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几何模型修复与清理
对于导入的几何模型，可能需要进行修复和清理工作，以确保模型的正确性和分析结果的准确性。

(2024年)Infolytica教程

Infolytica教程•电磁场仿真基础•建模与网格划分•材料属性设置与边界条件•求解器设置与运行•后处理与结果可视化•高级功能应用举例目录CONTENTS01电磁场仿真基础03电磁波传播电磁波在自由空间或媒质中的传播特性，包括传播速度、方向、极化等。

01麦克斯韦方程组描述电场、磁场与电荷密度、电流密度之间关系的基本方程。

02边界条件电磁场在不同媒质分界面上应满足的条件，包括电场和磁场的切向分量连续、法向分量满足特定关系等。

电磁场理论概述仿真软件介绍与比较常见电磁场仿真软件HFSS、CST、FEKO等，各具特点和优势。

软件比较从算法原理、计算精度、计算效率、适用领域等方面进行比较分析。

选择依据根据实际需求和资源条件，选择最适合的仿真软件。

丰富的材料库内置多种常用材料模型，支持自定义材料属性，方便用户进行材料仿真。

全面的后处理功能提供丰富的后处理工具和数据可视化功能，帮助用户更好地理解和分析仿真结果。

灵活的建模方式提供多种建模工具和方法，支持参数化建模和脚本编程，方便用户构建复杂模型。

强大的求解器采用先进的有限元算法，支持大规模并行计算，能够快速准确地求解复杂电磁场问题。

Infolytica 软件特点及优势02建模与网格划分01支持导入主流CAD 软件（如AutoCAD 、SolidWorks 等）创建的模型文件，实现快速建模。

使用CAD 软件创建模型02提供丰富的几何建模工具，用户可直接在软件中进行2D 和3D 模型的创建和编辑。

直接在Infolytica 中建模03支持参数化建模，用户可通过调整参数快速修改模型，提高建模效率。

参数化建模几何建模方法网格划分策略与技巧自动网格划分提供自动网格划分功能，用户只需设置相关参数，软件即可自动完成网格划分。

手动网格划分支持手动网格划分，用户可根据需要对特定区域进行精细的网格划分。

网格疏密控制提供网格疏密控制功能，用户可根据分析需求调整网格密度，以平衡计算精度和计算效率。

Infolytica软件文档集合(二)

、汽车、船舶、核工业、电力设备、以及磁悬浮等行业以及科研教育等领域
的客户提供了复杂的磁场、电场、热场问题解决方案。自海基科技将 Infolytica系列产品引进中国以来，众多电机、变压器、高压电器领域客户先后选用Infolytica作为电磁热仿真及优化设计的仿真平台，得到了业界的广泛认可。
11.MotorSolve在电机应用方面的讨论.pptx
lytica中模拟三相母线电场算例
lytica中模拟避雷针算例
更多资料：/
lytica软件问答集合 .ppt 这里整理一些关于infolytica软件常规问题。
lytica导入license的操作步骤.pdf infolytica导入license的操作步骤。
19.磁场仿真软件MagNet与流体软件的耦合分析.pdf
20.电机设计软件MotorSolve在电动汽车中的应用.ppt 阐述了电机设计软件MotorSolve在电动汽车中的应用。
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lytica中模拟变压器电场算例 Infolytica中模拟变压器电场算例
lytica_Trial_Edition.rar Infolytica_Trial_Edition试用版
16.MagNet与流体软件的耦合应用解决方案.pdf MagNet与流体软件的耦合应用解决方案。
LYTICA分模块培训材料.rar INFOLYTICA分模块培训材料
10.MotorSolve 永磁同步电机案例详细分析.ppt 阐述了MotorSolve 永磁同步电机案例详细分析。Infolytica软件产品作为工程师进行电磁场及耦合热分析不可缺少的、强大的设计工具，为航空、航天
12.电机设计软件MotorSolve介绍文本.pdf

鼎利软件的安装及实际操作实用教程

鼎利软件的安装及实际操作实用教程鼎利软件的安装及实际操作实用教程目录一．概述 (2)二．破解版软件安装步骤（以Pilot Premier 6.0为例） (2)三．使用方法及技巧： (3)3.1.建立工程 (3)3.1.1 新建工程 (3)3.1.2 Map窗口介绍 (5)3.1.3 配置工程的属性 (6)3.2 测试过程 (9)3.2.1 连接硬件 (9)3.2.2 开始记录 (10)3.2.3 地图及基站信息的显示 (11)3.2.4 另存测试数据文件 (11)3.2.5 测试注意事项及技巧： (12)3.2.6 统计 (17)四．路测问题分析实例 (23)4.1满城大册营基站覆盖问题 (23)4.2满城刘家佐切换关系问题 (23)4.3徐水大王店质量问题 (24)一．概述鼎利软件是一种十分常用的路测软件，界面简单，使用方便。

那么这次我们就主要讲述鼎利GSM路测软件Premier的安装及使用方法；另外简单介绍路测过程中发现频点干扰、弱覆盖等问题的常见现象。

当然我们还可以通过查看软件Premier的帮助来具体了解每个细节。

主界面如下：二．破解版软件安装步骤（以Pilot Premier 6.0为例）1. 解压压缩包，然后点击”setup.exe”，然后按照每次“下一步”的提示，中间可以改变安装路径。

2.将“鼎立注册码破解补丁”下的Premier.exe复制到鼎利的安装目录下（如C:\\ProgramFiles\\DingLi\\Pilot Premier6），按照提示覆盖到相同的文件。

3.这里我们使用的手机是SAGEM OT260，需要使用SAGEM 260手机的破解补丁才能正常显示邻区。

解压“sagem260补丁.rar”，将“GSMProtocol.dll”移动到鼎利的安装目录下（如C:\\Program Files\\DingLi\\Pilot Premier6），按照提示覆盖到相同的文件。

INFOLYTICA教程

数据分析功能应用
学习并应用工具提供的数据分析功能，如数据统计、趋势分析、相关性分析等。
报告生成和输出格式选择
报告模板使用
根据需要选择合适的报告模板，并进行必要的自定义设置。
数据与图表整合
将分析结果以数据和图表的形式整合到报告中，确保报告内容的直观性和易读性。
输出格式选择
根据实际需求选择合适的输出格式，如PDF、 Word、PPT等，并进行相应的格式设置和调整。
利用交互式图表工具，实现图表元素的动态展示和数据实时更新。
数据映射与颜色编码
将数据映射到图表元素（如坐标轴、数据点等），并使用颜色编码增强数据辨识度。
结果分析工具使用指南
工具界面介绍
熟悉结果分析工具的操作界面，包括菜单栏、工具栏、数据视图等。
数据导入与预处理
掌握数据导入方法，对数据进行清洗、整理等预处理操作。
02
电磁场基础知识
电磁场基本概念
01
02
03
电场
电荷周围空间存在的一种特殊形态的物质，它对放入其中的电荷有电场力的作用。
磁场
磁体周围空间存在的一种特殊形态的物质，它对放入其中的磁体有磁场力的作用。
电磁场
变化的电场和变化的磁场相互联系、相互影响，形成一个统一的电磁场。
麦克斯韦方程组及其物理意义
在安装过程中，可以选择安装路径、语言等选项，根据需要进行设置。
安装完成后，启动INFOLYTICA 软件，进行后续的激活和配置操作。
界面及功能模块介绍
01
INFOLYTICA的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、属性窗口等部分，方便用户进行各种操作。
02
该软件提供了丰富的功能模块，如建模、材料库、求解器、后处理等，可满足不同仿真需求。

Informatica 10.4.0 剖析入门指南说明书

未事先征得 Informatica LLC 同意，不得以任何形式、通过任何手段（电子、影印、录制或其他手段）复制或传播本文档的任何部分。

Informatica 和 Informatica 标志是 Informatica LLC 在美国和世界其他许多司法管辖区的商标或注册商标。

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其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商业名称或商标。

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Informatica 产品根据对应协议的条款和条件进行担保。

INFORMATICA 按"原样"提供本文档中的信息，无任何明示或暗示的担保，包括但不限于任何适销性和特定用途适用性担保，也没有任何非侵权担保或条件。

发布日期: 2020-02-04目录前言 (6)Informatica 资源 (6)Informatica Network (6)Informatica 知识库 (6)Informatica 文档 (6)Informatica 产品可用性矩阵 (7)Informatica Velocity (7)Informatica Marketplace (7)Informatica 全球客户支持部门 (7)第 1章：入门概览 (8)剖析概览 (8)介绍 Informatica Analyst (9)Informatica Analyst 用户界面 (9)Informatica Developer 用户界面 (11)Informatica Developer 欢迎页 (12)备忘单 (12)Informatica Developer 任务 (13)教程讲解 (13)教程结构 (13)教程先决条件 (14)Informatica Analyst 教程 (14)Informatica Developer 教程 (15)第 I部分： Informatica Analyst 入门 (16)第 2章：课程 1。

Infolytica 软件介绍

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Infolytica用户－全球
ABB、 Black & Decker、 Danaher Motion、 Emerson、General Electric、 General Motors R&D、 Hamilton Sundstrand、 Harman Becker Automotive Systems、 Hewlett Packard、 Satcon、 Siemens、 GE (China) R&D Center、 Mitsubishi、 NTT、 Okuma、 Seiko、 Sony、 Toshiba、 Weidmann、 American University of Beirut、 Anna University, Power Electronics and Drives Division, SEEE、 Arizona State University、 Ecole Polytechnique de Montreal、 Edith Cowan University、ETS - Ecole de Technologie Superieure、ETS - Ecole de Technologie Superieure, Electrical Engineering Dept、Faculty of Maritime Sciences Kobe University 、 Florida International University 、 Georgia Institute of Technology 、 Georgia Tech Research Institute、Government College of Engineering, Aurangabad、Government College of Engineering, Pune、Hangzhou Institute of Electronic Engineering、HanNam University、Hosei University, Dept. of Mechanical Engineering、Indiana University Cyclotron Facility (IUCF)、Instituto de Energia Electrica - Univ. Nac. De San Juan、ISSP, University of Tokyo、Katholieke Universiteit Leuven、Keio University 、Kyungpook National University、LNLS (Laoratorio Nacioanl de Luz Sincrotron) Associacao Brasileira de Technologia de Luz Sincrotron -、Massachusetts Institute of Technology (MIT)、McGill University、 McMaster University, Dept. Electrical & Computer Engineering 、 Michigan Tech University 、 Nagaoka University of Technology、Nagaoka University of Technology - Central Machine Shop、National Aerospace Lab ( University of Tokyo)、 National Institute for Materials Science, International Center for Young Scientists、Naval Post Graduate School、Nirma Institute of Technology 、 NY State Psychiatric Institute / Columbia University 、 Oak Ridge National Laboratory 、 Osaka Electro Communication University - Dept. of Electro-Mechanics、Osaka Institute of Technology、Osaka Prefecture University、 Queen‘s University, Dept. of Physics 、 S.R.M. Engineering College 、 Shahid Beheshti University 、 Shibaura Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering、Sona College of Technology、Sri Venkateswara College of Engineering、 Suzuka National College of Techology 、 Tampere University of Technology 、 Technical University Gdansk 、 Technical University of Cluj-Napoca、Technical University of Lodz、Tokyo University of Marine Science & Technology、UC Berkeley Space Sciences Laboratory (see Quantum Applied Science [Quasar])、University of Alberta - Dept Electrical & Computer Eng、University of British Columbia、University of Calgary, Department of Physics、University of Canterbury - New Zealand、 University of Cincinnati、University of Colorado at Denver、University of Electro-Communications、University of Kentucky、 University of Massachusetts, Engineering Research Center、University of Michigan - Plasmadynamics & Electric Propulsion Lab、University of Michigan - Electrical & Computer Engineering、University of Missouri - Columbia、University of Pavia、 University of Quebec, Chicoutimi、University of Stellenbosch - Dept. Electrical Engineering、University of Texas - Arlington、 University of Texas at El Paso、University of Tokyo, DCSE - Department of Complexity Science and Engineering、University of Tokyo, Dept. of Chemistry、University of Tokyo, Dept. of Electrical Engineering、University of Wisconsin - Madison WEMPEC 、 Utsunomiya University, Graduate School of Engineering 、 Washington State University, Manufacturing Engineering、West Virginia University、Yokohama National University、Yuan Ze University Dept. of Electrical Engineering。

2024年INFOLYTICA培训教程-(含多场合)

INFOLYTICA培训教程-(含多场合)INFOLYTICA培训教程一、引言随着科技的飞速发展，电磁场仿真软件在电子设备设计、通信系统优化等领域发挥着越来越重要的作用。

INFOLYTICA作为全球领先的电磁场仿真软件供应商，其产品凭借强大的功能、稳定的性能和易用的操作，赢得了广大用户的青睐。

本教程旨在帮助用户快速掌握INFOLYTICA软件的基本操作，为电磁场仿真分析提供有力支持。

二、INFOLYTICA软件概述1.软件简介INFOLYTICA公司成立于1986年，总部位于加拿大，是一家专注于电磁场仿真软件研发的高科技企业。

INFOLYTICA软件产品线包括：Circuit，MotorSolve，OptiNet，Q3DExtractor，Tessence 等，涵盖了电磁场仿真分析的全过程。

2.软件特点（1）功能强大：INFOLYTICA软件具备丰富的建模、求解和后处理功能，可满足不同用户的仿真需求。

（2）性能稳定：INFOLYTICA软件经过多年的优化和改进，具备较高的计算效率和稳定性。

（3）操作简便：INFOLYTICA软件采用直观的图形界面，降低了用户的学习成本。

（4）兼容性强：INFOLYTICA软件支持多种操作系统和文件格式，方便用户进行数据交换和共享。

三、INFOLYTICA软件安装与启动1.安装环境（1）硬件要求：请参考INFOLYTICA官方提供的硬件配置要求。

（2）软件要求：安装INFOLYTICA软件前，请确保计算机已安装相应版本的操作系统、显卡驱动等必备软件。

2.安装步骤（1）从INFOLYTICA官网软件安装包。

（2）运行安装包，按照提示完成安装。

（3）安装完成后，启动INFOLYTICA软件。

四、INFOLYTICA软件基本操作1.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、工具、窗口、帮助等菜单。

（2）工具栏：提供常用功能的快捷操作。

（3）项目树：显示当前项目的所有文件和文件夹。

Informatica完全快速学习手册.

1Informatica概述 (3)2安装Informatica8.6.1 (3)2.1服务端安装 (3)2.2客户端安装 (7)3配置管理服务器 (9)3.1创建知识库和集成服务 (9)3.2客户端到集成服务端的连接 (12)4PowerCenter Designer学习 (13)4.1概念和基本定义 (13)4.2Mapping设计和组件的使用 (15)4.2.1实例一：聚合抽取 (15)4.2.2实例二：取TOP前三条记录 (16)4.2.3实例三：抽取XML源 (19)4.3WorkFlow的设计和使用 (20)4.3.1创建Session (20)4.3.2设计WorkFlow (22)4.4Repository Manager (23)1 Informatica概述Informatica一直致力于为客户提供具有强大的元数据管理、数据集成和个性化分析递送功能的世界通行标准的统一数据服务平台。

Informatica的基础设施产品以可伸缩的、可扩展的企业级数据集成平台为特点，并广泛支持来自Informatica和其他的领先商务智能提供商的数据仓库基础设施和分析型应用软件的开发和管理，提供元数据管理解决方案，帮助企业集成、优化、审核信息资产以提高运营效率，增加客户收益，取得竞争优势。

详见文档：2 安装Informatica8.6.1这里以Informatica8.6.1为例：2.1 服务端安装找到安装目录pc861_win32_x86.zip\Server\Windows\Disk1\InstData\VM下点击安装选择安装语言，这里以中文版为例点击下一步，并选择安装PowerCenter8.6.1必须选择事先准备好的安装密匙选择安装路径HTTPS配置，配置管理控制台与配置管理器的安全通信（如果没有使用该端口就采用默认）配置好Informatica域并进行下一步，取掉为特定用户启动Informatica Services，点击完成安装2.2 客户端安装选择安装设置安装路径安装完成后可以看到包含的所有工具3 配置管理服务器3.1 创建知识库和集成服务接下来我们主要是配置知识库管理服务器，PowerCenter数据整合引擎是基于元数据驱动的，提供了基于元数据驱动的元数据知识库（Repository），知识库是PowerCenter的核心。

Infromatica环境配置

Infromatica环境配置第一章：安装Informatica前所需要的软件Oracle 10g 或更高版本低的也可以Informatica 7.1.2第二章：安装一、在安装Informatica之前要确保你的机器上有Oracle 数据库，如果没有请按下面的步骤安装其他步骤省略按照提示久可以了，最后安装成功后是第二步测试下Oracle 是否安装好听器打开就哦了第三步为Informatica创建一个新的用户并给这个用户相应的权限这样我们的oracle 就完事了，准备安装Informatica 哈哈第三章安装Informatica第一步双击Launch.exe文件第二步单击next：第三步在安装服务器的时候把这四个都打上沟，如果是客户端子要第一个CLient 就可以了，本文档主要讲的是服务器的安装，在选择你想把Informatica装在什么地方按Browse,完事后在选next第四步输入license key 在pm.lic 里面，把key粘贴过去按next第五步默认点next第六步默认next第七步next 在安装过程中会出现一些提示请按确定就可以了第八步next第八步按finish第九步安装之后出现以下两个（1）configure repository server 是配置质料库的服务的器的。

（2）servler port 是默认的5001 自己也可以该成其他的端口号但是一定要记住。

（3）Administrator 是质料库的密码，这个密码在以后还会用，所以一定要记住（4）其他的默认就可以了（5）Informatica server setup application 这个服务我们暂时不需要配置，等质料库配好子后在去配置他点exit就可以了第十步到目前为止Informatica 九安装完成了，以下就谈谈质料库和Informatica servler 配置，请注意啊！~~~~~~~~第四章Repository server Informatica Server 配置第一节：Repository server 配置先启动Informatica repository server第一步打开repository server administration console第二步新建一个质料库第三步输入你的服务器名字，也可以是你机器的ip地址和你的机器的名字都可以：输入完之后点击OK。

MotorSolve 4.0 电机设计使用手册

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1 MotorSolve 界面
主要包括电机管理面板、参数输入面板以及显示窗口。电机管理面板主要包括命令栏、设计栏、结果栏以及材料栏。
1.1 整体界面
整体界面如上图主界面中的主要菜单，
3
1.2 命令栏
菜单栏：
1）About 中包含了 MotorSolve 版本信息和授权 license 信息，显示到期时间，授权模块信息， license 路径和文件名。 2）Check for Updates
3. 软件安装....................................................................................................................................45 3.1 配置需求..........................................................................................................................45 3.2 MotorSolve 4.0 安装........................................................................................................45 3.3 license 申请.......................................................................................................................51 3.3.1 开始菜单提取方法................................................................................................51 3.3.2 工具提取方法........................................................................................................51 3.4 license 安装.......................................................................................................................51 3.4.1 浮动........................................................................................................................51 3.4.2 单机........................................................................................................................58 3.5 安装验证..........................................................................................................................59 3.6 帮助..................................................................................................................................59

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3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

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1. 运行环境设置
32 位操作系统 Windows2000，XP 或 Server2003 硬件要求 500 MHz CPU 512 MB RAM 500 MB 磁盘空余空间
操作系统
32 位
Windows XP Professional 硬件要求
任何较新的 Intel 或 AMD CPU 1 GB RAM 1 1 GB 磁盘空余空间 2 支持 OpenGL 的显卡
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Infolytica Software 安装说明
错误原因主要是上图中 Path to the lmgrd file 设置不对，重新制定 lmgrd 路径即可（点 Browse 找到安装路径的 lmgrd 文件即可），如下图：
注意：Server 的防火墙需要关掉；或开放相应的端口，如 Lic 文件中显示“SERVER ××× × ×××× 27001”，就需要在防火墙中开放 TCP 端口 27001。
-Hale Waihona Puke -Infolytica Software 安装说明
2. License 的申请（获取计算机 ID 信息）申请 License 需要计算机 ID 信息。
（1）对单机版（Node－Locked License）用户，根据软件所在计算机的 ID 信息来申请和使用 License。（2）对网络版（Network License）用户，根据 License Server 所在的计算机（即作为 license 服务器的计算机）ID 信息来申请和使用 License。（3）ID 信息获得方法有三： ¾ 安装软件（例如 MagNet 等）时根据提示运行 ID 工具获得，如下所示：安装工程中还会出现是否运行 Client ID 工具，来提取计算机信息，用于申请 License。可以选择运行，也可以选择否以后再运行。
4. 网络版软件安装方法
网络版是指在一个局域网中，以某台计算机作为 license 服务器，其他计算机作为客户端，服务器为客户端分配浮动 license，因此需要选择局域网中的某台计算机作为 license 服务器，并基于该服务器的计算机 ID
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Infolytica Software 安装说明
安装工程中还会出现是否运行 Client ID 工具，来提取计算机信息，用于申请 License。可以选择运行，也可以选择否以后再运行。
如果选择是，会出现如下窗口。拷贝窗口内容到文本文件或直接粘贴到 Email 里，用于申请 License。
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Infolytica Software 安装说明
Infolytica Software 安装说明
前言
《Infolytica Software 安装说明》为用户提供的指导包括：操作系统硬件和软件的要求，单机版安装方法，网络版安装方法等。如果执行过程中出现了错误提示信息，敬请与我们联系，我们将会尽快回复您，并提供相应的解决方案。联系方式如下：海基科技北京：
Administrator 工具，选择“Use a License Server”，输入服务器计算机名或者 IP 地址，按 Configure License 确认更新 License。
在此输入：服务器计算机名或者 IP 地址
¾ 如果采用上种方式不能成功，请采用第二种方法 Use a Local License，需将 license 文件拷贝到客户端计算机上（可放在任意位置，例如放在桌面上），
目录
1. 运行环境设置-------------------------------------------------------------------------------------------3 2. License 的申请（获取计算机 ID 信息）----------------------------------------------------------4 3. 单机版软件安装方法----------------------------------------------------------------------------------5 4. 网络版软件安装方法----------------------------------------------------------------------------------6 5. License 的更新 ---------------------------------------------------------------------------------------11 6. 软件帮助文件------------------------------------------------------------------------------------------11
电话：010－82318880 传真：010－82324448 海基科技上海：电话：021－64878366，64875805，54892099 传真：021－54892033 E－mail： wangfei@ billjia@
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Infolytica Software 安装说明
1) 软件自带帮助文件起动软件模块，在 Help 下拉菜单中选择相应的条目获得帮助文件。
也可以在程序的安装文件夹内获得帮助文件。
如果选择是，会出现如下窗口。拷贝窗口内容到文本文件或直接粘贴到 Email 里，用于申请 License。
¾ 安装后在程序中运行 Client ID 工具。
¾ 运行 Client ID.exe 程序。
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Infolytica Software 安装说明
3. 单机版软件安装方法
MagNet、ElecNet、ThermNet、OptiNet 和 License Server 可以单独安装。即使未得到 License，仍可以先安装软件，且没有安装先后顺序。
Infolytica Software 安装说明
（5）License Server 管理通过程序组中的 FLEXlm License Server Manager Tools 对 license 进行管理。如起动、停止。
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Infolytica Software 安装说明
5. License 的更新
（2）指定 license 文件：获得的 License 通常是以 lic 为后缀的文件，如 MagNet.lic、ElecNet.lic 等。运行程序组中的 Client License Administrator 工具，选择“Use a Local License”，按右侧安装找到申请的 License，按 Configure License 确认更新 License。
当 License 过期，并得到新的 License 后，需要重新指定 License 文件。 1) 对于单机板用户，方法与第 3 节介绍的一样，覆盖原来的 License 即可。不需要重新启动计算机。 2) 对于网络版用户，方法与第 3 节介绍的一样，覆盖原来的 License 即可。
¾ 对于 Server，更新 License 后需要重新启动 Server 服务。请按照 3 节第（4）部分中的介绍，打开 Start/Stop/Reread 页面，先按 Stop 按钮，再按 Start 按钮即可。不需要重新启动计算机。
单机版是指装在某个固定的计算机上，因为其 license 文件是基于该计算机 ID 信息的。安装步骤如下：（1）直接安装 Infolytica 软件各个模块即可，例如 MagNet、ElecNet、ThermNet、OptiNet、MotorSolve，无须安装 License Server。
安装进程中会出现是否保持 OpenGL 图形加速。对台式机，建议选“是”；对笔记本，建议选“否”。
信息申请 license，其他客户端安装应用程序（MagNet、ElecNet、ThermNet、OptiNet、MotorSolve），当然服务器上也可安装应用程序。安装步骤如下：
（1）首先在作为服务器的计算机上安装 Infolytica License Server，安装过程同单机版中的 MagNet 安装过程，可以更改安装位置；
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Infolytica Software 安装说明
注意：如果点击 close，出现系统找不到指定文件的错误（如下图），请按以下步骤进行修正。
在开始中找到 infolytica license server，选择 FLEXlm license server manager tools 如下图：然后出现下图（点击 config services）：
运行程序组中的 Client License Administrator 工具，选择“Use a Local License”，按右侧安装找到申请的 License（例如在桌面上找到刚 copy 过来的 license 文件），按 Configure License 确认更新 License。
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（3）然后在客户端计算机上安装 Infolytica 应用程序，例如 MagNet、ElecNet、ThermNet、OptiNet、 MotorSolve，安装过程同前面的单机版；
（4）最后指定客户端计算机的应用程序（MagNet 等）的 license，有两种方法，一种是 Use a Local License，另一种是 Use a License Server，推荐使用 Use a License Server，如果这种方法不能实现，请采用第二种方法 Use a Local License，具体如下： ¾ 推荐采用 Use a License Server 这种方式，具体设置如下：运行程序组（MagNet 等）中的 Client License
任何较新的 Intel EM64T 或 AMD AMD64
CPU 1 GB RAM 1 1 GB 磁盘空余空间 2 支持 OpenGL 的显卡