過程自動化: 可以讓使用者定義設計目標、設計參數及分佈。通過監控整個流程並消除在設計分析和最佳化過程中多餘的試算任務，使最佳化自動循環。可以進行”虛擬”實驗，並且結果可以利用各種響應表面建模技術來顯示。

設計空間搜尋: 設計空間搜尋功能可以讓用戶完全使用廣泛的試驗設計(DOE)技術，自動搜尋並顯示設計空間。這些試驗結果(如參數貢獻量、設計靈敏度和相關性圖表)對於設計改變和相關折衷方案的研究非常重要。

Optimization – NLP 非線性規劃: NLP最佳化模組可以讓用戶智能化驅動及最佳化LMS VL的模擬過程，找到最佳化的設計。非線性規劃技術包括序列積分規劃和梯度下降法。

Optimization – Global 全觀規劃: 全觀最佳化模組，使用三種不同的最新算法，如Differential Evolution (DE)、Self-adaptive Evolution (SE)和Simulated Annealing (SA)，可以用於解決通用的拘束最佳化問題。以上方法最有可能有效地找到全觀的最佳方案。

Optimization – Discrete 離散規劃: 離散最佳化可以解決通用拘束最佳化問題，包括連續和離散變量。一些設計參數只能設置為整數值，或者從數量有限的列表中選擇，如金屬板的厚度。可以選擇不連續的變量: 例如只有整數、實數、或一些字符串。專門的最佳化搜尋工具考慮了輸入變量的不連續特性。