文章來源：微信公眾號“仿真社”，主要分享Abaqus、ANSYS仿真案例，聚焦于結構優化、參數優化，二次開發等領域，歡迎關注。

本文你將獲得如下干貨：

1. 有限元模型修正法FEMU結合智能優化算法反演了加強筋位置布局的源程序（python程序，可反演位置、厚度、材料參數，通用反演程序）

2. 參數化建模的一些技巧；

3. 直接搜索法和智能算法兩種反演方法，以及了解他們的優勢所在；

1.導讀

薄壁結構最常見的失效方式是屈曲（失穩）。為了避免此類結構發生屈曲現象，可以使用加強筋，加強筋可增加結合面的強度。屈曲臨界載荷是衡量結構發生屈曲現象的最小載荷，由下式決定：

為屈曲載荷因子，F為外載荷。由上式可知，在外載一定的時候，臨街載荷與屈曲載荷因子成正比，而屈曲載荷因子與加強筋的位置有關。因此為了提高結構的穩定性，需要找到加強筋的最優位置使得該結構擁有最大屈曲載荷因子。

尋找最優位置的問題是一個反問題，可通過優化算法來獲到最優解。差分進化算法是一種全局智能優化算法，是遺傳算法的變體，可高效獲得最優解。本文使用智能優化算法對位置參數進行了反演并使用遍歷搜索優化算法來進行了對比。

2.問題描述

針對圖1優化前所示結構，優化軸向4個加強筋位置，使得屈曲載荷因子最大。圓筒高400mm，圓筒直徑為400mm,薄壁厚1mm,加強筋厚2mm。圓筒在頂端受到大小為500N，方向為-y方向的集中力。

圖1 帶有加強筋的圓筒模型

通過差分進化優化算法獲得的加強筋均勻分布在圓筒的四周，是不是很符合力學認知？

3. 代碼詳解

這一部分將結合代碼詳細展現如何實現這一過程的技術細節以及智能優化算法的優勢。代碼是通過Python腳本來實現，其代碼主要包含三個模塊runAbaqus、main_DE_inverse、main_TS_inverse,分別代表執行CAE計算、差分進化算法反演和遍歷搜索算法反演。