AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，致力于解決能耗更少、成本更低、重量更輕、散熱更好、速度更快等目標的工程設計尋優問題。針對工業設計領域的自動化程度低、數值模擬計算成本高等痛點，基于人工智能技術、自研先進的智能代理學習、智能優化策略。軟件使用門檻低，優化效果好，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。

工程描述 

圖1  KCS 船型參數化模型

某KCS船型參數化模型如圖1所示，該船型的參數化模型共包含球鼻艏變形參數、橫剖面面積曲線變形參數、進流段、去流段及艉封板變形參數等共8個設計變量。考慮在固定航速和吃水下情況下，對KCS船阻力進行優化，優化結果需要滿足排水體積和浮心總想位置兩條約束條件。

操作流程 

KCS船采用CAESES軟件提供參數化模型，采用SHIPFLOW軟件計算船舶阻力。其數值仿真模擬計算流程如圖2所示，綠色表示變量、藍色表示文件、橙色表示調用的軟件，文件上方的路徑表示文件相對于項目文件夾的相對路徑。

圖2 KCS船數值模擬計算流程

1）新建項目  

啟動軟件后自動新建流程并進入該項目默認計算流程頁面，如圖3所示。

圖3 計算流程頁面

2）CAESES節點配置

CAESES為可執行程序，因此，需要從工具欄中拖拽一個CAESES節點加入畫布，如圖 4所示。

圖4 添加CAESES調用節點

①  節點信息配置

圖5 CAESES節點信息配置

單擊新加入畫布的CAESES調用節點后，可在彈出窗口中對CAESES節點的信息進行如圖5所示的配置，命令即調用CAESES的批處理命令。針對該項目而言為"C:\Program Files (x86)\FRIENDSHIP-SYSTEMS\CAESES\bin\win6-4\CAESES.exe" osv2.fsc。前半部分為CAESES的安裝路徑，后半部分為fsc腳本文件的名稱。用戶可以通過手動錄入的方式填寫命令，也可以在上傳osv2.fsc后通過命令參數右下角的 按鈕瀏覽CAESES.exe路徑后單擊【確定】后自動生成批處理命令并插入。

②  節點文件配置

如圖2所示，由于CAESES軟件和SHIPFLOW軟件共用一個操作界面，基于CAESES的項目文件可以一次性完成模型的參數化變形和阻力計算。因此，CAESES節點包含兩個輸入文件osv2.fsc和kcs_test.fdb；一個輸出文件results.txt。選擇CAESES節點配置彈窗中的文件設置選項，即可對CAESES節點的輸入輸出文件進行配置。

首先鼠標移至輸入文件列表上方【上傳】按鈕處，在展開下拉列表中選擇【上傳文件】選項，在彈出窗口中選擇對應的文件后單擊打開按鈕即可完成輸入文件的新建，如圖6所示。

圖6 上傳fsc文件

重復上述步驟即可完成多個輸入文件的新建，此處也可直接在彈窗中批量選中多個文件實現文件的批量上傳，其結果如圖7所示。

圖7  CAESES節點輸入文件列表

在輸出文件列表上方單擊【上傳】按鈕，在彈出窗口中選擇對應的文件后單擊打開按鈕即可完成輸出文件的新建，圖8如所示。

圖8  添加輸出文件

由圖2可知，result.txt文件存儲位置在項目根目錄下，因此不需要修改其目標路徑。

③  節點文件配置

如圖2所示，調用CAESES節點時，8個輸入變量的值需要被寫入fsc文件中的固定位置，以實現新設計方案的生成，因此需要將8個輸入變量與fsc文件關聯。回到CAESES節點【文件設置】選項下，單擊fsc文件后方的【寫入】按鈕，在彈出窗口右側文件內容中選擇需要進行變量識別與寫入的位置，然后單擊左側【自動提取輸入變量】按鈕，確認識別到的變量無誤后，單擊【確定】按鈕，即可實現輸入變量新建并且與fsc文件進行寫入關聯，如圖9所示。

圖9  模型參數與fsc文件關聯

此外，結果數據也需要作為輸出變量從輸出文件中提取。

在文件設置選項下，單擊輸出文件results.txt后方的【提取】按鈕，單擊【新建輸出變量】，依次填寫輸出變量名稱，指定輸出變量在文件中的讀取位置后，單擊確定即可在添加輸出變量的同時完成輸出變量與輸出變量的關聯。需要注意的是，變量在文件中的行列編號均從0開始，若不清楚其位置，可在左側文件中選中對應位置，單擊【位置解析】按鈕，實現讀取位置的自動匹配如圖10所示。

圖10   提取輸出變量

④  節點變量配置

如圖2所示，CAESES節點需要8個輸入變量，但通過fsc文件寫入操作，系統會自動為CAESES節點創建這些輸入變量，不需要再次新建。選擇CAESES節點屬性配置中的【變量設置】選項，即可查看CAESES節點所有的輸入變量，單擊每條變量后方的【編輯】按鈕，對變量范圍進行過修改，最終得到的輸入變量列表如圖11所示。

圖11   CAESES輸入變量列表

3）輸入節點連接

如圖2所示，計算流程開始執行時需要傳入bulb_upward_deg、bulblength_p2_Z、delta_CP、delta_XCB、ffd_DY1、ffd_DY2、factor_DY2、transom_p2_Z這8個設計參數，因此，這些設計參數是整個計算流程的輸入變量。

①  節點變量配置

CAESES節點配置完成后，需要連接輸入節點，表征執行順序，如圖12所示。

圖12 連接輸入節點

4）輸出節點連接

CAESES節點執行完成后，整個計算流程即執行結束，因此需要將CAESES節點與輸出節點相連，如圖13所示。

圖13  CAESES與輸出節點的連線設置 

5）新建優化問題

計算流程配置完成后，單擊【計算流程】菜單中的【新建優化問題】按鈕，在彈出窗口中填寫優化問題名稱后，即可創建優化問題，如圖14所示

圖14 新建優化問題

創建優化問題后，會自動跳轉至優化問題頁面，如圖15所示。

圖15 優化問題頁面

①  添加目標變量

單擊優化問題菜單下的【新建目標變量】按鈕，在彈出窗口種選擇Ct作為最小化目標，單擊【確定】，即可完成目標變量的添加，如圖16所示。

圖 16  添加目標變量

②  添加約束條件

目標變量添加完成后，既已經滿足優化問題的基本定義。同時用戶可根據自身需求添加相應的約束條件，本案例中包含排水體積及浮心縱向位置兩項約束。單擊【新建約束條件】，在彈窗中選擇約束變量、約束類型，并填寫約束值后單擊確定，即可完成約束條件的新建，如圖17所示。

圖 17  添加排水體積約束條件

重復上述操作可完成所有約束條件的添加，如圖18所示。

圖 18  優化問題狀態

6）提交優化任務

單擊優化問題菜單中的【新建優化任務】按鈕，在彈窗中填寫任務名稱，選擇SilverBullet算法并配置算法參數后，單擊【保存】按鈕即可完成優化任務的新建，如圖19所示。單擊【提交】按鈕，則會直接運行優化任務求解最優設計方案。

圖19  新建優化任務

優化效果 

AIPOD與市面上常見的優化算法對比結果如圖20所示，從圖中不難看出，AIPOD與競品算法的優化結果明顯好于傳統優化算法。

圖 20    KCS船型優化結果對比

AIPOD、競品算法與傳統算法中表現最好的Tsearch算法的優化歷程如圖21所示，結果表明，競品算法在優化效率和優化潛力表現上均落后于AIPOD，且bound-break能夠更好的輔助設計人員找到被忽略的高效設計區域。

圖 21    KCS船型優化歷程圖

競品算法與AIPOD船型優化結果分別如圖22、圖23所示。

圖22  競品算法優化結果云圖

圖23  AIPOD優化結果云圖

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