迫于領導/甲方/內心的壓力，我們在做結構仿真時，經常要算很多案例。每算一次，都要調整幾何，重畫網格和再次求解。

雖然沒技術含量，但誰做誰知道，很磨人。

本文展示個更快的方法，用代理模型快速評估一個新方案的結構強度。

案例背景是航天飛船的一個薄壁承力結構。結構本身就復雜，受力后還牽涉到非線性和屈曲。用常規的有限元方式去評估它的結構強度，計算成本有億點高。

下面這個表格就是用有限元計算得到的結果，其中X1~X12是結構的設計參數。后面幾列是輸出值，其中就包括我們最關心的應力。

差不多200組，仿真工程師要熬多少個日夜。

我們這個案例要做的，就是基于這些數據，訓練得到一個代理模型。之后再遇到新的結構就直接用代理模型計算，那速度相比有限元不知道快到哪里去了。

創建代理模型第一步，打開數據建模軟件DTEmpower，沒安裝的可以去天洑軟件官網下載，安裝就自帶免費試用。

軟件啟動后，新建項目導入數據表格。

然后創建流程，選擇專業模式。之后在畫布依次拖入數據讀取、空值處理、變量設定、數據清理AIOD、重要性分析MDA，以及數據分割節點。

然后連線，表示數據傳遞。

這些節點都什么作用呢？

數據讀取不說了。

空值處理，將存在空值的數據行刪除。你打開數據表細看，能發現有些行的數據是存在空值的。那這一行就不能用來做模型訓練，需要刪除。

變量設定，確定模型的自變量和因變量。顯然，X1~X12這12列是自變量，應力就是因變量。

數據清理AIOD，刪除異常數據。AIOD會給每組數據的風險值打個分，分數越高表示它是異常值的風險越大，要抓緊刪除，防止影響模型精度。

MDA節點，刪除不重要的變量。模型的自變量很多，但并不是每個都重要。MDA會評估自變量的重要性，對那些不重要的，也要抓緊刪除，防止影響模型精度。

數據分割節點的作用，是把數據分成兩部分，一部分用來做模型訓練，一部分用來測試模型精度，軟件默認按照3:1的比例分割。

接下來，關鍵的一步：生成代理模型。

但生成過程用什么算法呢？不知道，需要嘗試。

所以我們干脆用多種算法同時訓練，最后做模型精度對比，選精度高的。

然后連線。注意，數據分割到模型對比節點這一條線，別忘了做調整。要注意傳遞的數據應該是測試集，test data，而不是訓練集。

流程搭建好，點擊開始跑起來。軟件運行到某一個節點，需要你輸入時會彈出來。

在數據清理節點，散點圖能看出來有兩個點的風險值明顯偏高，那就把這兩個點剔除，害群之馬不可留。

在重要性分析節點，發現大部分變量的重要性都很低，只有X4、X8和X12比較重要。到X3，重要性就只有0.0063了。那我們就把重要性閾值設置為0.01，不重要的都刪了，只保留三個。

運行結束，點開模型對比結果，可查看幾個代理模型的精度。

一般我們看決定系數R2，越大越好，GBDT勝。

平均絕對百分比誤差mape，越小越好，GBDT勝。

只要新的輸入相比訓練數據沒有過度外推，即范圍不相差太大，評估精度是有保證的。

你還能把這個模型保存或者下載下來，通過模型讀取和模型計算節點調用，批量計算新結構強度。

大功告成，有沒有發現數據建模全程都沒有寫代碼？對代碼過敏者非常友好。

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（提示：本案例所用數據在DTEmpower安裝目錄的ApplicationData文件夾下）