參數(shù)優(yōu)化
關(guān)注創(chuàng)建者：博集華仿 創(chuàng)建時(shí)間：2019-03-24
參數(shù)優(yōu)化的視頻教程
iSight參數(shù)優(yōu)化-本構(gòu)參數(shù)反演入門(mén)
一、視頻內(nèi)容介紹 二、準(zhǔn)備工作——非標(biāo)測(cè)試數(shù)據(jù)、對(duì)應(yīng)非標(biāo)測(cè)試的仿真模型及相應(yīng)仿真odb結(jié)果 三、參數(shù)優(yōu)化流程搭建 # isight軟件簡(jiǎn)介 # 框架梳理——優(yōu)化對(duì)象（E、泊松比）、優(yōu)化目標(biāo)（仿真和測(cè)試誤差）、流程 # abaqus模塊——inp輸入、odb輸出讀取 # data matching模塊——仿真結(jié)果與測(cè)試結(jié)果比對(duì) # optimization模塊——參數(shù)優(yōu)化算法 # 數(shù)據(jù)流檢查
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Abaqus+Isight對(duì)流換熱系數(shù)及材料參數(shù)優(yōu)化
Abaqus+Isight對(duì)流換熱系數(shù)及材料參數(shù)優(yōu)化 1、詳細(xì)介紹了Abaqus的建模過(guò)程； 2、詳細(xì)介紹了Isight的模型搭建過(guò)程，詳細(xì)介紹如何根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，反演出材料的綜合對(duì)流換熱系數(shù)和材料參數(shù)； 3、基于Abaqus+Isight實(shí)現(xiàn)綜合對(duì)流換熱系數(shù)和材料參數(shù)的優(yōu)化，可推廣到其他模型參數(shù)材料及對(duì)流換熱系數(shù)參數(shù)優(yōu)化； 4、教程附有源文件、PPT及軟件連接。
￥150 1小時(shí)2分鐘 464播放
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MeshWorks參數(shù)優(yōu)化教程
MeshWorks參數(shù)優(yōu)化教程 1.MeshWorks中最豐富的參教化功能庫(kù)提供了最廣闊的設(shè)計(jì)空間，最大限度地發(fā)揮了優(yōu)化潛力。 2.最廣泛的參數(shù)化范圍與多學(xué)科優(yōu)化(MDO)相結(jié)合，可在滿(mǎn)足性能目標(biāo)的同時(shí)最大程度地減輕重量。 3.ROM(降階建模)模塊與參數(shù)化相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了真正的快速優(yōu)化。 4.參數(shù)化功能的易用性大大減少了快速設(shè)計(jì)選代和多學(xué)科優(yōu)化MDO的總體時(shí)間。
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參數(shù)優(yōu)化的實(shí)例教程
（2）多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化：
應(yīng)用優(yōu)化算法，搜索滿(mǎn)足優(yōu)化目標(biāo)的最佳設(shè)計(jì)變量值，實(shí)際客戶(hù)需求往往要求的優(yōu)化目標(biāo)可以是針對(duì)不同物理場(chǎng)或者學(xué)科的多個(gè)目標(biāo)，故稱(chēng)多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化。
（3）穩(wěn)健性可靠性評(píng)估與優(yōu)化：
評(píng)估設(shè)計(jì)參數(shù)的波動(dòng)對(duì)產(chǎn)品性能的影響，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的失效概率并進(jìn)行優(yōu)化。
參數(shù)優(yōu)化是詳細(xì)設(shè)計(jì)階段進(jìn)行設(shè)計(jì)定型的重要技術(shù)，為了克服多學(xué)科非線性優(yōu)化中遇到的大量設(shè)計(jì)參數(shù)的困難，參數(shù)優(yōu)化可以進(jìn)行參數(shù)敏感度分析、穩(wěn)健性評(píng)估、可靠性分析、多學(xué)科優(yōu)化、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化等等。
通過(guò)參數(shù)敏感性分析，在眾多參數(shù)中識(shí)別出影響性能的重要參數(shù)，過(guò)濾掉不重要的參數(shù)，建立響應(yīng)面；通過(guò)多學(xué)科優(yōu)化，輸出滿(mǎn)足設(shè)計(jì)需求的最佳設(shè)計(jì)參數(shù)；通過(guò)穩(wěn)健性、可靠性分析及優(yōu)化，評(píng)估離散參數(shù)對(duì)產(chǎn)品性能的影響程度，從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)改進(jìn)、定型，完成最終的詳細(xì)設(shè)計(jì)。
圖1 參數(shù)優(yōu)化技術(shù)
參數(shù)優(yōu)化的一般流程包括以下步驟：
（1）參數(shù)化建模：包括參數(shù)化CAD模型（如尺寸參數(shù)）以及參數(shù)化有限元模型（如載荷工況條件參數(shù)化）。
（2）參數(shù)敏感性分析：識(shí)別重要性參數(shù)，過(guò)濾無(wú)關(guān)參數(shù)，并建立高質(zhì)量響應(yīng)面，為后續(xù)快速優(yōu)化做準(zhǔn)備。
（3）優(yōu)化分析：定義優(yōu)化目標(biāo)、約束條件，設(shè)定優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。
（4）設(shè)計(jì)驗(yàn)證：對(duì)最終的優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證性分析。
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workbench結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)可以分為兩類(lèi)：拓?fù)?em>優(yōu)化和參數(shù)優(yōu)化。
本文內(nèi)容：
workbench參數(shù)優(yōu)化之參數(shù)相關(guān)實(shí)例詳解
下文目錄：
一：建模與參數(shù)設(shè)置
二：加載與參數(shù)設(shè)置
三：參數(shù)優(yōu)化之參數(shù)相關(guān)
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workbench結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)可以分為兩類(lèi)：拓?fù)?em>優(yōu)化和參數(shù)優(yōu)化。
本文內(nèi)容：
workbench參數(shù)優(yōu)化之響應(yīng)面優(yōu)化實(shí)例詳解
下文目錄：
一：建模與參數(shù)設(shè)置
二：加載與參數(shù)設(shè)置
三：參數(shù)優(yōu)化之響應(yīng)面優(yōu)化
參數(shù)優(yōu)化是光學(xué)設(shè)計(jì)中不可或缺的重要步驟。它可以幫助完善和改進(jìn)系統(tǒng)，以確保完成任務(wù)的技術(shù)指標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)預(yù)期的性能。高速物理光學(xué)建模和設(shè)計(jì)軟件VirtualLab Fusion包括一個(gè)內(nèi)置的參數(shù)優(yōu)化功能，當(dāng)然，根據(jù)設(shè)計(jì)任務(wù)的要求，該功能可以基于不同的仿真引擎(包括光線追跡和場(chǎng)追跡)工作。軟件隨附的現(xiàn)成探測(cè)器和分析器的選擇提供了許多最常見(jiàn)的優(yōu)化函數(shù)，并可以通過(guò)編程進(jìn)行額外的定制。
參數(shù)優(yōu)化文檔簡(jiǎn)介
VirtualLab Fusion提供三種局部優(yōu)化算法和一種全局優(yōu)化算法。此用例介紹了相關(guān)的參數(shù)優(yōu)化文檔及其選項(xiàng)和設(shè)置。
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蛾眼抗反射結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格分析與設(shè)計(jì)
利用傅里葉模態(tài)法和VirtualLab Fusion中的參數(shù)優(yōu)化，我們展示了抗反射蛾眼結(jié)構(gòu)的分析和設(shè)計(jì)。
展開(kāi) 參數(shù)優(yōu)化是光學(xué)設(shè)計(jì)中不可或缺的重要步驟。它可以幫助完善和改進(jìn)系統(tǒng)，以確保完成任務(wù)的技術(shù)指標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)預(yù)期的性能。高速物理光學(xué)建模和設(shè)計(jì)軟件VirtualLab Fusion包括一個(gè)內(nèi)置的參數(shù)優(yōu)化功能，當(dāng)然，根據(jù)設(shè)計(jì)任務(wù)的要求，該功能可以基于不同的仿真引擎(包括光線追跡和場(chǎng)追跡)工作。軟件隨附的現(xiàn)成探測(cè)器和分析器的選擇提供了許多最常見(jiàn)的優(yōu)化函數(shù)，并可以通過(guò)編程進(jìn)行額外的定制。
參數(shù)優(yōu)化文檔簡(jiǎn)介
VirtualLab Fusion提供三種局部優(yōu)化算法和一種全局優(yōu)化算法。此用例介紹了相關(guān)的參數(shù)優(yōu)化文檔及其選項(xiàng)和設(shè)置。
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蛾眼抗反射結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格分析與設(shè)計(jì)
利用傅里葉模態(tài)法和VirtualLab Fusion中的參數(shù)優(yōu)化，我們展示了抗反射蛾眼結(jié)構(gòu)的分析和設(shè)計(jì)。
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參數(shù)優(yōu)化的相關(guān)專(zhuān)題、標(biāo)簽、搜索
參數(shù)優(yōu)化參數(shù)化優(yōu)化風(fēng)機(jī)參數(shù)優(yōu)化abaqus參數(shù)優(yōu)化工藝參數(shù)優(yōu)化VMD參數(shù)優(yōu)化 優(yōu)化設(shè)計(jì)仿真優(yōu)化 參數(shù)優(yōu)化參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化sw參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化其他cae軟件參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化sw參數(shù)優(yōu)化優(yōu)化其他cae軟件其他ca參數(shù)參數(shù)優(yōu)化參數(shù)化建模參數(shù)化建模仿真優(yōu)化仿真優(yōu)化質(zhì)量?jī)?yōu)化參數(shù)優(yōu)化ansys參數(shù)優(yōu)化兩參數(shù)相等
參數(shù)優(yōu)化的最新內(nèi)容
3.4 光柵衍射角度理論計(jì)算
通過(guò)光柵方程n?×sin(θ?)=n?×sin(θ?)+m×λ/d，可精準(zhǔn)計(jì)算各級(jí)衍射角度，僅1~4級(jí)衍射光可在波導(dǎo)內(nèi)實(shí)現(xiàn)有效傳播，其余級(jí)次光路被抑制，為光柵參數(shù)優(yōu)化提供理論依據(jù)。
OAS 仿真優(yōu)化來(lái)解困6小時(shí)前
02/案例描述
本案例基于 OAS 光學(xué)軟件，通過(guò)序列與非序列光線追跡、光機(jī)一體化建模及多參數(shù)優(yōu)化，完成菲林式投影燈光學(xué)系統(tǒng)全流程設(shè)計(jì)與仿真，實(shí)現(xiàn)高清晰度、低畸變、高均勻性的投影效果，為投影燈光學(xué)設(shè)計(jì)提供高效解決方案。
6/11 | Discovery 2026 R1 更加快速便捷的參數(shù)化優(yōu)化
主題簡(jiǎn)介：在產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中，如何更高效地完成設(shè)計(jì)探索與參數(shù)優(yōu)化，始終是提升創(chuàng)新效率的關(guān)鍵。本次直播將聚焦 Ansys Discovery 26 R1 的最新功能升級(jí)，介紹其在參數(shù)化建模、變量驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、快速方案對(duì)比與優(yōu)化流程上的增強(qiáng)能力。
· AI 賦能迭代：2025 版本引入AI 輔助建模與優(yōu)化，自動(dòng)生成約束方案、優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)，求解效率提升60%；未來(lái)將融合生成式 AI，實(shí)現(xiàn) “概念草圖 - 仿真模型” 一鍵生成，進(jìn)一步降低使用門(mén)檻。
3. 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
· 多物理場(chǎng)深度融合：強(qiáng)化機(jī)械 - 電 - 液 - 熱 - 控制全耦合仿真，適配新能源汽車(chē)、智能裝備等復(fù)雜系統(tǒng)需求。
同時(shí)，對(duì)光線追跡的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，包括追跡光線數(shù)量、追跡精度等，以保證光線追跡結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。
? 光線追跡與數(shù)據(jù)采集
完成上述設(shè)置后，使用OAS軟件的核心光線追跡功能。OAS基于表面的非序列光線追跡技術(shù)，采用蒙特卡洛原理追跡隨機(jī)分布的幾何光線或波動(dòng)光束，以圖形化方式顯示光線、幾何體及分析結(jié)果。
設(shè)置優(yōu)化參數(shù)：
· 目標(biāo)體積分?jǐn)?shù)：設(shè)置為0.3（即最終材料用量為設(shè)計(jì)空間的30%），設(shè)置如圖4所示。
圖4 體積分?jǐn)?shù)約束設(shè)置
· 優(yōu)化目標(biāo)：以最小柔度作為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)置如圖5所示。
圖5 優(yōu)化最小柔度設(shè)置
· 懲罰因子p：通常為3。
這種模式可以用參數(shù)優(yōu)化來(lái)優(yōu)化某些角度的畸變。
例子：球狀透鏡的畸變
例子：球狀透鏡的畸變
VirtualLab Fusion技術(shù)
文件信息
? 制造適配性分析，筑牢量產(chǎn)良率基礎(chǔ)
軟件可模擬納米結(jié)構(gòu)尺寸偏差、邊緣粗糙度、周期誤差等多種工藝缺陷，量化分析缺陷對(duì)成像分辨率、MTF 曲線、信噪比的影響，進(jìn)而優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)，降低對(duì)加工精度的敏感度，提前預(yù)判加工誤差對(duì)超表面性能的影響。
圖3 拓?fù)?em>優(yōu)化參數(shù)設(shè)置
【優(yōu)化結(jié)果云圖】提取不同閾值優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)云圖。
? AI持續(xù)學(xué)習(xí)，優(yōu)化推薦：系統(tǒng)記錄每一次測(cè)試數(shù)據(jù)，AI算法不斷優(yōu)化參數(shù)匹配模型，讓推薦方案越來(lái)越精準(zhǔn)。
? 異常智能分析：當(dāng)測(cè)試結(jié)果出現(xiàn)偏差，系統(tǒng)可基于歷史數(shù)據(jù)提供可能的原因分析與解決思路，成為操作員的"智能副駕"。
從此，材料檢測(cè)不再依賴(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。新手也能一鍵執(zhí)行專(zhuān)家級(jí)測(cè)試，確保每一次結(jié)果都精準(zhǔn)可靠。
不止于數(shù)據(jù)，更是可靠的自動(dòng)化平臺(tái)
當(dāng)然，精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)必須來(lái)自精準(zhǔn)的測(cè)量。
