智能優化的案例
OASIS 奧希思 R2018.1智能優化軟件培訓總結
為期三周的OASIS 奧希思 R2018.1智能優化軟件培訓結束了。讓我們一起回顧總結一下這三周的主要內容。
2018.11.15
首先介紹了奧希思所具有的智能優化算法以及軟件特點。其次介紹了奧希思智能優化軟件的文件構成、問題設置模塊、優化設置模塊以及結果和可視化模塊。對于問題設置模塊深入講解了基于babel語言的數學表達方程式的書寫規則。最后引用了一個金屬罐優化案例來進行實際操作驗證。
2018.11.22
主要介紹了針對工程問題仿真優化的接口。奧希思智能優化軟件目前具有三個接口，一個是一般接口，所謂的一般接口就是指只要找到外部軟件的輸入和輸出文件就可以與奧希思進行集成鏈接，形成各行各業具有特色的設計仿真優化智能軟件。第二個接口是ANSYS接口，我們都知道ANSYS是一款很強大的CAE仿真軟件，并具備多學科仿真能力，目前奧希思已經在ANSYS Worbench里具有插件，只需一鍵就可以將ANSYS Workbench和奧希思集成起來進行仿真優化。第三個接口是SolidWorks接口，同第二個接口一樣，我們亦可在SolidWorks中找到奧希思插件模塊，一鍵進行優化同步設計，使模型設計參數達到最優。最后操作了三個集成案例來分別演示說明奧希思具有的三個接口。
2018.11.29
重點介紹了決策支持模塊，幫助工程師進一步地進行方案的智能抉擇。其次又分別介紹了一些額外的功能，像DOE模塊，設計驗證，歷史日志等等。
奧希思智能優化軟件操作簡單易懂，無需選擇算法調節參數，并具有高效的搜索及全局優化算法并且擅于解決大變量，強約束以及黑箱問題。設計和搜索過程可以隨時觀察分析，結果可靠性更高，并具有獨特的決策分析與篩選模塊。使工程師從優化中解放出來，全身心投入到設計仿真當中。
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
Ansys optiSLang就是這樣一款工具，通過與HFSS的無縫結合，實現對設計潛能的進一步激發，相信optiSLang的這一系列智能優化技術，將在天線設計、濾波器設計等射頻電磁場領域具有越來越廣泛的應用。
來源于：ANSYS官網
智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
Ansys optiSLang
Ansys optiSLang是一款先進的仿真流程集成與設計優化（Process Integration and Design Optimization，PIDO）工具。optiSLang不僅僅是一款優化工具，實際上它是基于數學方法研究產品設計中的輸入參數和輸出響應，實現設計流程集成以及優化自動化，同時為數字孿生（Digital Twin）提供降階模型。optiSLang不僅優化產品性能，同時兼顧設計的魯棒性以及可靠性，最終達到穩健設計。
從簡單優化到穩健設計
3
optiSLang智能優化的關鍵技術
optiSLang的智能優化技術，首先是通過對設計空間的充分探索（DoE），建立最佳預測元模型，分析參數敏感度。基于對設計的充分理解，降低設計復雜度，軟件推薦給出最合適的優化算法。在整個優化過程中實現參數重要性自動篩選，優化算法自動推薦，以及魯棒性、可靠性評估。
optiSLang的智能優化技術
a
最佳預測元模型MoP
描述客觀事物的物理行為，通常有兩種途徑：
一種是基于實物的物理機理，建立理論模型即物理仿真模型；
另一種是基于先驗數據，建立經驗預測模型
optiSLang基于實驗設計數據對系統響應建立預測模型，這個預測模型稱為最佳預測元模型（MoP- Metamodel of Optimal）。MoP是建立在一系列實驗設計（DoE）采樣基礎上的，optiSLang提出一個預測質量的關鍵指標-預測系數（CoP - Coefficient of Prognosis）來評估對實際模型的預測質量。
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
從簡單優化到穩健設計
3
optiSLang智能優化的關鍵技術
optiSLang的智能優化技術，首先是通過對設計空間的充分探索（DoE），建立最佳預測元模型，分析參數敏感度。基于對設計的充分理解，降低設計復雜度，軟件推薦給出最合適的優化算法。在整個優化過程中實現參數重要性自動篩選，優化算法自動推薦，以及魯棒性、可靠性評估。
optiSLang的智能優化技術
a
最佳預測元模型MoP
描述客觀事物的物理行為，通常有兩種途徑：
一種是基于實物的物理機理，建立理論模型即物理仿真模型；
另一種是基于先驗數據，建立經驗預測模型
optiSLang基于實驗設計數據對系統響應建立預測模型，這個預測模型稱為最佳預測元模型（MoP- Metamodel of Optimal）。MoP是建立在一系列實驗設計（DoE）采樣基礎上的，optiSLang提出一個預測質量的關鍵指標-預測系數（CoP - Coefficient of Prognosis）來評估對實際模型的預測質量。
展開 
【新聞】天洑軟件參展第五屆智能優化與調度學術會議
2022年8月12日-14日，由太原科技大學、湖南省系統仿真學會主辦的“第五屆智能優化與調度學術會議”在山西太原順利召開。會議以 “人工智能賦能優化調度”為主題，圍繞大數據、人工智能、仿真優化、智能優化、調度優化等方向，通過大會報告、分組報告、墻展報告和企業應用展示等形式，開展前沿理論、方法、技術及應用研討。天洑軟件作為協辦單位參與此次學術會。
大會上，天洑軟件董事長張明博士作了題為《AI驅動的智能工業設計運維一體化平臺》的報告，詳細介紹了中國工業未來的發展高度依賴國產化和數智化的進程，中國制造轉型升級要求國產化的設計仿真技術和運維平臺。設計運維技術的積累傳承、設備的故障診斷智能預警、系統的智能運行優化成為制造業的剛需，高效安全、減員增效、技術傳承等是未來工業技術發展的主目標。天洑軟件提供智能設計仿真優化一體化的解決方案，讓仿真和優化真正更直接賦能設計，通過AI等智能算法提升智能設計效率、加速仿真求解、減少優化次數，通過搭建專用一體化平臺，幫助設計人員完成高效設計；天洑軟件提供智能設計運維一體化的解決方案，包括核心算法、行業應用、軟件平臺和相關服務，最大的特色是融合了專家機理、基于人工智能的工業大數據分析和AI賦能的工程仿真技術三方面于一體的完整工具鏈和完整解決方案。天洑技術目前已經成功應用在我國能源電力、船舶海洋工程、航空航天、汽車、建材、礦山等領域的設計運維上，得到了用戶的高度認可，并且已經走出國門。
展開 【產品】智能優化設計軟件AIPOD 2023R2新版本功能介紹
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。
OASIS奧希思智能優化設計系列培訓（二）
我們公司的OASIS奧希思就在這樣的背景下從實驗室（SFU產品設計與優化實驗室）孵化成產品。
Empower Operations Corp.創始人王高峰博士是該產品設計與優化實驗室（網址www.sfu.ca/~gwa5）的帶頭人，他的團隊被同行公認為該領域世界領先團隊之一。王博士畢業于華中科技大學，碩士師從原中國工程院院長周濟教授。1999年從加拿大維多利亞大學博士畢業以后，受聘于加拿大曼尼托巴大學，現為加拿大名校西門菲沙大學終身正教授，在工程設計自動化領域潛心研究20多年，在國際著名期刊和大會上發表160多篇學術論文和多個技術專利，發表了基于徑向基函數的高維模型表征方法（高維咒語問題優化）Radial Basis Function based High Dimensional Model Representation (RBF-HDMR)等著名算法，全球各個地區超過幾百次的研究程序下載，論文引用總次數超過5000多次，開創并引領了在近似優化領域應用高維模型表征技術（HDMR）的研究熱潮。
四、OASIS 奧希思智能優化軟件
OASIS 奧希思智能優化軟件師出名門，作為第三代優化設計軟件的杰出代表，它集成了業界領先的AI算法，能自動運行仿真軟件，自動改變輸入文件，重新啟動設計流程，從而消除了傳統開發設計流程中的瓶頸，使整個設計流程實現全數字化和全自動化，能更快速，更高效的解決一系列的設計優化問題。相比其他優化軟件，OASIS 奧希思智能優化軟件具有以下明顯的技術特點：
l 更加簡單明了的圖形用戶界面：可以很容易地定義設計目標、約束以及變量。
l 傻瓜式智能封裝算法：無需選擇算法和設置算法參數，一鍵優化！
l 全局、多目標優化；特別擅長解決一些大變量、強約束以及黑箱問題！
展開 AIPOD——人工智能優化設計平臺
AIPOD是一款智能優化平臺，具有先進的智能優化策略；主要用于目標函數為數值模擬（如CAE）類的優化問題，追求以更小的計算代價，更短的時間找到更優的設計方案。
AIPOD特點
1) 具有優秀的智能優化算法，擁有較高的優化效率；
2) 包括含代理和無代理多種優化模式；
3) 支持多目標優化與多工況優化；
4) 仿真求解器連接靈活，用戶使用簡便；
5) 具備DoE與后處理功能。
AIPOD界面演示
后處理界面
AIPOD優化算法測試
AIPOD通用全局優化算法測試，驗證算法是否能夠滿足，在充分小的計算規模下，尋找到充分可取的優解；測試函數如表1所示。
同時，對比測試選用的優化算法和最大計算數目如下表所示；
1 單目標值優化
1.1 Shubert函數：
1.2 Griewank函數：
2 多目標值優化
ZDT1，2，3，4測試函數：
Pareto 前沿對比策略：
按照計算次序，每間隔1000個計算中獲取對應的pareto前沿，觀察pareto前沿移動的效率 。
ZDT1函數測試
ZDT2函數測試
ZDT3函數測試
ZDT4函數測試
展開 【新聞】天洑軟件將參加2022年智能優化與調度學術會議
天洑軟件將于2022年8月12日-14日參加2022年智能優化與調度學術會議。會議中天洑軟件將作題為《AI驅動的智能工業設計運維一體化平臺》的主題報告，同時天洑將在會議展區展出多款自研軟件產品及案例，歡迎前來咨詢和技術交流。
學術會信息
●
會議
時間：2022年8月12日-14日
●
會議名稱：智能優化與調度學術會議
●
會議地點：太原陽光國際酒店
●
天洑展臺號：S-03號
● 會議報告：
● 時間：8月13日 10:35-11:15
● 主題：AI 驅動的智能工業設計運維一體化平臺
●
出展產品：
● 智能熱流體仿真軟件AICFD
● 智能結構仿真軟件AIFEM
● 智能優化軟件AIPOD
● 智能監盤系統
● 設備智能預警與故障診斷系統
關于天洑
南京天洑軟件有限公司為中國智能工業軟件研發領域的高新技術企業，專注于中國自主知識產權的智能設計、快速仿真、優化、運維類工業軟件的研發。公司成立于2011年5月20日，總部位于南京，在北京、大連、寧波、上海、青島設有分公司或子公司。
展開 Abaqus|智能優化算法的反演加強筋位置，提升薄壁結構穩定性 ￥50
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。
展開 OASIS 奧希思 R2018.1智能優化軟件培訓
軟件介紹：
OASIS 奧希思智能優化軟件師出名門，作為第三代優化設計軟件的杰出代表，它集成了業界領先的AI算法，能自動運行仿真軟件，自動改變輸入文件，重新啟動設計流程，從而消除了傳統開發設計流程中的瓶頸，使整個設計流程實現全數字化和全自動化，能更快速，更高效的解決一系列的設計優化問題。相比其他優化軟件，OASIS 奧希思智能優化軟件具有以下明顯的技術特點：
1、更加簡單明了的圖形用戶界面：可以很容易地定義設計目標、約束以及變量。
2、傻瓜式智能封裝算法：無需選擇算法和設置算法參數，一鍵優化！
3、全局、多目標優化；特別擅長解決一些大變量、強約束以及黑箱問題！
4、收斂速度更快速，質量好，穩健性高。
5、提供直觀的決策支持功能：幫助用戶進行科學決策。
OASIS 奧希思智能優化軟件同時給企業和用戶帶來了巨大的價值：
1、加速設計速度，縮短產品開發周期；
2、創新設計流程，實現智能設計升級；
3、提供最佳的系統級的設計方案；
4、降低產品成本，提高產品質量，實現企業價值最大化；
5、解放工程師，讓工程師專注于挖掘設計問題的內在結構和知識；
6、給企業高層提供科學的決策支持工具。
展開 
智能優化設計軟件AIPOD 2023R1新版本功能介紹
AIPOD 2023R1版本視頻介紹
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，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，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尋找到更好的產品或流程設計方案。
相比于上一個版本，AIPOD 2023R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括：
工具節點敏捷調用
新增優化任務節點
專家知識輔助優化
代理訓練算法擴展
圖1 智能優化設計軟件AIPOD 2023R1正式發布
一、工具節點敏捷調用
AIPOD 2023R1版本實現了對UG、Fluent、Start-CCM+等常用CAD和CAE節點的深度集成，上傳模型文件即可自動識別內部參數，通過圖形化界面操作完成相關設置。全程無需任何程序腳本編輯，使用門檻更低、操作更便捷。
圖2 常用CAD、CAE節點深度集成
二、新增優化任務節點
AIPOD 2023R1版本實現了優化任務節點的抽離，進而可實現系統各模塊間的級聯優化，使得AIPOD適用于復雜的系統級工業設計場景，應用領域得到進一步拓展。
展開 【產品】智能優化設計軟件平臺AIPOD 2024R1正式發布
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平臺，致力于解決性能更優、成本更低、重量更輕等目標的工程設計尋優問題。軟件針對工業設計仿真領域存在的諸多問題，如產品指標達到瓶頸、依賴專家經驗、多學科多目標難以兼顧等，基于人工智能技術研發了先進的智能優化策略，使得軟件使用門檻更低，優化效率更高，優化效果更好。無論是結構、流體、熱力學、電磁學或多物理場耦合問題，AIPOD都可以幫助設計團隊高效地尋找到更好的設計方案。
一、AIPOD的功能和特色
● 豐富的CAD/CAE軟件接口
● 前沿高效的新一代智能優化算法
● 數字化專家知識挖掘與優化輔助
● 便利的圖形化優化流程搭建界面
● 自動化流程執行引擎
● 適配多類型的操作系統及計算集群
● 敏捷的后處理可視化探索
● 國產自主可控
二、版本更新介紹
AIPOD 2024R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括
■ 支持基于Hypermorph的非參數化幾何模型優化
■ 新增CAD/CAE軟件接口，結構優化場景覆蓋更全面
■ 升級變量關聯功能，變量提取更輕松
■ 新增優化任務結果一鍵驗證功能，優化方案更可信
■ 升級采樣可視化功能，算力利用更高效
■ 其他易用性升級（多列排序、算例重新執行、任務監控）
圖1 智能優化設計軟件AIPOD 2024R1啟動界面
1）支持基于Hypermorph的非參數化幾何模型優化
AIPOD 2024R1版本新增對非參數化幾何模型的優化支持。在以往的版本中，AIPOD擅長處理如變幾何參數、變邊界條件等優化任務；但在部分場景下（如整車廠等），由于上游供應商只提供了非參數化的幾何模型，導致優化工作無法開展。
展開 Isight Pointer智能優化器簡介
pointer優化器集眾家所長，可以處理可以處理高度非線性問題，用戶不需要專業的優化知識，優化之前也不需要對設計空間了解很多，它可以處理具有多個輸入參數的問題（大于20），各種優化技術內部自動切換，另外這種優化策略不設定收斂準則，只要處于運行中則盡量尋找優化方案。
Isight Pointer智能優化器簡介.pdf
第七屆"仿真優化+工業人工智能"國產工業軟件研討會暨2025年天洑軟件用戶大會圓滿召開
日本工程院院士、日本國立富山大學終身教授
中國科學院工業人工智能研究院首席科學家 唐政
中國航發四川燃氣渦輪研究院專項總師曾軍先生發表了“渦輪多學科多目標智能優化設計” 主題報告，他指出“航空發動機渦輪作為核心熱端部件，其設計面臨高溫、高壓等多學科耦合挑戰。傳統設計方法難以協調熱力、氣動、結構等復雜指標要求。
本研究創新性地采用智能優化技術，通過參數化建模大幅提升設計效率，使原本耗時數日的建模和仿真工作縮短至分鐘級。通過建立智能優化流程，實現設計方案的快速迭代優化。最終結果顯示，渦輪盤減重14%以上，同時葉片溫度降低35度，最大應力降低7%。
這種融合多學科協同設計與智能優化技術的新方法，為突破下一代航空發動機性能瓶頸提供了關鍵技術支撐，將有效推動我國航空發動機自主研發能力的提升。”
中國航發四川燃氣渦輪研究院專項總師 曾軍
清華大學長聘教授、中國仿真學會常務副理事長王凌參加了本次用戶大會并作主題報告，他指出“工業軟件是智能工業系統的大腦和神經，然而從產品的設計、制造到計劃、調度、運維等全生命周期，使用的工業軟件90%以上都是國外的。國產工業軟件的匱乏，導致我國制造強國戰略受到阻礙，所以急需發展有自主產權的國產工業軟件。”
一直以來，王凌教授圍繞工業軟件的主要研究方向是智能優化、仿真優化和調度優化，隨著對工業過程的深入了解，緊跟前沿技術，研究過程也不斷往前推進。大會上，他以“工業與服務系統智能調度優化及展望”為主題，向與會者分享了最新研究成果及產業前瞻。
展開 