參數(shù)化建模及多學(xué)科優(yōu)化的案例
MeshWorks多學(xué)科網(wǎng)格參數(shù)化DOE優(yōu)化
MeshWorks的參數(shù)化功能，包括形狀參數(shù)化、板厚、材料、孔、加強(qiáng)筋及焊接等參數(shù)化。這些眾多的參數(shù)化功能可以幫助工程師快速進(jìn)行DOE分析，而無需等待CAD數(shù)據(jù)更新，從而加快了設(shè)計周期。
MeshWorks的參數(shù)化網(wǎng)格建模功能可以幫助用戶非常快速地分析多種工況，這些參數(shù)通常是常規(guī)形狀參數(shù)之外的參數(shù)類型，比如各種加強(qiáng)特征，如ribs、beads、bulkheads、darts以及縫焊長度、點焊數(shù)量等。MeshWorks擁有最全面的參數(shù)化特征庫，因此可以進(jìn)行全面的DOE優(yōu)化研究。
MeshWorks可以通過同一參數(shù)化模型同時生成不同學(xué)科的參數(shù)化模型，如Crash，NVH，Durab，CFD。當(dāng)某一參數(shù)改變時，所有學(xué)科模型的參數(shù)同步改變，從而使得多學(xué)科優(yōu)化MDO成為可能。
MeshWorks擁有眾多快速參數(shù)化面板，只需點擊一次鼠標(biāo)，即可創(chuàng)建諸如倒角半徑、孔直徑、肋高度及肋厚度的參數(shù)化網(wǎng)格。對于鈑金件，也可以快速同時創(chuàng)建多種參數(shù)，如結(jié)構(gòu)件寬度、高度、翻邊寬度及焊點間距的參數(shù)化網(wǎng)格。此強(qiáng)大功能大大節(jié)省了模型參數(shù)化的創(chuàng)建時間。
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展開 基于SFE全參數(shù)化副車架多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計
具體多學(xué)科優(yōu)化分析時需要考察哪些安裝點的動剛度值，需要根據(jù)變量位置進(jìn)行評估，當(dāng)然如果不確定是否有影響，可以把所有安裝點的動剛度作為多學(xué)科優(yōu)化時考察的性能。
3.4 疲勞性能
副車架疲勞分析可以進(jìn)行基于道路譜載荷或臺架載荷。疲勞性能可以作為校核性能，不在多學(xué)科優(yōu)化時考慮。（當(dāng)然亦可以在多學(xué)科優(yōu)化時考慮疲勞性能，具體方法如車輪多學(xué)科系列文章所述）。本例中多學(xué)科優(yōu)化時不考慮疲勞分析。疲勞分析作為校核工況在進(jìn)行分析。
四。SFE全參數(shù)化模型
SFE可參對象包括：InfluencePoints(IP點)：包括基點/輔助點的空間坐標(biāo)；線上點的曲線特征參數(shù)。Lines(線)：切角。BaseSections(基礎(chǔ)截面)：截面點的坐標(biāo)；片段切角。LocalSections(局部截面)：沿基線的曲線特征參數(shù)；沿三軸的轉(zhuǎn)動；沿三個方向的移動；面內(nèi)兩方向的縮放。PID/MAT(屬性/材料)：殼單元厚度，材料屬性。
通過對以上對象進(jìn)行參數(shù)化，可以優(yōu)化截面形狀，梁系位置\形狀，關(guān)鍵接頭尺寸，部件厚度，材料等。
本例中對副車架前橫梁直徑、中間橫梁直徑、連接板寬度、前支架厚度、后支架厚度、連接板厚度、中間橫梁厚度等創(chuàng)建7個參數(shù)。
需要注意的是，本例模態(tài)分析、動剛度分析使用的求解器是optistruct，強(qiáng)度分析使用的求解器是ABAQUS。因此在SFE后臺導(dǎo)出FE模型需要同時導(dǎo)出.nas模型和.inp模型。這個需要在.con文件中直接修改即可。
五。基于LSOPT的多學(xué)科參數(shù)優(yōu)化
使用LS-OPT的帶有域縮減的迭代優(yōu)化算法，該方法支持Adaptive Sampling。在每輪優(yōu)化迭代過程中會不斷更新代理模型的精度。
展開 Isight多學(xué)科參數(shù)優(yōu)化軟件模塊構(gòu)成 附isight參數(shù)優(yōu)化理論和實例詳解下載
設(shè)計門戶（Design Gateway）
流程集成界面，通過搭積木的方式實現(xiàn)流程集成，將數(shù)據(jù)流和控制流可視化，并提供對整個流程進(jìn)行瀏覽的界面。設(shè)計流程按樹狀結(jié)構(gòu)定義，每個層次的子任務(wù)可以使用不同的設(shè)計探索策略。
運行門戶（Runtime Gateway）
監(jiān)控和后處理界面，可以繪制多種曲線、曲面、散點圖、柱狀圖、表格等，結(jié)果運行完成后生成Summary報告給出優(yōu)化運行時間、最優(yōu)結(jié)果及設(shè)計變量、約束等用戶關(guān)心的問題。提供設(shè)計空間可視化（VDD）、工程數(shù)據(jù)挖掘（EDM）等后處理功能。
組件庫（Library/Add-OnComponent）
包含通用和專用的CAD/CAE及自編軟件接口。
優(yōu)化算法庫（Optimization）
數(shù)值優(yōu)化、全局優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化、專家智能優(yōu)化算法，是工程師開展設(shè)計優(yōu)化工作的利器。
試驗設(shè)計算法庫（DOE, Design OfExperiments）
通過系統(tǒng)而有效的方法分析設(shè)計空間、篩選關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)（減少問題規(guī)模）、評估設(shè)計變量影響以及辨別關(guān)鍵設(shè)計變量的交互影響關(guān)系。
近似模型算法庫（Approximation）
對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構(gòu)造替代模型，減少優(yōu)化中調(diào)用大規(guī)模CAE分析計算的次數(shù)，提高優(yōu)化效率。近似模型還用于剔除輸入參數(shù)平緩變化而輸出參數(shù)卻劇烈振蕩的仿真噪音。
質(zhì)量設(shè)計優(yōu)化（Quality Desgin）
運用隨機(jī)仿真和優(yōu)化理論（包括：蒙特卡洛仿真、Taguchi田口穩(wěn)健性設(shè)計和基于6Sigma可靠性分析和穩(wěn)健性設(shè)計DFSS，Design For Six Sigma），構(gòu)成一個完整的、公式化的對可靠性和穩(wěn)健性進(jìn)行評價和改進(jìn)的品質(zhì)設(shè)計哲學(xué)框架。
下載地址：isight參數(shù)優(yōu)化理論和實例詳解
展開 optimus整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化
整車多學(xué)科優(yōu)化是整車性能、重量的一種協(xié)同優(yōu)化的手段。整車的結(jié)構(gòu)性能包括NVH、碰撞安全、剛強(qiáng)度等。通常的分析優(yōu)化過程都是按不同學(xué)科單獨進(jìn)行的，然后在驗證優(yōu)化方案對其他性能的影響。多學(xué)科優(yōu)化可以同時考察各項性能，并可以將整車質(zhì)量作為設(shè)計目標(biāo)，在滿足各項性能的基礎(chǔ)上進(jìn)行最優(yōu)化輕量化設(shè)計。關(guān)于整車多學(xué)科優(yōu)化有不同的優(yōu)化策略，這涉及到軟硬件資源、項目開發(fā)周期等等各方面的影響。具體關(guān)于整車多學(xué)科優(yōu)化策略會在后續(xù)的文章中詳細(xì)討論。
分析工況：
多學(xué)科優(yōu)化考察的工況需要根據(jù)不同的策略進(jìn)行篩選，本案例選擇的非線性工況為正碰和側(cè)柱碰，線性工況為彎曲剛度、扭轉(zhuǎn)模態(tài)工況。
展開 
modefrontier整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化
圖：多學(xué)科分析工況
本文以modeFrontier環(huán)境介紹整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化。針對剛度、NVH等線性工況，首先進(jìn)行靈敏度分析進(jìn)行變量篩選。針對碰撞等分線性工況，根據(jù)經(jīng)驗篩選出設(shè)計變量。然后分別針對不同的工況進(jìn)行DOE分析采樣，用于構(gòu)建元模型，包括質(zhì)量元模型。然后在基于元模型進(jìn)行優(yōu)化，使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化分析。
一、設(shè)計變量篩選：
關(guān)于設(shè)計變量的篩選，請參照《基于Isight多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化》一文中基于靈敏度分析進(jìn)行變量篩選的部分。
鏈接：【基于Isight多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化】
二、設(shè)計參數(shù)：
2.1 設(shè)計變量：根據(jù)靈敏度分析結(jié)果，篩選設(shè)計變量。
剛度：24個厚度變量
NVH：26個厚度變量
正碰：14個厚度變量
做好設(shè)計變量統(tǒng)計表，便于多學(xué)科聯(lián)合時變量關(guān)聯(lián)。
2.2 設(shè)計響應(yīng)：
正碰：防火墻侵入量
正碰：B柱加速度
彎曲剛度
彎扭模態(tài)
三、modefrontier多學(xué)科優(yōu)化
多學(xué)科優(yōu)化中的碰撞工況使用LSDYNA進(jìn)行求解，白車身剛度和模態(tài)使用Nastran進(jìn)行求解。
圖：modefrontier多學(xué)科優(yōu)化圖
圖：modefrontier多學(xué)科優(yōu)化界面
3.1 輸入參數(shù)
3.2 求解模塊
剛度、模態(tài)使用Nastran求解器進(jìn)行求解，結(jié)果提取包括f06文件、meta提取op2結(jié)果等用于創(chuàng)建設(shè)計響應(yīng)，設(shè)計約束。
展開 Isight整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化
多學(xué)科優(yōu)化可以同時考察各項性能，并可以將整車質(zhì)量作為設(shè)計目標(biāo)，在滿足各項性能的基礎(chǔ)上進(jìn)行最優(yōu)化輕量化設(shè)計。關(guān)于整車多學(xué)科優(yōu)化有不同的優(yōu)化策略，這涉及到軟硬件資源、性能要求、項目開發(fā)周期等等各方面的影響。
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展開 基于Isight多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化
關(guān)于整車多學(xué)科優(yōu)化有不同的優(yōu)化策略，這涉及到軟硬件資源、性能要求、項目開發(fā)周期等等各方面的影響。
基于LS-OPT的整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化分析
響應(yīng)面結(jié)果：
設(shè)計目標(biāo)迭代歷史：
優(yōu)化結(jié)果：
從優(yōu)化結(jié)果來看，彎曲剛度性能基本保持不變，扭轉(zhuǎn)模態(tài)、防火墻侵入量、B柱加速度和B柱侵入量等性能均有所提高。優(yōu)化前整車模型質(zhì)量為2265.53kg，優(yōu)化后模型質(zhì)量為2241.15kg，共減重24.38kg。減重效果明顯。
結(jié)論：
整車多學(xué)科優(yōu)化是一個多系統(tǒng)的優(yōu)化問題，涉及到項目開發(fā)周期，現(xiàn)有的軟硬件資源，人力資源等多方面的因素。針對于不同的條件可以選擇不同的多學(xué)科優(yōu)化策略，包括不同學(xué)科的工況選擇，設(shè)計變量的選擇，優(yōu)化目標(biāo)的選擇等等。本案例基于LS-OPT軟件環(huán)境，簡單的選擇了幾個基本分析工況，從分析結(jié)果來看，多學(xué)科優(yōu)化對于整車性能開發(fā)及輕量化優(yōu)化的效果十分明顯。通過本分析案例，可以為企業(yè)建立整車多學(xué)科優(yōu)化分析提供一個參考思路。
模型文件位置：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/10-57vfYhw_qTFOm193pBwg
提取碼：al45
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展開 多學(xué)科優(yōu)化方法在副車架輕量化設(shè)計中的應(yīng)用
但這不影響多學(xué)科優(yōu)化方法的交流和討論。課題由hypestudy完成，optistruct、isight、workbench等同樣可以實現(xiàn)。
在某副車架輕量化開發(fā)過程中，利用多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)，在完成副車架的靜強(qiáng)度、模態(tài)和動剛度對板厚變化的敏感性分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計，優(yōu)化后副車架重量由24.5 Kg降到22 Kg，減重8%，實現(xiàn)了副車架的輕量化設(shè)計。
前言：
副車架是當(dāng)前主流轎車底盤的重要組成部分，其結(jié)構(gòu)形式及剛度設(shè)計對提升整車耐久性、舒適性、操控性有很大影響，而且輕量化的副車架有利于改善整車性能。因此，副車架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計方法備受各主機(jī)廠關(guān)注。
近年來，關(guān)于多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)的研究及應(yīng)用越來越多，該技術(shù)的主要思想是在設(shè)計過程中，利用計算機(jī)技術(shù)來集成各個學(xué)科的模型和分析工具, 并通過有效的設(shè)計和優(yōu)化策略組織和管理設(shè)計過程，最終利用多學(xué)科相互作用產(chǎn)生的協(xié)調(diào)效應(yīng)獲得最優(yōu)解①。本文將多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用到某車型前副車架的輕量化設(shè)計中，不僅縮短設(shè)計周期,節(jié)約開發(fā)成本，而且對其它零部件的開發(fā)設(shè)計具有同樣的參考意義。
1、 有限元模型
為了提高應(yīng)力計算精度，副車架的鈑金結(jié)構(gòu)以及焊縫全部采用殼單元模擬，單元形狀主要為四邊形，三角形單元比例控制在5%以內(nèi)，整個模型的單元數(shù)量 節(jié)點數(shù)量 ，材料的非線性行為采用試驗測得的應(yīng)力應(yīng)變曲線表示。副車架的幾何數(shù)模和有限元模型如圖所示。
2、 工況定義和性能目標(biāo)的確定
根據(jù)企業(yè)內(nèi)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)度的考察工況為經(jīng)典工況，包括顛簸、制動、轉(zhuǎn)向和加速。模態(tài)性能考察副車架的前兩階彎曲模態(tài)。動剛度考察項為控制臂及發(fā)動機(jī)后懸置的安裝點的平均動剛度。性能目標(biāo)為滿足企業(yè)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。
展開 ADAMS參數(shù)化建模及優(yōu)化設(shè)計
ADAMS參數(shù)化建模及優(yōu)化設(shè)計.part2.rar
ADAMS參數(shù)化建模及優(yōu)化設(shè)計.part1.rar
ANSYS Maxwell參數(shù)化建模與優(yōu)化設(shè)計
另外，借助于ANSYS平臺強(qiáng)大的并行、分布式計算能力，工程師可在最短的時間內(nèi)對復(fù)雜優(yōu)化策略進(jìn)行分析和驗證，快速實現(xiàn)產(chǎn)品迭代創(chuàng)新。
本期直播將以講解結(jié)合實際操作的方式，介紹ANSYS Maxwell軟件在電機(jī)參數(shù)化建模與優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域的一些功能，主要內(nèi)容綱要如下：
1. Maxwell各種參數(shù)化建模方法介紹
自建模型參數(shù)化、導(dǎo)入模型參數(shù)化、UDP參數(shù)化、材料/溫度/外電路參數(shù)化、
2. Maxwell各種優(yōu)化設(shè)計方法介紹
Maxwell優(yōu)化模塊、Workbench優(yōu)化模塊、optiSLang優(yōu)化模塊
3. 案例演示
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基于參數(shù)化幾何建模的SiPESC形狀優(yōu)化
(1) 參數(shù)化建模
SiPESC平臺可以實現(xiàn)布爾運算、拉伸、旋轉(zhuǎn)、曲面建模等幾何建模功能。參數(shù)化建模全部基于SiPESC平臺實現(xiàn)，主要過程分為：
創(chuàng)建幾何模型：通過創(chuàng)建點、線、面、實體創(chuàng)建出要優(yōu)化的模型。要修改模型的尺寸只需通過修改相關(guān)函數(shù)的參數(shù)即可。
賦予相關(guān)屬性：在腳本中通過給不同的面賦予不同的顏色，可以達(dá)到給指定的面施加約束、載荷、材料屬性。修改屬性的方法與創(chuàng)建幾何模型相同。
將創(chuàng)建出來的幾何模型保存為*.step文件，有限元模型保存為*.bdf文件。
(2) 靈敏度分析
首先確定設(shè)計變量相關(guān)幾何面，并記錄幾何面上的有限元節(jié)點。然后給設(shè)計變量增加一個微小的攝動量，通過參數(shù)化建模得到變化后的新幾何模型。再通過幾何面內(nèi)坐標(biāo)系與整體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系，確定原幾何面上節(jié)點對應(yīng)的新幾何面內(nèi)的攝動節(jié)點。最后計算攝動前后的節(jié)點坐標(biāo)差值（靈敏度分析需要的參數(shù)）。整個過程只需要劃分一次網(wǎng)格，只一次有限元分析，僅計算部分單元剛度陣的差分，大大減少了計算量，提高了計算效率。流程如圖：
將計算得到的坐標(biāo)差值（擾動值）作為設(shè)計變量參數(shù)，通過腳本調(diào)用半解析法靈敏度分析插件計算得到靜力位移對設(shè)計變量的靈敏度，進(jìn)一步通過SiPESC.OPT進(jìn)行形狀優(yōu)化。
展開 【新聞】全參數(shù)化建模及優(yōu)化軟件CAESES 5.1版本發(fā)布
新的試驗設(shè)計方法和優(yōu)化算法
1. 新的自適應(yīng)采樣方法
除了拉丁超立方采樣之外，現(xiàn)在還提供一種智能自適應(yīng)采樣方法，該方法包含在 Dakota 設(shè)計引擎中。自適應(yīng)采樣的目標(biāo)是構(gòu)建一個代理模型，該模型可用作替代計算成本高昂的求解器。因此，通過盡可能少的數(shù)值計算樣本來構(gòu)建一個高精度的代理模型是有利的。
自適應(yīng)的意思是通過將數(shù)值計算樣本集中在設(shè)計高效區(qū)域而不是隨機(jī)選擇或常規(guī)的均勻采樣，該方法使用高斯過程（克里金）模型作為代理模型，基于拉丁超立方采樣的初始仿真數(shù)據(jù)集，通過對設(shè)計空間中代理預(yù)測誤差最高區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)點，從而對代理模型進(jìn)行迭代增強(qiáng)。
2. 帶懲罰函數(shù)的最速梯度下降法優(yōu)化
梯度下降法是一種非常簡單的優(yōu)化算法，常用于小規(guī)模的單目標(biāo)優(yōu)化問題。該算法的主要優(yōu)勢在于通過非常少的評估次數(shù)就可以找到一個初始的優(yōu)化方案。
在第一階段，通過n+1次評估確定目標(biāo)函數(shù)的n維梯度，n是考慮的變量的數(shù)量。一旦梯度被確定，就在最陡峭的梯度方向上進(jìn)行一維搜索，尋找最優(yōu)。由于該方法的簡單性（一維搜索），所得到的設(shè)計不能被認(rèn)為是最優(yōu)解，而是找到更好設(shè)計的第一步。
其他新功能
1. BRep of Revolution：通過旋轉(zhuǎn)一組曲線輕松創(chuàng)建BRep。
2. 設(shè)計空間降維
① 將主參數(shù)與CAD設(shè)計變量相結(jié)合，給用戶更多的選擇和細(xì)節(jié)控制；
② 選擇替代的反向變換（從主參數(shù)空間到原始的CAD參數(shù)空間）方法來處理更多的主參數(shù)和對某些幾何形狀更高的精確度要求；
③ 使用Dakota設(shè)計引擎的降維方法；
④ 在BReps上也可以可視化和檢查曲率。
更多的版本更新細(xì)節(jié)可以登錄CAESES官網(wǎng)查看版本更新日志。
展開 Maxwell參數(shù)化建模和優(yōu)化設(shè)計 附DxfToAnsys軟件下載
來源：西莫電機(jī)論壇
1 前言
隨著產(chǎn)業(yè)升級，各領(lǐng)域工業(yè)產(chǎn)品的性能指標(biāo)需求逐步提高，設(shè)計工程師們發(fā)現(xiàn)僅依靠理論和經(jīng)驗難以完成設(shè)計任務(wù)，在這種情況下借助高性能計算機(jī)和專業(yè)的仿真設(shè)計軟件，讓“電腦”代替“人腦”從海量的解集中搜尋最優(yōu)設(shè)計方案成為必然趨勢，設(shè)計工程師正逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)?em>優(yōu)化算法策略的設(shè)計者。
以電機(jī)設(shè)計為例，電機(jī)的設(shè)計參數(shù)眾多，同時涉及到多物理場的強(qiáng)耦合，電機(jī)工程師面對的是大規(guī)模、高難度的優(yōu)化設(shè)計問題。解決如此復(fù)雜的工程問題有兩個重要的基礎(chǔ)工作：即建立復(fù)雜的參數(shù)化幾何模型和制定合理的多目標(biāo)優(yōu)化策略并高效實施。ANSYS Maxwell作為業(yè)界最佳低頻電磁場仿真設(shè)計軟件，提供了多種幾何參數(shù)化建模的方法，適用于不同復(fù)雜程度的工程問題；同時，借助于ANSYS Workbench平臺電磁、結(jié)構(gòu)、流體以及優(yōu)化模塊，可進(jìn)行電機(jī)多物理場耦合的多變量多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計，另外借助于ANSYS平臺強(qiáng)大的并行、分布式計算能力，工程師可在最短的時間內(nèi)對復(fù)雜優(yōu)化策略進(jìn)行分析和驗證，快速實現(xiàn)產(chǎn)品迭代創(chuàng)新。本文將從參數(shù)化建模、優(yōu)化設(shè)計兩個方面介紹Maxwell的相關(guān)功能。
2 參數(shù)化建模
通常可以將模型的幾何參數(shù)、材料屬性、溫度、激勵等設(shè)計參數(shù)設(shè)置成變量，當(dāng)改變變量的時候，模型會自動更新，以達(dá)到參數(shù)化模型的目的。參數(shù)化模型的優(yōu)點：對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行更改后模型會自動更新，可以快速方便的調(diào)整模型；輕松定義和自動創(chuàng)建同一系列的模型；便于參數(shù)分析和優(yōu)化分析；便于靈敏度分析、統(tǒng)計分析、公差分析等。參數(shù)化模型的目的：對于在校學(xué)生可以快速搞清設(shè)計參數(shù)與性能指標(biāo)的關(guān)系，加深對理論的理解；對于仿真工程師而言縮短了建模時間、提高工作效率；對于研發(fā)工程師是產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計、創(chuàng)新設(shè)計的重要基礎(chǔ)工作。
展開 汽車零部件全參數(shù)化建模及優(yōu)化培訓(xùn)會即將開幕
南京天洑軟件有限公司將于2018年7月12日-7月13日舉辦汽車零部件全參數(shù)化建模及優(yōu)化的培訓(xùn)，誠邀您參加。
目前，CAE仿真技術(shù)被廣泛應(yīng)用于汽車行業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計及研發(fā)過程中，CAE工程師需要對產(chǎn)品進(jìn)行不斷地優(yōu)化以提升其性能，而這個過程需要不斷進(jìn)行模型修改及性能驗證。建立全參數(shù)化的模型，可以方便的進(jìn)行模型修改；通過仿真軟件對模型進(jìn)行性能分析，可以節(jié)省大量試驗驗證所需的人力、物力及時間成本；而通過一些優(yōu)化算法將參數(shù)化模型與仿真計算結(jié)合起來，可以有序的控制模型不同參數(shù)自動變化，自動進(jìn)行仿真求解計算，從而研究不同參數(shù)對產(chǎn)品性能的影響，并最終自動尋找到性能最優(yōu)的模型。
本次課程將通過目前最先進(jìn)的全參數(shù)化建模及仿真驅(qū)動優(yōu)化設(shè)計軟件CAESES，進(jìn)行汽油發(fā)動機(jī)進(jìn)氣道模型的全參數(shù)化建模、仿真工具自動化連接、優(yōu)化算法設(shè)置及運行等方面的培訓(xùn)，讓參訓(xùn)人員對整個自動化優(yōu)化系統(tǒng)有一個全面深入的了解。
汽油發(fā)動機(jī)進(jìn)氣道建模、仿真工具自動化連接及優(yōu)化
CAESES具有強(qiáng)大的復(fù)雜曲面參數(shù)化建模功能，并且能夠與目前市場上幾乎所有的商業(yè)求解器（如STAR-CD/CCM+、Converge、AVL Fire、FLUENT、CFX等）、開源求解器及企業(yè)內(nèi)部自有仿真求解器等無縫耦合，具有多種單目標(biāo)、多目標(biāo)優(yōu)化算法，能夠自動的進(jìn)行批量仿真求解并得到性能最優(yōu)的模型。
自該軟件推出以來，受到各個行業(yè)設(shè)計院所、制造商、CAE咨詢及研究機(jī)構(gòu)的青睞，濰柴、曼胡默爾、德國大眾、奔馳、MAN、MTU、KBB、瑞典科尼塞克、美國Toyota、日本馬自達(dá)、日野、愛信、川崎重工、五十鈴、韓國現(xiàn)代等國際頂尖企業(yè)都在使用CAESES進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計及優(yōu)化工作，并取得了很好的效果。
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