如何更高效地找到多學科工程問題的最優解 適用人群：CAE工程師、工程技術人員，經理，技術主管。有過優化經驗的工程師或正在考慮技術革新、培養自主研發能力的技術主管會更加受益。

高速電機沖片強度分析及參數化 1、CAD畫好沖片二維圖紙； 2、ANSYS直接導入CAD圖紙，并進行編輯建模； 3、參數化轉速及沖片相關參數； 4、后期參數化計算最優解。

基于pytorch的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。PS:程序運行視頻見https://gf.bilibili.com/item/detail/1103082078 購買后可下載視頻中的源程序文件。

此系列視頻： 介紹使用FloEDA進行單板布線的詳細建模 使用Flotherm中的優化中心對熱電冷卻器（TEC）進行仿真 Flotherm中極端有用工具實驗設計（DOE，自動尋找最優解）的使用方法 最后還介紹了Flotherm中仿真測試結合工具結構函數的用法，介紹了Flotherm中Calibration工具的具體操作。

長期活躍在結構優化領域的國內外知名專家，在有關結構拓撲優化奇異最優解的研究中取得了為同行所公認的創新性成果。 周明博士背景：1998年加入了Altair公司，Altair全球研發副總裁。是Altair拳頭產品優化軟件OptiStruct的最早期的核心開發人員，并且周明博士在國際優化學術界有很高的知名度，發表了眾多優化方面的論文。

Adjoint Solver同時也是一種智能形狀優化工具，它利用CFD仿真結果，根據給定的目標（升力、阻力、升阻比、壓降、效率等），計算目標相對系統變量的偏導來尋找最優解，一旦計算出伴隨解，就可以通過簡單的梯度算法來指導系統的智能設計及優化，而且Adjoint Solver還可以將優化后的結果導出STL文件，來進行反向建模設計。

(10分鐘，有程序) 96、GB20_4最優解及最優值等記錄結果與程序留意之處(10分鐘，有程序) 97、GB20_5神經網絡遺傳算法邏輯分析及應用擴展方向(10分鐘，有程序) 98、GB20_6神經網絡遺傳算法內容總結及全視頻內容簡介(8分鐘，有程序，網絡上免費“試看”)?