isight尺寸優化的案例
ISIGHT——ABAQUS聯合實現尺寸優化 ￥5
模型工況如下：
在模型結果中提取最大MISES應力作為優化變量
在優化分析中，可很方便的對材料參數進行修改，而涉及尺寸優化時，需要借助外部建模軟件或根據ABAQUS的py腳本實現參數化建模（簡單模型），本例幾何問題簡單，故選用第二種方法，設計變量為矩形截面四角點的坐標和拉伸長度。
ISIGHT模型由 simcode 組件和Optimization模塊組成，其中，simcode運行py程序，輸出最大MISES應力，Optimization模塊選擇優化算法、設計變量范圍、指定變量約束和優化目標，本例中的具體參數選擇如下：
由于模型僅做演示用，所以分析時僅考慮了H和point_x的變化，在設定的取值范圍內得到幾組實驗的最大應力如下（隨意取的某一種搜索算法）：
PS：
在變量定義階段，要注意變量的類型（整型，實數等）;
將py腳本集合在 .bat中，模型調試時可用交互命令 abaqus cae script=***.py ，檢查數據的傳遞是否合理，無誤后采用 abaqus cae noGUI=***.py 直接運行查看優化結果。
展開 Isight混合優化策略方法與實踐 附iSIGHT工程優化實例分析下載
下面用DOE抽樣與梯度優化混合策略為例簡述這一優化方法
輸入文件及模型放在同一目錄下：
Isight優化模型如下：
求min z=20+x.^2+y.^2-10*(cos(0.4*pi*x)+cos(0.4*pi*y))
其中：-5≤x≤5；-5≤y≤5
這是一個多峰多谷問題，理論最優解為：x=0，y=0，z=0.
導入Excel文件，設置輸入、輸出：
設置任務為混合優化策略，DOE和Optimization：
設置DOE抽樣方法、樣本數、變量、響應：
設置Optimization算法、變量、目標：
數據流如下：
混合策略流程結構如下：
運行計算任務，DOE抽樣計算結果如下：
Optimization將DOE的最優解作為優化的初始位置點：
最終求解的最優解為：
x=2.41E-6，y=6.33E-6，z=4.1E-10.
與理論最優解x=0，y=0，z=0一致。
x，y，z 解算歷程如下：
結果表明混合策略是成功的，達到了預期的效果。
下載地址：iSIGHT工程優化實例分析
展開 Isight多學科參數優化軟件模塊構成 附isight參數優化理論和實例詳解下載
運行門戶（Runtime Gateway）
監控和后處理界面，可以繪制多種曲線、曲面、散點圖、柱狀圖、表格等，結果運行完成后生成Summary報告給出優化運行時間、最優結果及設計變量、約束等用戶關心的問題。提供設計空間可視化（VDD）、工程數據挖掘（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。
優化算法庫（Optimization）
數值優化、全局優化、多目標優化、專家智能優化算法，是工程師開展設計優化工作的利器。
試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）
通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。
近似模型算法庫（Approximation）
對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構造替代模型，減少優化中調用大規模CAE分析計算的次數，提高優化效率。近似模型還用于剔除輸入參數平緩變化而輸出參數卻劇烈振蕩的仿真噪音。
質量設計優化（Quality Desgin）
運用隨機仿真和優化理論（包括：蒙特卡洛仿真、Taguchi田口穩健性設計和基于6Sigma可靠性分析和穩健性設計DFSS，Design For Six Sigma），構成一個完整的、公式化的對可靠性和穩健性進行評價和改進的品質設計哲學框架。
下載地址：isight參數優化理論和實例詳解
展開 Isight教程系列1|Isight集成MATLAB聯合優化仿真
圖6配置MATLAB啟動執行程序位置
5.Optimaztion模塊優化設置
圖7 優化模塊設置
圖8為優化迭代過程圖，其最優值為5.1302，而理論值通過公式可計算出為5.1302，這說明通過優化算法獲得的解和理論解是一樣的。
圖8優化流程
3.制作模板文件導入變量
在第2節中，變量是手動建立的，這對設置多個變量不太友好，在Isight中能否批量產生變量呢？當然可以，我們可通過制作變量的模板文件，在模板中先建立好變量，然后再導進Isight。接下來，我們聊聊怎么制作模板文件。
先在Model Selection中點擊Parameters，當顯示了所有變量情況后，選擇exportàfrom all parameters。
圖9模板文件的制作方法示意圖
圖10為保存的變量模板文件，可以看出文件第一行為關鍵詞，第一列為變量。當有多個變量時只要按照此模板，添加相應的變量便可。
圖10 模板文件內容
同樣，當有了模板文件后，可直接將變量導入模型中，導入位置見圖9中的import。Isight關鍵詞目前還不支持Mapped，因此還需要進入MATLAB模塊為所有變量進行映射以及連接MATLAB啟動文件。
4.集成含有MATLAB子程序的方法
通常調用的MATLAB程序可能包含多個子程序，對有子程序的MATLAB文件，我們需要在MATLAB中添加Isight文件的工作目錄路徑。
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指導isight集成cruise、isight集成 matlab、simulink進行優化 ￥500
對于isight應用的基礎指導，如果有需要請聯系qq1972683052
淺析結構優化方法：拓撲、形狀、形貌、自由尺寸、尺寸
拓撲優化：拓撲優化是一種在設計中尋找最佳材料分布的方法。
它通過改變材料在結構中的分布，以最小化結構的質量（或體積分數）并滿足特定的性能要求。在汽車輕量化中，拓撲優化可以用來確定哪些部分需要加強，哪些部分可以減輕以降低整體重量，同時保持結構的強度和剛度。
形狀優化：形狀優化關注的是在給定的幾何形狀內，調整結構的形狀以優化性能。這可能涉及到改變零部件的曲率、截面形狀或其他幾何參數。在汽車輕量化中，形狀優化可以用來改進零部件的空氣動力性能、減少空氣阻力或改善碰撞安全性。
形貌優化：形貌優化通常與曲面設計相關，它著重于調整曲面的形狀以滿足特定的外觀、空氣動力性能或其他要求。在汽車設計中，形貌優化可以用來打造更具吸引力的外觀，同時確保空氣動力學效率。
自由尺寸優化：自由尺寸優化是一種更靈活的方法，它允許在優化過程中改變零部件的尺寸和形狀，而不受固定的幾何約束。這種方法通常需要高級的優化算法來找到最佳解決方案。在汽車輕量化中，自由尺寸優化可以用來創造創新的設計，以滿足復雜的性能目標。
尺寸優化：尺寸優化涉及到優化零部件的尺寸（厚度），以滿足性能要求。這可以包括增加或減小零部件的尺寸，以改善強度、剛度、耐久性等方面的性能。在汽車輕量化中，尺寸優化可以幫助設計更輕、更緊湊的零部件。
拓撲優化通常是優化的第一個階段，因為它確定了結構中哪些部分需要被優化。形狀優化通常在拓撲優化之后進行。拓撲優化確定了哪些區域需要被優化，而形狀優化則在這些區域內進行形狀的調整。形貌優化通常是在形狀優化之后進行的。
形狀優化確定了結構的內部幾何形狀，而形貌優化則在這個基礎上進行外部形貌的調整。尺寸優化可以在拓撲優化和形狀優化這兩個階段之間或之后進行。自由尺寸優化可以在其他優化方法可以在優化過程中的任何時候進行。
展開 abaqus Isight參數研究與結構優化CH03-Isight優化分析
視頻連接https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c15246
CH01-Isight與功能元件介紹
CH02-資料管理與DOE分析
>WORKSHOP01-Gripper進行DOE分析
CH03-Isight優化分析
>WORKSHOP02-Gripper優化分析
CH04-Data matching參數擬合
>WORKSHOP03-橡膠材料參數擬合
CH05-近似模型建立
>WORKSHOP04-Gripper近似模型建立
CH06-資料交換元件
展開 基于Isight多學科優化及輕量化優化
有兩種處理方法：1.將對稱件的兩個Component放在同一個屬性中，但這種處理后的模型和原模型結構有所差別，如果只是為了做一次靈敏度分析或優化分析，后續不在基于該模型進行延伸工作也可以采用此方法。2.將對稱件的兩個設計變量進行屬性關聯，如果變量較多時，手動處理容易出錯且會花費大量時間在模型設置上，因此可以使用二次開發的腳本來完成。腳本同樣可以用于參數(尺寸)優化過程。
二次開發在尺寸優化中的應用
彎曲剛度靈敏度分析云圖結果：
彎曲剛度靈敏度分析柱狀圖結果：
根據靈敏度分析結果，進行變量篩選，對靈敏度小的變量進行剔除。
模態靈敏度分析：使用Optistruct進行模態靈敏度分析，設置同剛度靈敏度分析
扭轉模態靈敏度分析云圖結果：
彎曲模態靈敏度分析云圖結果：
扭轉模態靈敏度分析柱狀圖結果：
彎曲模態靈敏度分析柱狀圖結果：
彎曲和扭轉模態靈敏度分析柱狀圖結果：
根據靈敏度分析結果，進行變量篩選，對靈敏度小的變量進行剔除。
設計變量：
剛度、NVH變量：30個
正碰變量：13個
做好設計變量統計表，便于多學科聯合時變量關聯：
設計響應：
正碰：防火墻侵入量、加速度
剛度：彎曲剛度值
NVH：彎扭模態
多學科優化中的碰撞工況使用LSDYNA進行求解，白車身剛度和模態使用Nastran進行求解。
二.DOE分析
剛度DOE分析
通過Isight自帶的nastran模塊聯合求解剛度、通過Calculator將節點位移結果轉換為剛度結果，DOE分析使用優化拉丁方采樣。對于線性工況，可以使用響應面法進行構建元模型（擬合）。使用1階或2階響應面。樣本點個數根據響應面模型精度，如果精度不夠需要補充樣本點個數。
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基于 MIST 方法提出了點陣結構的尺寸優化算法（用于制造增材優化等課題） ￥800
本文工作中，在對點陣結構進行優化設計時，應用到了一種文獻中提到的方法移動閾值切面法（MIST 方法），基于 MIST 方法提出了點陣結構的尺寸優化算法。因此，本小節對 MIST 方法作簡要介紹。MIST 方法是仝立勇教授等在 2014 年提出的一種新的拓撲優化方法。MIST 方法通過定義一種目標函數的近似響應函數來判斷設計變量的更新方向（變大或變小）而不強調不同變量之間更新步長的差異。已經證明，對于一系列結構設計，MIST 方法可以在無需顯式靈敏度分析的條件下生成結構的最優拓撲。此外，該算法易于實現，并且可以與商業有限元軟件結合而無需對軟件源代碼進行任何修改。本小節后續部分將對 MIST 方法的具體過程作詳細介紹。
MIST 方法是一種新提出的拓撲優化方法，通常用來解決公式（3. 1）所示的優化問題。MIST 方法的目標是尋求變量 x 和 t 的合適值使得目標函數（例如整體結構應變能）的響應值最小。MIST 方法的核心思想是在設計域上張起一張積分形式響應函數（應力、應變等的函數）的響應面，然后用一個可移動的水平面去切割目標函數響應面，水平上方的區域為實體材料區域，水平面下方的區域為孔洞材料區域，兩個面的交界輪廓就演變成了拓撲結構的邊界。水平平面對應的目標值 t 取決于體積約束，如果當前迭代步的實體材料過多則增加 t 的數值使水平面向上移動，反之則降低 t 的數值使水平面向下移動，t 在每一步迭代步中的具體數值可以通過二分法等方式計算得到。與 SIMP 方法中的密度類似，MIST 方法定義了一種體積權重值來描述材料種類，體積權重為 1 表示實體材料，提及權重為 0 表示孔洞材料。
展開 
技術鄰周報Q10：Abaqus/尺寸/isight/彈塑性/Ansys/溫度場/CFD/試驗/LS-DYNA...
2、尺寸鏈入門篇：正計算
作者：笑酒仙
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1811375
正計算即公差校核計算，是已知各組成環的基本尺寸及公差，求解封閉環。
3、雙線性彈塑性模型
作者：
李華
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1811406
本節內容為多桿結構的彈塑性有限元計算。
4、iSIGHT中優化方法種類
作者：
Ole
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1812022
iSIGHT里面的優化方法大致可分為三類：數值優化方法、探索優化方法、專家系統優化。
5、Ansys不同單元類型連接專題：Solid-Shell連接
作者：
CAE_LJX
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1812056
我們之前討論了Ansys不同單元類型連接中的Solid-Beam單元的連接，通過研究Solid-Beam單元連接的兩種方式，梳理了一下不同單元類型連接時需要注意的關鍵點。今天我們開始討論Solid-Shell單元的連接。
6、電子電器設計中的CFD仿真解決方案
作者：
上海安世亞太
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1812073
在我們的生活中，電子電器產品無處不在。衣、食、住、行、用等生活的各個領域幾乎都和它們有著密不可分的關系。隨著科技飛速發展，現代電子產品更新速度極快。
展開 結構優化：利用Hyperstudy實現盒子尺寸和形狀優化，達到滿足強度要求 ￥15
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基于OptiStruct的飛機登機門橫梁結構拓撲優化和尺寸優化研究
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iSIGHT多學科優化應用: NASA太空望遠鏡(NGST)熱、結構、光學多學科優化
典型的多學科優化設計問題：
光學：CODE V® optical software
結構：MSC/NASTRAN® structural analyzer
熱： SINDA/FLUINT and Thermal Desktop thermal design system.
optiOpt-ICES2002b_SINDA.pdf
