abaqus 優化過程的案例
過程集成優化(含結構與多學科優化)發展及應用現狀初步調查
過程集成優化(含結構與多學科優化)發展及應用現狀初步調查
相信很多人都想知道以下這些問題的答案:
1. 過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究方向及熱點是什么?
2. 過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究成果及應用有哪些?
3. 過程集成優化(含結構與多學科優化)應用于哪些領域和實際問題的解決?
4. 過程集成優化(含結構與多學科優化)在實際問題中的解決方案是什么?
如果您曾經做過或正在進行相關的項目研究,實際應用,那么,請花幾分鐘時間按以下格式跟貼,相信通過這樣一個簡單的調查,能夠初步對優化過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究與應用現狀勾勒出一個大概的輪廓,并有可能發現有類似的研究項目參考或交流.
我們的原則"學習大家的，分享自己的"．跟貼給予評分.
項目示例：
應用領域－－航空航天
工程目的－－形狀優化，以使某結構容易斷裂分離
所用理論－－DOE(實驗設計)＋RSM(響應面方法)＋SQP(序列二次規劃)
所用軟件－－Isight9.0(集成優化軟件)＋ANSYS(CAE分析軟件)+LS-DYNA(CAE分析軟件)＋Visual Fortran/Matlab(部分接口程序的編寫)
解決方案－－1. ANSYS參數化建模(用APDL語言,待優化的尺寸定義為設計變量),再生成LS-DYNA要用的**.K文件; 2. 提交LS-DYNA生成分析結果(結果文件的內容根據實際情況通過軟件設置輸出,但有時并不一定能滿足建模的需要); 3. 所以要通過F或M編程語言寫出需要的可執行的接口文件,從LS-DYNA輸出的結果文件中提取出有用的數據(如關注單元/結點或其集合的最大應力或變形等),并寫入一個文件如文本文件**.out。
展開 一把椅子的拓撲優化過程會發生什么 ￥29
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啟動拓撲優化，讓算法 “做減法”?，拓撲優化的核心邏輯很簡單：在滿足受力要求的前提下，把 “用不上” 的材料統統去掉。?
在軟件中設置兩個關鍵參數：?
? 材料保留比率：比如只保留 30% 的材料（相當于給椅子設定 “瘦身目標”）；?
? 排除區域：明確哪些地方不能 “減料”（比如與地面接觸的支撐面、臀部和背部的受力面，這些是功能必需區）。?
點擊計算后，算法會像 “剝洋蔥” 一樣，逐步剔除受力較小的區域。過程中你會發現：那些應力集中的 “紅色區域” 被小心翼翼地保留，而藍色的 “冗余區” 則被一點點 “挖空”。
優化完成后，椅子的模樣可能會讓你驚訝 —— 它不再是笨重的實心塊，而是變成了類似 “骨骼” 的網狀結構：?
? 支撐根部加粗，像骨骼的 “承重主骨”；?
? 多余的材料被徹底去除，重量減輕，但承重能力絲毫未減。
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光看形態還不夠，得驗證優化后的椅子是否真的 “靠譜”。?
在 ANSYS 中，我們可以將優化結果輸出為 HDF5 格式文件，重新進行應力分析。如果紅色的高應力區分布合理，且數值在材料的承受范圍內，就說明這把 “算法設計” 的椅子，既輕量又結實。
展開 基于AMESim的純電動汽車熱管理系統的優化設計 附AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法G
4．3爬坡工況下熱管理系統的優化
在上文研究的基礎上，選擇具有一定坡度的路況進行仿真．在NEDC循環工況下，環境溫度為40℃，道路坡度在3%～4%，部分路段達到5%左右，考察電動汽車的動力性能和冷卻效果．在外界環境溫度為40℃條件下，冷卻水全部經過散熱器散熱．在此工況下，散熱器進出口的冷卻水溫度如圖13所示。
從上圖可以看出，在高溫環境下，車輛在爬坡道路時，散熱器的最大溫差約為5℃左右．散熱器進口溫度低于65℃，能滿足熱管理的要求．電池包內部的平均溫度變化如圖14所示．由圖14可知，在外界環境為40℃時，車輛運行NEDC工況并有爬坡道路時，電池包內部的平均溫度約升高10℃，最高溫度接近50℃．此時對電池的性能有較大的影響，長時間運行在高溫狀態下，會對鋰離子電池的壽命產生嚴重影響，并存在安全隱患．這說明高溫爬坡工況下，風冷系統已不太適合電池包的熱管理，不能很好地冷卻電池包，應該采用水冷方式或者其他冷卻方式來設計電池包的熱管理系統。
5總結
本文基于AMESim軟件，建立了完整的純電動汽車的熱管理系統模型，并通過整車實驗采集溫度數據對仿真結果進行驗證，結果證實實驗結果與仿真結果基本一致，表明該仿真模型對于整車的仿真和冷卻系統的熱量管理具有較高的精度．其次，在此模型的基礎上，分別對水冷系統、高溫環境下熱管理系統及爬坡工況下熱管理系統進行了優化設計．與此同時，本文對熱管理系統的控制策略也進行了優化，使得熱管理系統能適應不同的運行工況和環境溫度．本文基于AMSim軟件對純電動汽車的熱管理系統進行優化設計的方法為研究和開發純電動汽車的熱管理系統提供了思路和參考。
下載地址：AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法GA應用
展開 isight集成SFE進行剛度、模態優化詳細過程 ￥120
4.1 Isight集成SFE操作流程
SFE的優化是借助外部優化軟件實現的，常用的是Isight集成軟件，接下來的優化流程以Isight講解。
4.1.1 文件準備
優化集成前，需要準備好所有的文件。
SFE相關文件
1.
已定義變量的SFE模型
2.
Con文件
3.
Mac變量文件
4.
計算文件
批處理文件
1.
SFE批處理文件
2.
模型計算批處理文件
SFE相關文件在變量定義時已準備好，接下來是批處理文件的編寫。創建一個后綴為bat的文件，右鍵編輯，批處理文件的格式為：軟件位置 模型名稱。
SFE批處理文件：
C：\SFE\CONCEPT\v4.5.0.1\bin\concept.cmd SFE.con
計算批處理文件(Nastran為例)：
C：\MSC.Software\MSC_Nastran\20140\bin\nastran.exe SFE.bdf
4.1.2 基本流程創建
4.1.2.1 新建Isight
打開Isight軟件，顯示如下圖，首先保存Isight模型(后綴為zmf)到存放計算文件的文件夾內。
點擊下圖中的紅色按鈕(Model Properties)。
展開 
Moldex3D模流分析之優化電子灌封過程
灌封過程中的挑戰
然而，在灌封過程中必須解決因化學收縮產生的氣泡(圖一和二)、相變的熱效應和殘留應力(圖三)。這些因素會影響到產品的生命周期和可靠度。
圖一 電子馬達中的氣泡 圖二 印刷電路板(PCB)底下的氣泡
圖三 殘留應力
Moldex3D電子灌封
Moldex3D灌封模擬技術可以模擬灌封過程中的流動應力，有效預測氣泡位置和大小。此外，灌封模擬可以全面分析在相變中的溫度變化、化學反應、后熟化和收縮。
確認制程并調整加工條件設定
? 提供流體、溫度、相場和熟化程度的模擬
? 考慮表面張力、毛細力和重力的影響
? 優化點膠頭及灌膠路徑設計
? 預測潛在缺陷,例如氣泡包封
后熟化翹曲模擬
? 藉由數值模擬觀察相變化
? 考慮應力釋放和化學收縮帶來的影響
? 透過溫度、熟化率和壓力分布預測后熟化過程中的變形
利用Moldex3D數值模擬提升產業精密性
數值模擬可以在成型過程中的每個階段提供完整的信息，從流動過程中的流動狀態到相變和溫度引起的收縮和翹曲變形。這些完善的數據都能協助廠商提升產能、精準地控制產品質量并有效地加速產品開發進程。
展開 一個視頻首屏的優化過程
尾聲
本文記錄了我對于首屏的整個優化過程和當中得到的一些經驗，過程磕磕碰碰，希望能幫助讀者少走些彎路。同時我認為優化這個事是永無止境的，特別是我對于視頻壓縮方面的知識較為薄弱，如果文中有什么不對的地方，或者好的建議，請讀者們不吝賜教。
作者：貝聊科技
來源：掘金
優秀的過程集成、優化軟件----iSIGHT
iSIGHT是 MSC.Software全球戰略合作伙伴Engineous公司的旗艦產品，以其優秀的過程集成、優化設計和穩健性設計著稱，被稱為智能軟件機器人，能夠實現CAD、CAE、CAM 及PDM等各種操作系統的自動化和集成化，并為產品設計及開發提供最優化設計及穩健設計功能。
迄今為止， iSIGHT 已經在汽車、航空航天、工業制造、電子及國防工業等多種領域廣泛應用。許多財富 500 強和跨國企業已經開始采用和實施 iSIGHT 設計框架，并在許多有案可查的工程設計和制造項目中給企業帶來了數千萬美元的效益。
----來自MSC CHINA
Optimus-過程集成與多學科優化平臺
Optimus-過程集成與多學科優化平臺
比利時NOESIS SOLUTION公司的OPTIMUS是世界知名的過程集成與設計優化（PIDO）工具，采用圖形操作界面，可快速整合產品設計過程中的各種CAD/CAE軟件，實現自動化的仿真、方案對比，尋求性能最優的設計參數方案。
產品介紹
OPTIMUS針對多學科的設計參數進行分析以及優化，基于圖形化的用戶界面或者Python程序調用進行仿真流程集成、試驗設計、響應面建模、參數最優化設計以及魯棒性與可靠性分析設計等，提高產品合格率及可靠性，同時降低生產成本，提高整體的經濟效益。
? 多學科仿真流程及自動化運行
綜合考慮力、熱、聲、電、磁等多個學科的約束條件及優化目標，把用于CAD建模、前后處理工具、求解器等軟件/程序按照分析流程的執行順序管理起來，在同一平臺下自動調用各工具執行多學科耦合仿真分析。
? 試驗設計
基于數學理論的實驗設計方法，科學地確定試驗或仿真方案中的參數組合，采用最少量的具有代表性的試驗方案，快速探索整個設計空間，獲得足夠的對比分析數據。對于包含多種方案的實驗數據或仿真數據，定量地分析得到各設計參數對產品性能的影響程度、設計參數與產品性能之間的關系。
? 響應面建模
在試驗設計的基礎上，進一步建立設計參數與產品性能之間的數學關系，以快速預測產品性能，提供信賴域功能幫助用戶進行快速方案設計。
? 設計優化
結合全局尋優算法與局部尋優算法，快速精確獲得滿足設計要求的最優設計參數組合及性能指標。支持在已構建的多個響應面模型上優化，并提供多種自帶響應面建模的優化算法。
展開 有關多目標優化設計完整過程
做優化時，經常會遇到多目標優化的情況。下面是其過程：
用的是9.0版。
1. 我們用optistruct時只能有一個objective.如下圖：
我只用過min,其他三個我沒有用過。特別是后兩個，誰用過說一下。
2.我們可以設置多個response,可以把很多response用dconstraint約束，但是只能有一個objective。有時我們需要同時滿足某幾個response的最小值或是最大值。但是deconstraint只能設置response的上限或是下，不能設置為min或是max。（聽說可以將上限和下限設置成相近的值可以使約束近似定為某一確定的值）。
展開 過程集成優化綜合區版開通
經過一段的時間的籌劃，過程集成優化綜合區版現已開通！
本版主要討論和過程集成優化軟件相關的技術問題、一般問題及技術文章等，歡迎各位過程集成優化軟件使用者踴躍討論。
本版塊的積分包括可用分及專家分，詳細規則如下：
可用分獎勵：
1、 發貼----20分
2、 回復----10分
3、 精華貼----30分
4、 合理化建議及投訴（請發貼到<<社區互動à投訴建議>>版塊，注明針對的版塊名稱）----50~100分
5、 討論破解、盜版等帖子，及惡意灌水者----扣50~100分，情節嚴重者刪除賬號及封IP。
專家分獎勵：
1、 對技術提問帖子進行答疑，由提問者根據答疑的質量獎勵答疑者相應的專家分；
展開 多目標優化設計完整過程
結束語: 這是我自己摸索出來的方法，有很多地方不清楚，我只是把我發現問題，解決問題的過程完整寫出來，可能不太通順。我也不保證完全正確，希望大家能完善一下。
想解決的問題：
1. 比較復雜的方程編寫，例子中我只寫了一行方程，不知道多行怎么寫。不知道多個方程之間的變量是如何調用的，我試著寫個多行的方程，但是在定義function類型的response時，只有第一行的那個方程可以用，其他行方程沒有顯示。
2. 下圖中的其他幾個變量用法我不懂，想搞清楚，
第一個是不是將不同的design_variables聯系起來？第二個是什么意思？第五個nodes是不是將不同的設計區域聯系起來？第六個我不知道是什么意思？
我發這個只是起拋磚引玉的作用,大家有什么不同的看法,希望一起討論一下。
多目標優化完整過程1.doc
展開 
Zemax 保存優化過程中的評價函數
Zemax 保存優化過程中的評價函數
OpticStudio優化求解的過程會給我們良好的結果，但是，一個初始系統是怎樣經過優化成為性能良好的系統的，這中間所經歷的過程能為我們提供寶貴的思路和經驗。所以今天，讓我們來關注：
保存優化過程中的評價函數
正文
您或許在使用的過程中會發現，OpticStudio目前沒有把優化過程中的評價函數跟系統狀態儲存下來的功能。
OpticStudio的整個優化過程往往是非線性的，有時候評價函數可能在一段時間之后突然快速下降。即使前面好幾個迭代循環都沒有太大變化，也不代表下一個循環依然不會有改變。而OpticStudio會跳過優化的過程，直接把優化的「結果」交到使用者的手中。(全局優化(Global Search)除外)。
但是，對于設計者來說，優化的過程也是關注的重點之一。對于這樣的需求，我們提供了一個使用ZPL宏的解決方案。本文使用到的附件請從以下鏈接中下載：
鏈接：
https://pan.baidu.com/s/1VQCHvinAlHedRlP5p8T8nA
提取碼: iy3q
這個ZPL宏的功能是：把優化分成好幾個步驟，并記錄每一步優化時的評價函數。
ZPL宏會在認為優化前后差異小到一個程度時自動停下來。
附件的ZAR 文件是簡單的示范。
首先請把附件的save_optimization.zpl放到ZEMAX\Macros\資料夾中。
然后打開附件的ZAR 文件，并到編程(Programming) > 宏列表 (Macro List) 中找到并執行save_optimization。
展開 異型密封圈計算泄漏量與參數化優化過程仿真（帶仿真文件） ￥35
對各結構參數對異型密封圈性能的仿真數據進行統計分析，結果如下圖所示：
圖342各結構參數對主密封泄漏量的影響范圍
圖343各結構參數對擋砂瓣尖端接觸間隙的影響范圍
3.3.%3.%4 最終優化結果
因此，異型密封圈的關鍵結構參數及其對應的取值如下：
表34優化前后關鍵結構參數及其取值
參數
基體厚度
主密封內徑余量
主密封圓弧突出基體高度
溝槽內徑干涉量
擋砂瓣內徑余量
擋砂瓣尖端角度
尖端與軸承夾角
優化前
4.0 mm
0.1 mm
1.5 mm
1.2 mm
0.15 mm
35 °
25 °
優化后
5.5 mm
0.4 mm
2.7 mm
1.3 mm
0.4 mm
45 °
20 °
優化前后結果對比如下：
（a）優化前 （b）優化后
圖344異形密封圈優化前后應力對比
（a）優化前 （b）優化后
圖 345異形密封圈優化前后接觸壓力對比
（a）優化前 （b）優化后
圖 346異形密封圈優化前后擋砂瓣尖端接觸間隙對比
優化前后異型密封圈各性能指標如下：
表35優化前后異型密封圈性能變化
性能指標
密封圈最大應力
主密封接觸壓力
主密封接觸寬度
主密封承載
主密封泄漏量
擋砂瓣尖端接觸間隙
優化前
7.774 MPa
19.213 MPa
2.45 mm
550.3
展開 中石化SEI│石油化工過程控制與優化PPT課件
編 輯 | 化工活動家
來 源 | SEI
懇請各位同行，不要不打招呼就“拿走”發到貴公眾號上，感謝！
過程集成優化綜合區資料分類索引(試行版)
過程集成優化綜合區資料分類索引(試行版)
用了一下午的時間,終于整理出這個"過程集成優化綜合區資料分類索引(試行版)",每個文件名上都有鏈接,點擊可查看詳細內容,希望能給大家帶來方便.同時,這個索引相對來說還是比較粗糙,如發現有問題的,及時跟帖提出來,以改正之.
