多目標拓撲的案例
基于optistruct汽車控制臂多目標拓撲優化 ￥15
汽車控制臂三種工況下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計。對于單目標拓撲優化你會發現每一種工況下拓撲優化的結果不一樣，多目標拓撲優化則綜合考慮多種工況下的目標得到一個綜合結果。
對于多目標優化常用的手段：1、將目標轉化為約束條件；2、對多目標采用加權的方法得到一個綜合目標。本案例中采用方法2。
變量：設計空間中每個單元的密度；
約束：體積分數不超過0.3；
目標：多種工況下的綜合應變能最小（每種工況目標權重自定義，此處都定為一樣的1）。
有限元模型
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
本案例僅提供模型文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
請尊重原創，版權所有，翻版必究
展開 基于optistruct靜態多工況下汽車控制臂多目標拓撲優化 ￥80
本例以汽車控制臂三種工況下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計，先通過單目標拓撲優化得到每個工況的最大與最小柔度值，然后通過基于SIMP的多工況靜態剛度拓撲優化數學模型得到三各工況綜合柔度的優化方程
，
基于optistruct考慮靜態和動態的多目標下汽車控制臂拓撲優化 ￥200
本案例是基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化。結構多目標拓撲優化是以體積分數不超過0.3為約束條件，同時考慮靜態多剛度目標和動態振動頻率目標的拓撲優化。由折衷規劃法結合平均頻率法可得到多目標拓撲優化的綜合目標函數：
有限元模型
基于SIMP的多工況靜態拓撲優化數學模型如下：
折衷拓撲優化后的結果
目標響應迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
更加詳細的說明見收費內容部分，本案例僅提供模型文件結果文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。
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展開 基于optistruct汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化案例 ￥80
本例以汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，非公式，目的就是快速得到傳遞路徑，與傳統輸入公式傳遞路徑基本上百分九十以上的相似度，如果有需要公式方面的同學也可以聯系我，有相關的資料
購買后對于模型中不懂的地方都可以問
飛機發動機吊掛多目標拓撲優化
飛機發動機吊掛多目標拓撲優化.docx
基于optistruct考慮靜態和動態的多目標下汽車控制臂拓撲優化 ￥100
案例是基于optistruct考慮靜態與動態特性下的汽車控制臂拓撲優化。結構多目標拓撲優化是以體積分數不超過0.3為約束條件，同時考慮靜態多剛度目標和動態振動頻率（1階模態頻率）為目標的拓撲優化。
有限元模型
基于SIMP的多工況靜態剛度-特征值拓撲優化數學模型如下：
折衷拓撲優化后的結果
目標響應迭代曲線
優化前的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
優化后的前三階模態及陣型：
一階模態
二階模態
三階模態
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展開 基于optistruct考慮靜態多工況剛度下汽車控制臂拓撲優化 ￥60
結構剛度最大化拓撲優化是研究在設計域內得到使結構剛度最大的材料分布形式的問題。多個工況下的剛度拓撲優化問題通常稱作多剛度拓撲優化問題。每一個工況對應一個剛度的最優拓撲結構，因此多剛度拓撲優化問題也就屬于多目標拓撲優化問題。傳統的多目標優化問題是將多個目標通過線性疊加轉化成單目標。本案例采用折衷規劃法來實現多目標拓撲優化問題。
有限元模型
拓撲優化結果
多工況折衷柔度迭代曲線
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展開 基于optistruct汽車控制臂單目標拓撲優化 ￥5
汽車控制臂三種工況下的單目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行拓撲優化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設計。你會發現每一種工況下拓撲優化的結果不一樣，對應的應變能迭代曲線也會有所區別。
變量：設計空間中每個單元的密度；
約束：體積分數不超過0.3；
目標：每種工況下的應變能最小。
有限元模型
工況1優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
工況2優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
工況3優化后的結果：
拓撲結果（ISO=0.15）
柔度迭代曲線
本案例僅提供模型文件及相關指導，凡購買的朋友針對本案例仿真實現上有什么疑問可以私信。下一節將推出如何結合多種工況進行多目標拓撲優化。
展開 如何使用Optistruct進行應力拓撲優化或多目標、多約束優化 ￥9.99
優化過程和優化后的效果如下圖所示：
拓撲優化后的等值圖如下圖，可見應力集中的部位基本被消除。本人使用的p范數為6，大家可以嘗試其它數值得到更優異的解：
而柔度最小化優化的結果是下面這樣的，顯然和應力最小拓撲優化是不一樣的，因為拐角還是直的，沒有去除應力集中。
創建公式需要注意格式，感興趣的同學可以嘗試下載附件，附件包括腳本和有效的應力優化模型，謝謝。
同樣使用本文的方法還可以求解多目標優化和多約束優化等等，不僅僅是拓撲優化，尺寸優化，形狀優化也能解決，因為這三種優化類型都需要響應。
多目標優化設計完整過程
我看過一些論文，現在還沒有什么新的理論可以實現多目標（可能我沒有發現），現在對多目標的處理情況是response用函數關聯起來，將不同的response設置為函數的變量，把多目標處理成為一個單目標。方程形式如下：f=w1*response1+w2*response2
W1,w2 為權值。
Optistruct中就是如此處理的，
首先在dequation中設置方程，如下圖：
我對設置方程還有些地方沒有弄明白，我只是舉個簡單的例子。（希望哪位高人能把編輯方程的詳細過程，及要注意的地方，單獨發個帖子，特別是復雜的方程的編寫過程。）
4. 寫方程。
我以單工況情況下最小化compliance和最大化一階固有頻率為例子，（這個最簡單，多工況的情況，和這個差不多）.
寫方程時，我們不能簡單的將方程寫成f=w1*response1+w2*response2形式，因為w1*response1的值和w2*response2值可能會相差太大，并且兩者的值很可能不是同時變大或是同時變小。所以我們要對兩個response作一定的數學處理。（至于為什么要這樣，大家可以想明白）。數學處理的方法很簡單，我主要是通過看這篇論文想到的：
汽車車架結構多目標拓撲優化方法研究 范文杰，范子杰，蘇瑞意 （強烈推薦）
Multiobjective optimal topology design of structures
T.-Y. Chen, S.-C.
展開 基于ANSYS的汽車轉向節拓撲優化仿真分析
3.2 多目標拓撲優化的目標函數的選擇
多目標拓撲優化的目標函數的選擇是該研究的重要內容。在汽車轉向節的設計過程中，需要考慮多個因素，如結構的強度、重量、剛度和成本等。因此，需要建立包含多個目標的拓撲優化目標函數。在目標函數的選擇過程中，需要根據設計要求和工藝約束進行權衡。例如，在考慮結構強度和重量的情況下，可以選擇將材料的體積作為目標函數，同時考慮材料的彈性模量和約束條件。
3.3 目標函數的數學表達式和意義
假設汽車轉向節的初始結構模型為M，優化后的結構模型為M'，則多目標拓撲優化的目標函數可以表示為：
其中，fi(M'）表示第i個優化目標的值，n表示優化目標的數量。在實際應用中，可以根據不同需求和優化目標，定義不同的目標函數。
例如，假設需要同時優化汽車轉向節的重量和剛度兩個目標，可以定義目標函數為：
其中，{Weight}（M'）表示汽車轉向節的重量，{Stiffness}（M'）表示汽車轉向節的剛度。優化目標函數的意義是，通過拓撲優化的方式，在滿足一定約束條件的前提下，同時實現汽車轉向節重量的減少和剛度的提高，從而達到輕量化和強度提高的目標。
4 仿真分析
4.1 實驗設計
實驗樣品制備：根據所得到的最優汽車轉向節拓撲結構進行3D打印，制備出實驗樣品。實驗方案設計：以汽車轉向節在工作狀態下所承受的力和力矩為實驗參數，通過對實驗樣品施加不同方向、大小的力和力矩，來模擬汽車轉向節的工作狀態。實驗數據記錄：記錄實驗參數設置和實驗過程中的數據，包括實驗樣品的變形情況、應變情況、應力情況等。數據處理和分析：將實驗數據進行處理和分析，比較實驗結果和仿真結果的差異，并對實驗結果進行統計學分析和可靠性分析。
4.2 實驗具體內容
實驗樣品制備：根據所得到的最優汽車轉向節拓撲結構進行3D打印，制備出實驗樣品。
展開 
多特征融合的多目標跟蹤網絡
以上基于聚類的無監督方法可以獲得一定的場景泛化能力來應對光線變化，但僅使用二維圖像對復雜場景分割的精度依舊有限且難以進行場景感知，亦存在較多局限性。
針對室內場景目標多種多樣，各目標之間差異較大，比如有靠椅、有凳子等，傳統圖像算法難以完整的分割出目標，且難以獲得類別標簽等更多的信息。近年來，隨著GPU 算力的增長以及數據集的完善，基于深度學習的語義分割算法飛速發展，圖像分割技術水平大幅提高，可以實現圖像像素級分類，目標分割完整度得到大大提升，進而分割精度得到大大提升Long等人于 2014 年提出了全卷積網絡（Fully Convolutional Network，FCN）進行語義分割，該網絡實現了端到端的逐像素分類，是深度學習語義分割方法的基石。該算法以 VGG-16 網絡為主干網絡，去除了網絡后的全連接層（Fully Connected Layer，FC）。由于 VGG-16 中只有全連接層要求輸入尺寸為固定大小，去除全連接層后，輸入網絡的圖像尺寸便可以是動態大小，去除了固定輸入尺寸的限制。同時 FCN 根據不同的下采樣倍率，將下采樣時得到的特征圖與上采樣進行轉置卷積計算時的特征圖進行融合得到了精細的像素級分割結果，為后續語義分割網絡設計奠定了基礎框架。所以后續分割算法大都以其為基礎進行改進。SegNet在解碼器部分使用上池化操作進行上采樣保留了高頻細節的完整性，實現了更精細的分割。之后的Unet在編解碼器間加入了若干跳躍連接，融合了編解碼器不同層次的特征，減小了信息丟失來提升精度，由于 Unet 設計了簡單高效的特征融合方式，在醫學圖像上作細胞分割效果較好，之后醫學圖像分割領域出現了很多基于 Unet 改進的分割網絡。
展開 多目標多學科優化--Isight軟件概述
多目標多學科優化
—Isight軟件概述
Isight是國際上最先進的基于參數的多學科設計優化軟件，將過程集成、設計優化和穩健性設計有機結合，現為法國Dassault/Simulia公司旗下拳頭產品。Isight將數字技術、推理技術和設計探索技術有效融合，并把大量的需要人工完成的工作由軟件實現自動化處理，也被稱為“軟件機器人”。可集成仿真代碼并提供設計智能支持，從而對多個設計可選方案進行評估，大大縮短了產品的設計周期，顯著提高。
Isight提供專用的多學科設計優化語言MDoL來描述MDO問題，具有很好的集成遺留程序的能力。可在異構計算機環境下實現分布式計算，并支持并行計算；同DAKOTA一樣，Isight提供了豐富的優化算法和多種代理模型方法，具有良好的可視化功能;對多種CAD和CAE商用軟件提供接口，如Abaqus、Nastran、Ansys、Fluent、CFX、Catia V5等；在Isight框架中還提供了較好的基于穩健性的設計優化和基于可靠性的設計優化的功能。
Isight提供了強大的用戶界面，通過圖形化工作界面，用戶可以進行產品設計的過程集成、優化處理和自動化求解工作。其圖形化用戶界面可以分為三個功能部分，過成集成、問題定義和方案監控。每一個功能部分都強調了設計研究中需要的集成，自動化和監控步驟。
過程集成可以快速耦合各學科、不同編程語言和格式的仿真代碼。在該界面里完成數據流和控制流的可視化，另外還提供過程的結構化視圖，方便導航和操作。
軟件的參數界面提供了類似電子表格形式的操作風格，方便用戶快速定義設計變量、目標、約束和初始值。
Isight允許用戶編制針對不同問題的任務計劃，其可以是任意嵌套和組合各種算法，從而通過智能化的探索，選擇新的設計點，執行模擬分析流程，并使這一過程自動化。
展開 達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇回顧
達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇于2018年7月26日在杭州洲際酒店北京廳召開。來自達索總部的專家，國內的航空航天、鐵路、汽車、石油、能源動力與高校等行業的高級客戶；以及達索的合作伙伴從全國各地齊聚杭州參加了此次技術高峰論壇。對基于多學科多領域的參數綜合優化、設計流程自動化、分析流程模板、基于Isight的定制流程開發的領域進行了多方面專業化的深入的技術交流。
多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇注冊處：
大會于上午8：40時許召開。首先由達索系統SIMULIA品牌中國區總監MikeSheh博士致開場詞并介紹了大會的日程安排，并向到場的客戶、合作伙伴致謝。
達索系統SIMULIA品牌中國區總監Mike Sheh博士致開場詞
達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight應用論壇主要內容涵蓋以下十個方面：
Isight多學科有目標優化軟件在國際上的應用（主要介紹在英國與日本的應用情況）
Isight多學科多目標優化技術的戰略規劃和版本更新。
Isight多學科多目標優化技術在航天領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術在航空發動機設計領域中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在鐵路行業中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在石油鉆井領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術在汽車行業中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在船舶發動機領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術定制化二次開發的應用。
達索合作伙伴對Isight優化技術的高級深度應用。
展開 SerDes設計中高速傳輸線的人工智能驅動多參數多目標優化流程（7月29日直播）
7月29日，Ansys官方研討會『SerDes設計中高速傳輸線的人工智能驅動多參數多目標優化流程』為您分享如何借助Ansys RaptorAI，通過人工智能技術實現SerDes（高速傳輸線）的多參數、多目標協同優化，加速設計流程、提升設計質量。Ansys Raptor 是Ansys 旗下一系列用于電磁建模相關的軟件工具，常見的有 Ansys RaptorH 和 Ansys RaptorX 等，主要用于半導體電路電磁分析等領域。對該領域感興趣的下滑預約學習??
時間：7月29日（星期四），16：00-17：00
內容簡介：隨著數據速率的不斷提升、設計復雜性的增加以及工藝節點的持續演進，高速 SerDes 設計中的傳輸線優化越來越具挑戰，工程師往往需要耗費大量時間進行參數調優和迭代。本次研討會主要分享如何借助Ansys RaptorAI，通過人工智能技術實現高速傳輸線的多參數、多目標協同優化，加速設計流程、提升設計質量。
講師：
羅杉 | Ansys首席應用工程師
自2013年加入Ansys以來，一直負責Ansys CPS（芯片-封裝-系統）產品線的規劃，并參與定制TSMC 3DIC信號與電源完整性Ansys解決方案的參考流程，擁有多年高速信號與電源完整性設計經驗。目前主要負責支持Helic產品線，為Ansys客戶的高速SoC、RFIC、3DIC等設計提供信號完整性、電源完整性和電磁串擾方面的技術支持。
形式：線上
費用：免費
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技術鄰簡介：
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
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