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。

本課程基于瑪莎拉蒂前懸架控制臂，詳細介紹了控制的網格劃分方法以及縱向和側向靜剛度的仿真分析方法、縱向和側向雙軸組合疲勞的仿真分析方法、縱向側向剛度和臺架疲勞的多目標拓撲優化的仿真方法、縱向和側向非線性Buckling_Force的求解方法。

本節課主要講解一下如何用Isight讀取已經處理好的數據進行響應面近似模型建立以及用NLPQL 算法為例進行講解單目標優化問題。多目標優化問題類似處理。

該視頻介紹了一個具體運輸問題的多目標遺傳算法的應用，詳細介紹了matlab目標函數編碼

Isight聯合Abaqus進行工字梁的試驗設計優化仿真，以工字梁腹板厚度、腹板高度、緣條厚度、緣條寬度為試驗變量，以拉丁超立方試驗生成各變量組合，以工字梁重量、最大應力為優化目標進行優化仿真。

Isight對四因素三水平數據建立近似模型，完成誤差分析并改善精度； 而后利用所建立的近似模型進行多目標優化，并介紹多目標優化相關知識點。

CFD多目標外形優化專題 本視頻整理自Altair-China視頻課程，為免費視頻。 整理出來旨在分享hyperworks知識給廣大同行，不為個人利益。 若有侵犯相關合法權益請告知，即刻根據規范刪除。

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。

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。

講解了matlab多目標遺傳算法工具箱的實際案例使用，可以迅速完成工具箱的入門

基于matlab的多目標優化算法NSGA3，動態輸出優化過程，得到最終的多目標優化結果。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

本課適合哪些人學習： 1、optistruct拓撲優化設計人員 2、理工科學子和老師 3、學習型仿真工程師 4、結構優化、參數化優化，拓撲優化學習者 你會得到什么： optistruct 多工況優化目標函數如何進行修正，以控制優化結果。

MATLAB程序分析數模信號，粒子群算法6個構成要素及其選擇經驗，慣性權重改進方法及3個PSO算法對比分析，測試函數分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應用及存在問題與研究熱點，離散粒子群算法與離散二進制版粒子群算法，有約束動態慣性權重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優化問題，基于敏感粒子的動態粒子群算法尋找雙峰動態函數最優值，多目標背包優化問題用多目標粒子群算法求解

第二章：涉及到基于Isight的簧片多目標優化和Isight與abaqus的聯合計算。 第三章：解決了Isight和abaqus聯合仿真時計算結果一直不變的問題，給大家示范了錯誤和怎樣糾正錯誤。 （看了一下視頻上傳轉碼后并不清晰，如果需要，購買后私信，我發原視頻） （在國外，有時進這個網站進不來，有時比較忙，現把鏈接掛在下面，大家自取。愿不愿意為知識付費全憑自覺。）

適用于有一定matlab編程基礎的同學，想要快速學習多目標遺傳算法原理和matlab代碼。