ansys鎖定變量的案例
2020 Ansys技術大會 | 提交論文/案例摘要鎖定名額！
Ansys期待更多優秀的作品投稿！
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Ansys 仿真應用大賽火熱進行中！報名最后沖刺，鎖定席位趁現在！
“Ansys 2025 全球仿真大會”仿真應用大賽自4月啟動以來，吸引了眾多學者和用戶的積極參與，持續兩個月的大賽報名階段即將結束，請有意向參賽的用戶抓緊最后的時間報名鎖定參賽資格！
本屆大賽共分為六大參賽組別：汽車與交通、高科技、半導體、能源與工業裝備、高校及其他行業，已完成作品的選手可前往作品提交通道完成提交，也請所有參賽選手在7月11日前提交完整作品。
“Ansys 2025 全球仿真大會”仿真應用大賽
本屆大賽初審將在7月中旬開啟，Ansys特邀由院士領銜，來自全國各行業的44名Ansys 專家組成的技術專家委員會進行大賽作品評選，并在9月舉行的Ansys 2025 全球仿真大會上進行大賽頒獎。
★ 提示
1. 高校參賽者推薦使用Ansys免費學生版：https://www.ansys.com/academic/students
2. 企業參賽者可申請 Ansys 軟件試用License，如有需求，請發送郵件至info-china@ansys.com，主題為“Ansys仿真應用大賽+參賽者姓名”，正文中需包含：公司中英文全稱+中英文地址+公司官網鏈接。（申請試用需通過Ansys資格審查，及簽署Ansys EUC相關法務條款）
作品提交：
上方掃碼報名大賽即可提交作品。
小貼士：請確保投稿作品不涉及任何泄密和侵權行為；凡涉及保密內容，須由作者自行進行脫密處理后提交。
想要詳細了解歷屆大賽優秀作品，可以訪問Ansys數字資源中心（v.ansys.com），查看更多內容詳情。
展開 Ansys新品發布會 | 鎖定首輪2022年新功能更新網絡研討會
Ansys隱私聲明
ANSYS APDL如何求變量的最大值
在其他語言中求最大值非常容易，比如有三個變量分別是MXS6，MXS7和MXS8，要求他們的最大值賦予MaxS，用到的函數往往只是一個函數MaxS=max(MXS6,MXS7,MXS8)。但是在ANSYS Parametric Design Language Guide第三章第8節 Parametric Functions部分卻找不到這樣的函數。
無奈自力更生吧。
MaxS=MXS6
*if,MXS7,GT,MaxS,THEN
MaxS=MXS7
*ENDIF
*if,MXS8,GT,MaxS,THEN
MaxS=MXS8
*ENDIF
這是三個變量，如果有更多變量方法也是一樣的，變量太多就用個循環，如果需要留言給我，我給大家把代碼寫出來。
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ANSYS中的變量
ANSYS中的變量總的來說分為兩大類：一類是標量參數；一類是數組參數。其意義與C語言中的參數和數組類似。標量參數是指單個的變量，而數組則是由一系列具有相同意義的數據組成。
一：標量參數
標量參數分為兩種：數值型的和字符型的。
1：標量參數的定義或修改：可以使用*SET命令或直接寫出賦值表達式。修改時，只需改變數據即可。
例如：
*SET,LENGTH,10 !定義了一個名為LENGTH的數值型變量，并且值為10
*SET,COMMENT,'DISP' !定義了一個名為COMMENT的字符型變量，并且賦值為DISP
以上兩句等價于：
LENGTH=10
COMMENT='DISP'
2：標量參數的刪除：同樣可以使用*SET命令或直接寫出賦值表達式或使用*DEL命令。將需要刪除的變量賦空值，注意不是數字0或空格。
例如：我們將上面定義的兩個參數刪除。語句如下：
*SET,LENGTH,
*SET,COMMENT,
或：
LENGTH=
COMMENT=
又或：
*DEL,LENGTH
*DEL,COMMENT
3：標量參數的GUI操作菜單。GUI路徑為：Utility Menu->Parameters->Scalar Parameters。標量參數的定義，刪除和修改都可以在這個窗口中完成。
二：數組參數
數組參數按維數可分為：一維數組，二維數組和三維數組。
按存儲的數據類型可分為：
1）一般數組參數，也成為ARRAY Parameter。是一種默認的數據類型，也就是說，如果用戶不聲明數據類型，系統就會自動使用該數據類型。該數組的行、列、面的索引均為從1開始的連續整數，元素值可以為整數或實數。
2）字符數組參數，又名CHAR Array Parameter。元素值為不多于8個的字符或數字組成。其行，列，面的索引值也是從1開始的連續整數。
展開 【ANSYS經驗技巧】- 學會使用變量數組函數（轉載）
5.直到你為函數中所有的狀態的所有變量提供賦值，才能保存為表格式參數使用。
注意：在ansys分析中用函數加載必須的兩個步驟：
1利用函數編輯器創建任意方程或函數
2在利用函數加載器加載函數，并以函數定義表參數
轉自：三維網。 作者：4kpolo
原帖鏈接：http://www.3dportal.cn/discuz/viewthread.php?tid=746468&extra=page%3D1%26amp%3Bfilter%3Ddigest
有相互依存關系的離散變量的ansys與workbench聯合優化分析
需要說明的是對應基于離散變量的優化，采用不同的響應面構建方法和優化算法，效率相差特別大。即使對于本問題節點數目5個，單元數目6個。選擇的響應面構建方法和優化算法不同，也有可能計算幾個小時。對于本問題采用Latinhypercube sampling (LHS拉丁超立方體抽樣)生成試驗設計，采用神經網絡方法來構建響應面，實際證明效率較高。
另外對應基于離散變量的優化分析，目前workbench只支持篩選法和混合整數序列二次規劃優化算法。
另外，其實該問題也可以完全采用ansys經典完成程序優化設計，利用離散編碼陷阱實現從連續變量到離散變量的轉變。但是該方法也有很多缺點：
1.最終得優化的變量依然是連續的，需要人為后處理，實現規格表的編碼。
2.最終得到的優化結果，可能陷入局部最小陷阱。采用首次得到的優化結果為初始值，然后縮小優化變量的采用空間，可以一定程度上改善結果的精度。
3.規格表的離散區間步長對于求解的效率的影響非常大。因此，需要增大優化迭代次數。
4.系統優化過程中，可能多次在等效解處徘徊。影響求解效率。
5.人為將連續變量離散化后，基于偏導算法的一階優化方法將不能處理該類問題。
6.最終解碼得到的材料規格往往需要返回到分析中去，才可以得到真實的狀態變量數值。
完全采用ansys優化的具體方法這里不在提供。
這里順便說下ansys和workbench優化分析的優缺點：
1.采用ansys可以很方面的實現網絡結構的編程和變量提取后控制。對于類似問題，如果分析的模型更大，在workbench中建模可以說是一件極其痛苦的事情。
2.workbench提供了比ansys更多的優化算法。自身就擁有離散變量的優化功能。這也或許是現在ansys舍棄經典優化界面的一個很大原因。
展開 ansys優化，因變量和目標函數都沒有變化【急】【急】
ansys優化，因變量和目標函數都沒有變化【急】【急】
ansys優化之后，為什么只有自變量發生了變化，而因變量和目標函數都沒有變化，還是和初始值一樣？也進行了四五十次的迭代，也有顯示最優解，只是因變量和目標函數都沒有變化，疑惑中。
Ansys使用APDL 批量創建數組，一維數組名設置循環變量，與二維數組等效
APDL 批量創建數組，在一維數組名上做文章，實現其與二維數組近似相同效果
首先批量創建了8個一維數組，數組名中的循環變量j使用%j%
finish
/prep7*do,j,1,8
*dim,List%j%,array,10,1
*enddo
然后給八個數組里的每一個元素賦值，總共80個元素
并且以數組元素值作為節點編號，同數組的y坐標值相同
*do,i,1,10
*do,j,1,8
List%j%(i,1)=(i-1)*10+j
n,List%j%(i,1),i,j
*enddo
*enddo
最終效果如下
注:轉自 https://blog.csdn.net/weixin_43717845/article/details/104567039
小白一枚，本為學習之余的記錄，希望能讓些跟我一樣的初學者少走彎路，寫的也不盡嚴謹，有疏漏錯誤之處也請各位專家指出，不吝賜教……多謝
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