ansys變量優化的案例
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。
基于混沌變量的變步長梯度下降優化算法
基于混沌變量的變步長梯度下降優化算法
姚俊峰 楊獻勇 彭小奇 張田 鄭順斌
清華大學熱能工程系 中南大學熱工設備仿真與優化研究所 福建潯興集團公司
摘要：梯度下降法與混沌優化法均具有各自的缺點。該文將二者結合起來，利用混沌運動的遍歷性，將混沌因子引入到變步長中，對梯度下降法進行改進。首先利用混沌變量來初始化補償大小，并隨著搜索過程向最優點附近步長波動平穩，避免了梯度下降法拉鋸現象的產生。通過3個典型算例，用該算法和梯度下降法以及其他2種算法進行了優化計算對比，結果表明，采用該算法的迭代次數減少了45%以上。
關鍵詞 ：最佳控制，混沌，變步長，梯度下降法，優化
內容簡介：
1 傳統優化算法的分析
2 基于混沌變量的變尺度梯度下降優化算法
3 算例
4 結論
基于混沌變量的變步長梯度下降優化算法.pdf
展開 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 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。
展開 Ansys Speos | 助力汽車按鍵開關設計與優化
Lightguide包含光導齒的Step、Length、Offset、Start/End angle,以及起始與末端的距離等參數；
2) 輸入參數變量——利用Publish Parameters功能將Lightguide的參數變量發布出來，用于Workbench的輸入變量；
3) xml文件——通過對.xmp文件進行后處理設置，對評估目標進行定義設定，然后導出生成.xml文件。評估目標為模型的輸出參數變量，如均勻性(RMS Contrast)，平均值，最大值，最小值等。本案例的評估參數為 各輪廓的RMS Contrast數值；
在初始設計階段，配合Live Preview的高效預覽功能，可在短時間內得到一個相對不錯的結果。整體RMS Contrast低于0.5，此時P9會成為后續優化的主要目標。
3.光導優化
Ansys Workbench 是一個強大的協同仿真平臺，它可以實現Ansys Speos優化變量與目標的發布，具體優化迭代可以交給軟件進行自動化的流程。Ansys Workbench操作界面中，設置好輸入/輸出參數，并對輸入參數變量進行優化區間設置，對輸出參數進行目標約束。
案例選取了光導的8個設置參數 (P1-P8) 作為輸入參數變量，字符4個輪廓的RMS Contrast (P9-P12) 作為輸出參數。直接優化算法會根據輸入/輸出參數設計函數關系來確認優化的迭代次數，并篩選出最佳設計點，同時可保留每個設計點的結果文件及優化結構模型。
4.結果評估
經過327次的軟件迭代后，我們找到第264次仿真為最優結果。
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
ANSYS 拓撲優化 無法查看優化結果
請大師給看一下：
在workbench平臺上做拓撲優化，載荷和受力設置正常，后處理正常，但是無法查看拓撲優化的結果
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
展開 ANSYS結構優化模塊的形貌優化功能實例
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背景
ANSYS 2022R1的結構優化模塊提供如下優化功能。
1）拓撲優化-基于密度；
2）拓撲優化-基于水平集；
3）柵格法；
4）形狀優化；
5）拓撲優化-混合密度法(公測版)
ANSYS 2023R1的結構優化模塊提供如下優化功能。
ANSYS結構優化模塊的形貌優化 ￥50
ANSYS Workbench 形貌優化主要是針對薄殼結構的強度，改變其表面形貌，如凸起，加強等。
原模型
整體變形為0.87mm。
質量約束為100%
形貌優化后，同質量下，整體變形為0.12mm，結構剛度明顯提升。
Ansys Workbench中拓撲優化后結構力學特性之可視化 | 結構優化新功能
產品概念設計初期，單純的憑借經驗以及想象對零部件進行設計往往是不夠的，在適當約束條件下，如果能充分利用“拓撲優化技術”進行分析，并結合豐富的產品設計經驗，可以設計出更能滿足產品結構技術方案、工藝要求以及更質輕質優的產品。
拓撲優化（topology optimization）是一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法，將區域離散成足夠多的子區域，借助FEM分析技術按照指定的優化策略、約束準則、目標等從這些區域中刪除一定數量單元，用保留下來的單元描述結構的最優拓撲，發揮系統材料最大利用率。拓撲優化后，通常需要對其產生的結果模型進行設計驗證，完全復制拓撲優化前的邊界條件進行仿真計算。
以往版本需要在WorkBench中添加后續分析模塊去驗證優化后的模型。拓撲優化后的仿真計算設計驗證過程如下圖所示。先在拓撲結果中生成光順平滑的 STL 模型后，再在 Workbench 中通過“Transfer to Design Validation System”將優化結果傳遞至驗證系統，系統自動生成位于拓撲優化系統上游的相同類型的Mechanical系統，并繼承之前的全部計算載荷和約束。創建該驗證工作流程，分為四步，在創建的驗證系統中去劃分網格運行計算及查看設計結果。
前面版本雖然可以比較方便地把優化后的模型導入到新的靜力學結構仿真中，進行優化模型的驗證，但2022R1版本新增擁有了更便捷的功能，可以直接在結構優化系統中查看優化后的力學特性，即允許用戶直觀可視化最終設計的結果（變形、應力、特征值模態等），更方便快速檢查和驗證力學行為。
展開 利用ANSYS進行優化設計時的幾種優化算法
本文探討了利用ANSYS進行優化設計時的幾種優化算法。
優化技術
理解計算機程序的算法總是很有用的，尤其是在優化設計中。在這一部分中，將提供對下列方法的說明：零階方法，一階方法，隨機搜索法，等步長搜索法，乘子計算法和最優梯度法。(更多的細節參見ANSYS Theory Reference 第20章。)
零階方法
零階方法之所以稱為零階方法是由于它只用到因變量而不用到它的偏導數。在零階方法中有兩個重要的概念：目標函數和狀態變量的逼近方法，由約束的優化問題轉換為非約束的優化問題。
逼近方法：
本方法中，程序用曲線擬合來建立目標函數和設計變量之間的關系。這是通過用幾個設計變量序列計算目標函數然后求得各數據點間最小平方實現的。該結果曲線(或平面)叫做逼近。每次優化循環生成一個新的數據點，目標函數就完成一次更新。實際上是逼近被求解最小值而并非目標函數。
狀態變量也是同樣處理的。每個狀態變量都生成一個逼近并在每次循環后更新。
用戶可以控制優化近似的逼近曲線。可以指定線性擬合，平方擬合或平方差擬合。缺省情況下，用平方差擬合目標函數，用平方擬合狀態變量。用下列方法實現該控制功能：
Command: OPEQN
GUI: Main Menu>Design Opt>Method/Tool
OPEQN同樣可以控制設計數據點在形成逼近時如何加權;見ANSYS Theory Reference。
轉換為非約束問題
狀態變量和設計變量的數值范圍約束了設計，優化問題就成為約束的優化問題。ANSYS程序將其轉化為非約束問題，因為后者的最小化方法比前者更有效率。轉換是通過對目標函數逼近加罰函數的方法計入所加約束的。
展開 Ansys Speos / Ansys Lumerical | 聯合 optiSLang 的顯示屏優化設計
在第二排是從optiSLang獲得的第一個優化設計。在正常入射時開始呈白色，當增大入射角時，它看起來像暖白色，幾乎是紅色，同樣的另外兩個優化設計。可以看到類似的趨勢，但不同的顏色外觀。
選擇第一個優化設計，并獲得一些顏色變化的指標，將顯示光源表面使用texture顯示具體圖像，在顯示器上顯示圖像時，不同事先角度顏色變化。
結束語
通過Speos和Lumerical聯合optiSLang的顯示屏優化設計，通過Lumerical STACK可以設計和模擬一個參數化的微型LED或OLED像素設計，然后通過optiSLang完成多目標優化，最后將優化后的多組優化方案，在Speos真是的環境場景中，以人眼視覺方式比較這些設計方案。同樣的這個顯示優化工作流程也適用于其他應用，如汽車顯示器、電視、電腦顯示器和智能手表顯示器。
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展開 ANSYS官方 | RTL設計功耗分析與優化——ANSYS PowerArtist
ANSYS官方將特別推出一系列ANSYS網絡研討會，不僅包含ANSYS 2019 R3 新版本功能介紹，同時也包括最新的行業熱點解決方案，ANSYS將與各位深入探討行業熱點趨勢，諸如無人駕駛、PCB結構可靠性、天線設計、數字孿生等等。
在此系列網絡研討會結束后，ANSYS將官方抽取1名幸運者，TA將獲得華為最新發布的Mate 30 1臺！
本期研討會：《RTL設計功耗分析與優化——ANSYS PowerArtist》將于12月5日 20:00-21:00舉辦。
直播主題
芯片前端設計相關行業人士
日期/時間
2019年12月5日
20:00 – 21:00
課程受眾
芯片前端設計相關行業人士
講師簡介
彭成
RTL功耗分析與優化專家，現任ANSYS中國半導體事業部主任應用工程師，主要負責ANSYS PowerArtist產品的售前和技術支持工作，對早期RTL功耗分析和優化及PowerArtist產品的應用有全面的了解和豐富的經驗。
課程簡介
功耗是芯片設計的關鍵。從手持式電池供電型設備，高性能的網絡應用，到物聯網和人工智能芯片設計，功耗都是一個非常重要的指標。
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