ansys優化變量數目
關注創建者：王靖雯 創建時間：2023-03-07
ansys優化變量數目的實例教程
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。
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變量 v0、v1、v2……對應于 DLL 插件界面中定義的數值，這些數值可以手動調整，也可以在優化過程中調整。變量 x 和 y 表示應用該 DLL 插件的對象的局部坐標。除基本算術運算符（+、-、*、/）外，解析器還支持三角函數（sin、cos、tan、asin、acos、atan）、高級函數（log、log10、sqrt、abs），以及常數π（pi）和e（e）。
搜索網絡發現大部分的AI培訓仿真，AI CFD仿真等相關領域可以總結為以下幾點
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://optics.ansys.com/hc/en-us/articles/42661829809043-How-to-simulate-exit-pupil-expander-EPE-with-diffractive-optics-for-augmented-reality-AR-system-in-OpticStudio-part-2
https://optics.ansys.com/hc
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并且，在這種開環系統中，還存在大量的可變性，即使有質量關卡，變量引起的缺陷也可能流到下游，從而產生必須計入成本的廢品損耗。
最后，掌握質量和產量優化對利潤的影響至關重要。“鋰離子電池制造的廢料成本每年可達數千萬美元，而劣質成本（例如召回）則可耗費數十億美元，”Westerberg道。
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