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登錄ansys 離散優化變量
關注創建者:王靖雯 創建時間:2023-03-07

ansys 離散優化變量的實例教程
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】
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1.AI有用,自動生成python代碼,利用python去驅動ANSYS或其他CAE軟件后臺調用。通過AI生成的代碼后臺生成模型,邊界條件,設置,結果。但是其僅僅適用于簡單模型。例如后視鏡結構優化,有限個參數的幾何機構優化,水冷板流道的優化.其僅僅是簡單模型。
2.AI有用,可以處理數據。
科普時刻 | 什么是跌落測試?18天前
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跌落高度:重力會加速物體自由下落,因此跌落的高度決定了測試樣本撞擊沖擊表面時的速度,也決定了沖擊能量。
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https://optics.ansys.com/hc
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