ansys可以優(yōu)化算法嘛的案例
利用ANSYS進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)的幾種優(yōu)化算法
本文探討了利用ANSYS進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)的幾種優(yōu)化算法。
優(yōu)化技術(shù)
理解計(jì)算機(jī)程序的算法總是很有用的，尤其是在優(yōu)化設(shè)計(jì)中。在這一部分中，將提供對(duì)下列方法的說(shuō)明：零階方法，一階方法，隨機(jī)搜索法，等步長(zhǎng)搜索法，乘子計(jì)算法和最優(yōu)梯度法。(更多的細(xì)節(jié)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(dǎo)數(shù)。在零階方法中有兩個(gè)重要的概念：目標(biāo)函數(shù)和狀態(tài)變量的逼近方法，由約束的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為非約束的優(yōu)化問(wèn)題。
逼近方法：
本方法中，程序用曲線擬合來(lái)建立目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計(jì)變量之間的關(guān)系。這是通過(guò)用幾個(gè)設(shè)計(jì)變量序列計(jì)算目標(biāo)函數(shù)然后求得各數(shù)據(jù)點(diǎn)間最小平方實(shí)現(xiàn)的。該結(jié)果曲線(或平面)叫做逼近。每次優(yōu)化循環(huán)生成一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，目標(biāo)函數(shù)就完成一次更新。實(shí)際上是逼近被求解最小值而并非目標(biāo)函數(shù)。
狀態(tài)變量也是同樣處理的。每個(gè)狀態(tài)變量都生成一個(gè)逼近并在每次循環(huán)后更新。
用戶可以控制優(yōu)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(biāo)函數(shù)，用平方擬合狀態(tài)變量。用下列方法實(shí)現(xiàn)該控制功能：
Command: OPEQN
GUI: Main Menu>Design Opt>Method/Tool
OPEQN同樣可以控制設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)在形成逼近時(shí)如何加權(quán);見ANSYS Theory Reference。
轉(zhuǎn)換為非約束問(wèn)題
狀態(tài)變量和設(shè)計(jì)變量的數(shù)值范圍約束了設(shè)計(jì)，優(yōu)化問(wèn)題就成為約束的優(yōu)化問(wèn)題。ANSYS程序?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為非約束問(wèn)題，因?yàn)楹笳叩淖钚』椒ū惹罢吒行省＾D(zhuǎn)換是通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)逼近加罰函數(shù)的方法計(jì)入所加約束的。
展開 [問(wèn)題探討]ANSYS Workbench 下可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)和面的耦合嘛？
（相當(dāng)于對(duì)于軸承孔半平面施加分布載荷）
ABUQS 可以實(shí)現(xiàn)，Workbench可以嗎？
Isight耦合ANSYS APDL優(yōu)化分析案例及算法講解
04 耦合模型
耦合采用simcode組件進(jìn)行，并調(diào)用ANSYS APDL進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，采用拉丁超立方算法進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，以下為耦合計(jì)算的軟件設(shè)置及耦合需要的文件：
05 優(yōu)化結(jié)果分析
耦合計(jì)算結(jié)果包含所有設(shè)計(jì)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果，并且可以查看試驗(yàn)設(shè)計(jì)得到的主效應(yīng)圖、各設(shè)計(jì)變量的影響分析。同時(shí)可以生成響應(yīng)面方程，對(duì)工程設(shè)計(jì)有非常大的幫助。
來(lái)源： CAE模擬設(shè)計(jì)支持平臺(tái)
基于VB的ANSYS的二次開發(fā)之優(yōu)化算法
ANSYS優(yōu)化分析的目的是尋求滿足所有給定的約束條件（設(shè)計(jì)變量的約束和狀態(tài)變量的約束），并使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值的設(shè)計(jì)變量。ANSYS分析結(jié)束后會(huì)給出若干設(shè)計(jì)序列，SET1、SET2等等。在這些設(shè)計(jì)序列中，一般情況下存在滿足約束條件的合理解釋以及滿足目標(biāo)函數(shù)最小化的最優(yōu)解，但有時(shí)也可能所有解都不滿足約束條件（說(shuō)明用戶給定的約束條件不合理）。
ANSYS優(yōu)化分析文件是一個(gè)命令流輸入文件，應(yīng)包括一個(gè)完整的分析過(guò)程前處理、求解以及后處理（主要是提取相關(guān)參數(shù)），分析過(guò)程必須參數(shù)化。此外，還要在優(yōu)化分析文件中指定變量、狀態(tài)變量及目標(biāo)函數(shù)。由這個(gè)文件可以自動(dòng)生成優(yōu)化循環(huán)文件（Jobname.loop），并在優(yōu)化計(jì)算中循環(huán)處理。每一次循環(huán)均執(zhí)行一次分析文件。最后一次循環(huán)的輸出結(jié)果存儲(chǔ)在Jonname.opo中。
優(yōu)化算法
理解ANSYS優(yōu)化算法對(duì)于執(zhí)行優(yōu)化分析是很有必要的。ANSYS現(xiàn)有的優(yōu)化算法主要有：零階方法、一階方法、單步運(yùn)行、隨機(jī)搜索法、等步長(zhǎng)搜索法、乘子計(jì)算法和最優(yōu)梯度法。此外，用戶還可以通過(guò)UPFs定義自己的優(yōu)化算法。下面重點(diǎn)說(shuō)明零階方法和一階方法。
1.零階方法
由于優(yōu)化過(guò)程中只用到因變量本身，而不利用因變量的導(dǎo)數(shù)，所以稱為零階方法。使用該方法的命令為：
optype,subp
零階方法是一種函數(shù)逼近優(yōu)化方法，該種方法的本質(zhì)是采用最小二乘法逼近，求取一個(gè)函數(shù)曲線或函數(shù)面來(lái)擬合解空間，然后再對(duì)該函數(shù)曲線或函數(shù)面求極值。這是一種普適的優(yōu)化方法，不容易陷入局部極值點(diǎn)，但優(yōu)化精度一般不是很高，因此多用來(lái)做前期優(yōu)化。
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Isight中有很多算法，比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標(biāo)優(yōu)化算法等等，共計(jì)十幾種算法，相信大家在學(xué)習(xí)中一定犯暈。其實(shí)這么多算法中，按大類分的話包括：試驗(yàn)設(shè)計(jì)、梯度優(yōu)化、直接搜索、全局優(yōu)化及多目標(biāo)優(yōu)化五類，各類優(yōu)化算法有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)于我們初級(jí)、中級(jí)使用者來(lái)說(shuō)，只要學(xué)會(huì)選擇相應(yīng)算法即可，而不必過(guò)于糾結(jié)各類算法的原理。小編以簡(jiǎn)支梁應(yīng)力計(jì)算為例，詳細(xì)講解Isight中的優(yōu)化算法及應(yīng)用，并詳細(xì)講解Isight與ANSYS APDL耦合及優(yōu)化結(jié)果分析。QQ: 315673349
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