ansys優化模塊的案例
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結構優化模塊的形貌優化功能實例
0
1
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。
幾種優化軟件功能對比淺析
3、TOSCA vs ANSYS優化模塊
ANSYS軟件的優化模塊集成于ANSYS軟件中，它必須和參數化設計語言完全集合在一起才能發揮其優化設計功能，即APDL是優化設計的一個核心步驟。
在求解器接口和前后處理器支持方面，TOSCA明顯有多種選擇，且其產品仍在更新開發之中。
在拓撲優化方面，不管是分析能力、支持的單元類型，還是優化算法、性能及后處理， TOSCA的功能明顯要優于ANSYS。
在形狀優化方面，TOSCA與ANSYS在分析能力和優化算法上不相上下，而在性能和使用性方面，TOSCA要優于ANSYS。通過幾種常用的優化軟件的對比可以看出，TOSCA在分析能力、支持的求解器接口以及前后處理器，使用性等方面均優于其他優化軟件。由于具有眾多支持的求解器及前后處理器，用戶還可以在自己熟悉的求解器以及前后處理環境下工作，而不需培訓來熟悉另外一個陌生的軟件環境。
展開 基于ANSYS的多層堆疊模塊焊接殘余應力分析及選材優化
基于ANSYS的多層堆疊模塊焊接殘余應力分析及選材優化
張 彥，許 典，趙希芳
( 南京電子技術研究所，江蘇 南京 210039)
摘 要：分析了某多層堆疊模塊的焊接殘余應力，討論了各功能層不同選材、焊接順序對模塊殘余應力的影響，并給出了優化方案。利用ANSYS軟件進行有限元分析計算，采用ANAND本構模型描述焊錫的黏塑性行為，采用基于接觸的多點約束( Multi-point Constraint，MPC) 算法實現焊錫層與功能層的跨尺度自由度耦合。計算結果表明，焊接順序對模塊殘余應力影響較小，各功能層的選材需要綜合考慮模塊變形及應力安全裕度。剛度較大的底板層可以同時降低模塊變形和高溫共燒陶瓷( High Temperature Co-fired Ceram-ic，HTCC) 層應力。熱膨脹系數較小的蓋板層可以降低HTCC層應力，但會增大模塊整體變形。底板選用Al /SiCp( 65%) ，蓋板采用可伐合金，可以得到變形及應力安全裕度均滿足要求的方案。
展開 
基于Abaqus優化模塊的汽車擺臂的拓撲優化 ￥8
拓撲優化設計案例
3.1 拓撲優化設計過程
先試算Abaqus 初始結構模型，以確認邊界條件、結果是否合適，然后結合下圖的Abaqus/CAE 優化模塊，設置優化設計：
1) 創建優化任務。
2) 創建設計響應。
3) 應用設計響應創建目標函數。
4) 應用設計響應創建約束（可選） 。
5) 創建幾何限制（可選） 。
6) 創建停止條件。
7) 以上設置完成，進入Job 模塊創建優化進程，并提交分析。
3.2 汽車擺臂的拓撲優化
本例以下圖的汽車擺臂作拓撲優化對象，在滿足性能的前提下，最輕化結構。
3.2.1有限元模型
1) 材料：此汽車擺臂的有限元模型材料為鋼材，小應變；
2) 分析步：設置了3個線性靜態分析步；
3) 耦合約束：分別Coupling 相應節點到參考點上(A 、B、C、D)；
4) 邊界條件：約束B點的Y、Z自由度，C點的X、Y、Z自由度，D點的Z自由度；
5) 集中力加載：在1、2、3 分析步，分別對A點加載X、Y、Z方向的1000N集中力。
提交有限元模型進行求解，得到的結果如下圖，可大概了解結構的加載變形情況。查看應力云圖可知近藍色區域應力值幾乎為0，即其對結構強度并無貢獻，也正是拓撲優化需要刪除的區域。
展開 Isight多學科參數優化軟件模塊構成 附isight參數優化理論和實例詳解下載
運行門戶（Runtime Gateway）
監控和后處理界面，可以繪制多種曲線、曲面、散點圖、柱狀圖、表格等，結果運行完成后生成Summary報告給出優化運行時間、最優結果及設計變量、約束等用戶關心的問題。提供設計空間可視化（VDD）、工程數據挖掘（EDM）等后處理功能。
組件庫（Library/Add-OnComponent）
包含通用和專用的CAD/CAE及自編軟件接口。
優化算法庫（Optimization）
數值優化、全局優化、多目標優化、專家智能優化算法，是工程師開展設計優化工作的利器。
試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）
通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。
近似模型算法庫（Approximation）
對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構造替代模型，減少優化中調用大規模CAE分析計算的次數，提高優化效率。近似模型還用于剔除輸入參數平緩變化而輸出參數卻劇烈振蕩的仿真噪音。
質量設計優化（Quality Desgin）
運用隨機仿真和優化理論（包括：蒙特卡洛仿真、Taguchi田口穩健性設計和基于6Sigma可靠性分析和穩健性設計DFSS，Design For Six Sigma），構成一個完整的、公式化的對可靠性和穩健性進行評價和改進的品質設計哲學框架。
下載地址：isight參數優化理論和實例詳解
展開 ABAQUS案例-ABAQUS中的形狀優化模塊及渦輪軸的形狀優化分析 ￥3
本案例（附件中的inp文件）講述了ABAQUS中的形狀優化模塊，以渦輪軸的優化分析為例演示了ABAQUS中優化分析技巧及需要注意的問題。
Ansys復合材料結構分析總結（優化篇）
優化算法
基于ANSYS的優化，可以直接使用ANSYS提供的優化模塊，根據上述優化模型，建立優化計算文件，選擇合適的優化算法，進行計算。
同時，也可以通過APDL語言（甚至可以通過外部編程環境，如VC++，FORTRAN等）來自己編制優化算法，本文就是通過自己編制優化算法來實現的，采用的優化算法是復形調優法。算法描述如下：
復形調優法是求解約束條件下維極值問題的重要方法，通過構造復合形，計算各頂點的目標函數值，并進行比較，然后循環迭代，逐步替代最壞點構造新的復合形，經過多次迭代，進行收斂判斷，最終得到最優復合形，并求得最優值。其迭代過程如下：
想學習更多的知識，請聯系我們！
微信公眾號：名稱：“DR有限元”
號碼：“hello_cae”
展開 Adams優化模塊應用基礎
優化流程:
第一步:在已有分析模型基礎上定義設計變量、優化目標;
第二步:切換 insight界面,選擇已有的設計變量、優化目標;
Factors:設計變量
注:tie綁定左右對稱的硬點坐標
Responses:優化目標
第三步:設置優化策略;
第四步:計算;
第五步:切換界面后點擊fit,查看并分析優化結果, Summary- Goodness-of-fit;
R2表示擬合的好壞,指的是回歸模型的平方和與原始數據的平方和之比,介于0~1之間,R2越大越好。但過高的R2也可能存在問題。
R2ad可以作為R2的補充,通常略小于R2,當遠小于時,說明有多余項,此時可以進行移除操作。
Residuals:表示原始響應與估算響應的差值,需檢查(上述二者檢查后之后)。
p表示擬合中是否有有用項,p越小,說明有用項越多,p=0.02,表示至少有一項與響應相關,p=03,表示表達式中的項與響應無關。
R/V表示模型的計算值和原始數據點之間的關系,越高越好,大于10表明模型的預測結果很好,低于4,表明模型的預測結果完全不可信。
residual表示初始響應值與估計響應值之間的差值,每一次試驗都會產生一個差值。但如果某次
差值過大,則可以是一個溢出值( outlier)。
Term significances值很小的項表示很好,即對響應有較大影響。
第六步: Export_HTML
Effect設計變量坐標值變化引起目標函數的變化,表示目標函數函數值變化后數值與原值的
比例,通過 Effect%可以得到對目標函數值影響最大的設計變量,其中正值表示設計變量與
目標函數的變化趨勢相同,反之亦然。
展開 讀書筆記：船舶設計優化與模塊化設計
原文重點介紹的內容其實是船舶設計中的仿真軟件的技術發展情況，不過我個人更關注本文引言部分對船舶設計方法論的分析，以及其中對模塊化設計思想的介紹。供大家參考。
船舶是復雜且復雜的產品，其設計受本質上相互沖突的參數控制。由于參數量大，要求復雜，其基本性質相互矛盾；有人認為，它們的設計是為了獲得最佳性能，并受到設計和制造的限制（即船東、法定機構等的設計限制，以及船廠設施的制造限制）。
·在有限的船型選擇中，可以設計和制造最佳設計。但存在以下限制：
·設計和制造最佳船舶的專業知識非常有限，目前僅嘗試過幾種船舶類型。
·設計和制造一艘最佳船舶的成本非常高，實際上沒有多少設計機構或造船廠能負擔得起。
盡管優化船舶是可能的，但由于不穩定的全球經濟狀況，影響船舶設計優化的關鍵參數（即石油的價格、海運需求和供應）確實發生了顯著變化。因此，船舶優化設計的定義本身就受到限制，在價格、石油需求和消費模式的參數值發生變化的情況下，一個優化設計可能不是一個最佳（favorable）的設計。
由于優化船舶的設計和制造成本太高，為了降低單位成本，可以采取另一種方法。在給定一組約束的替代方法中（即結合造船廠的受限能力）；
一艘船的設計不是為了“最優”，而是為了“接近最優”。此外，在航空航天工業成功實施模塊化的推動下（即波音的747、767 和787 系列，是波音 747 基本設計的模塊化變體），類似的模塊化方法可以用于船舶設計。
模塊化設計已被視為產品和組織設計的新邏輯，
因為它有助于設計和制造公司應對不斷變化的環境。
非常有前景是，通過以模塊的形式構思產品，設計和制造公司可以獨立地負責獨立模塊的設計和開發
（但合并了不同模塊之間的內部和內部依賴關系），并且新的創新設計可以簡單地成為不同模塊的聯合。
展開 基于Simdroid電子散熱模塊的電子設備機箱散熱設計與優化
圖 9 網格劃分
2、仿真結果查看
分別查看溫度云圖、速度云圖和速度矢量分布，根據對仿真結果的分析，優化熱設計方案。
圖10 溫度分布云圖
圖11 多截面場變量分布云圖
圖12 速度流線
圖13 機箱內局部速度矢量
圖14 元件表面換熱系數
圖15 結果自動統計與導出
三、電子散熱仿真的應用
近年來，數值仿真技術結合電子產品行業熱設計經驗，對產品中的各元件進行參數化、模塊化建模，進行快速高效的熱分析，已產生大規模應用于電子消費品、機房等場景的熱仿真分析軟件，大大降低了產品研發設計的成本，幾乎成為了熱設計行業必備的研發工具。同時，由于實驗測試僅能監控有限點位，而仿真軟件則可以監控產品內任意位置在任意時刻的物理量變化情況，因而可以更全面地了解產品的物理量變化情況，使設計更加高效便捷。
四、關于Simdroid電子散熱模塊
Simdroid電子散熱模塊是一款針對電子器件和設備的專用熱仿真軟件，由北京云道智造科技有限公司獨立開發，具有自主知識產權。軟件內置電子產品專用零部件模型庫，支持用戶通過“搭積木”的方式快速建立電子系統的熱分析模型，并利用成熟穩定的算法計算流動與傳熱問題，實現對電子系統的熱可靠性分析。電子散熱分析模塊可成熟應用在通訊制造業、電子元件制造業、軍工以及航空航天等工業中。在產品設計初期，工程師能夠以更加智能的方式創建仿真模型，對系統設計方案進行快速評估，識別潛在設計風險。
展開 
SIMULIA 2023優化設計模塊Isight 2023新功能介紹
Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優化工具，它提供了一個可視化的靈活的仿真流程搭建平臺，同時提供與多種主流CAE分析工具的專用接口，利用此工具，用戶可以方便的以拖拽的方式可視化的快速建立復雜的仿真分析流程，設定和修改設計變量以及設計目標，自動進行多次分析循環；同時提供了試驗設計、優化設計、近似模型和質量工程等一套完整的優化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系，進而實現多學科多目標優化。
Isight包含多個模塊功能，包括：
設計門戶與運行門戶：設計門戶Design Gateway提供友好的界面與組件化的方式搭建復雜的仿真分析流程；運行門戶Runtime Gateway可以方便的監控和追蹤仿真流程的運行狀態，利用數據挖掘功能快速的分析并可視化的顯示優化結果。
優化算法包：提供試驗設計，近似建模，優化設計，蒙特卡洛分析，六西格瑪等各種優化分析功能，并且每種分析功能都包含多種技術策略。
展開 借助 COMSOL “優化模塊”獲取工程設計的最優形狀
使用形狀優化設計新結構的總結
或許我們自己會疑惑，如何能確定以上的結構真正實現了最優化。因此我們強烈建議進行網格細化研究，嘗試不斷細化網格，以了解其解如何收斂。研究基函數的收斂性也是非常合理的做法。我們可以使用高階伯恩斯坦基函數并比較結果。不過，這樣做可能會導致龍格現象，還會使收斂緩慢。
將原區間細分為多個子區間，在每個子區間（分段多項式）使用不同的較低階形函數，可規避此類問題。除了伯恩斯坦基函數外，我們還可以應用其他基函數，如切比雪夫多項式和傅立葉基函數。號角優化形狀教程重點討論了使用傅立葉基函數的案例，該教程可從“案例下載”中下載。
本篇文章討論的案例中，所包含的變形十分簡單。在涉及更復雜的變形時，需要花更多心思考慮如何定義變形映射。在計算非常復雜的變形時，添加輔助方程也會很有幫助。
如果你對使用這些形狀優化技術有任何疑問，或者希望將優化模塊加到自己的建模工具套件中，請聯系我們。
本文內容來自 COMSOL 博客
展開 SIMULIA 2023優化設計模塊Isight 2023新功能介紹
Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優化工具，它提供了一個可視化的靈活的仿真流程搭建平臺，同時提供與多種主流CAE分析工具的專用接口，利用此工具，用戶可以方便的以拖拽的方式可視化的快速建立復雜的仿真分析流程，設定和修改設計變量以及設計目標，自動進行多次分析循環；同時提供了試驗設計、優化設計、近似模型和質量工程等一套完整的優化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系，進而實現多學科多目標優化。
Isight包含多個模塊功能，包括：
設計門戶與運行門戶：設計門戶Design Gateway提供友好的界面與組件化的方式搭建復雜的仿真分析流程；運行門戶Runtime Gateway可以方便的監控和追蹤仿真流程的運行狀態，利用數據挖掘功能快速的分析并可視化的顯示優化結果。
優化算法包：提供試驗設計，近似建模，優化設計，蒙特卡洛分析，六西格瑪等各種優化分析功能，并且每種分析功能都包含多種技術策略。
展開 電池箱模塊固定梁拓撲優化
優化設計有三要素，即設計變量、目標函數和約束條件。設計變量是發生改變從而提高性能的一組參數；目標函數要求最優的設計性能，是關于設計函數；約束條件是對設計的限制，是對設計變量和其他性能的要求。
詳細請下載附件查看：電池箱模塊固定梁拓撲優化分析方法
模塊固定梁優化設計.docx
