isight多學科優化的案例
達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇回顧
達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇于2018年7月26日在杭州洲際酒店北京廳召開。來自達索總部的專家，國內的航空航天、鐵路、汽車、石油、能源動力與高校等行業的高級客戶；以及達索的合作伙伴從全國各地齊聚杭州參加了此次技術高峰論壇。對基于多學科多領域的參數綜合優化、設計流程自動化、分析流程模板、基于Isight的定制流程開發的領域進行了多方面專業化的深入的技術交流。
多學科多目標優化設計軟件Isight高級應用研討論壇注冊處：
大會于上午8：40時許召開。首先由達索系統SIMULIA品牌中國區總監MikeSheh博士致開場詞并介紹了大會的日程安排，并向到場的客戶、合作伙伴致謝。
達索系統SIMULIA品牌中國區總監Mike Sheh博士致開場詞
達索SIMULIA多學科多目標優化設計軟件Isight應用論壇主要內容涵蓋以下十個方面：
Isight多學科有目標優化軟件在國際上的應用（主要介紹在英國與日本的應用情況）
Isight多學科多目標優化技術的戰略規劃和版本更新。
Isight多學科多目標優化技術在航天領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術在航空發動機設計領域中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在鐵路行業中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在石油鉆井領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術在汽車行業中的應用。
Isight多學科多目標優化技術在船舶發動機領域的應用。
Isight多學科多目標優化技術定制化二次開發的應用。
達索合作伙伴對Isight優化技術的高級深度應用。
展開 modefrontier整車多學科優化及輕量化優化
圖：多學科分析工況
本文以modeFrontier環境介紹整車多學科優化及輕量化優化。針對剛度、NVH等線性工況，首先進行靈敏度分析進行變量篩選。針對碰撞等分線性工況，根據經驗篩選出設計變量。然后分別針對不同的工況進行DOE分析采樣，用于構建元模型，包括質量元模型。然后在基于元模型進行優化，使用遺傳算法進行優化分析。
一、設計變量篩選：
關于設計變量的篩選，請參照《基于Isight多學科優化及輕量化優化》一文中基于靈敏度分析進行變量篩選的部分。
鏈接：【基于Isight多學科優化及輕量化優化】
二、設計參數：
2.1 設計變量：根據靈敏度分析結果，篩選設計變量。
剛度：24個厚度變量
NVH：26個厚度變量
正碰：14個厚度變量
做好設計變量統計表，便于多學科聯合時變量關聯。
2.2 設計響應：
正碰：防火墻侵入量
正碰：B柱加速度
彎曲剛度
彎扭模態
三、modefrontier多學科優化
多學科優化中的碰撞工況使用LSDYNA進行求解，白車身剛度和模態使用Nastran進行求解。
圖：modefrontier多學科優化圖
圖：modefrontier多學科優化界面
3.1 輸入參數
3.2 求解模塊
剛度、模態使用Nastran求解器進行求解，結果提取包括f06文件、meta提取op2結果等用于創建設計響應，設計約束。
展開 Isight整車多學科優化及輕量化優化
多學科優化可以同時考察各項性能，并可以將整車質量作為設計目標，在滿足各項性能的基礎上進行最優化輕量化設計。關于整車多學科優化有不同的優化策略，這涉及到軟硬件資源、性能要求、項目開發周期等等各方面的影響。
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展開 基于Isight多學科優化及輕量化優化
關于整車多學科優化有不同的優化策略，這涉及到軟硬件資源、性能要求、項目開發周期等等各方面的影響。
iSIGHT多學科優化應用: NASA太空望遠鏡(NGST)熱、結構、光學多學科優化
典型的多學科優化設計問題：
光學：CODE V® optical software
結構：MSC/NASTRAN® structural analyzer
熱： SINDA/FLUINT and Thermal Desktop thermal design system.
optiOpt-ICES2002b_SINDA.pdf
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 多目標多學科優化--Isight軟件概述
多目標多學科優化
—Isight軟件概述
Isight是國際上最先進的基于參數的多學科設計優化軟件，將過程集成、設計優化和穩健性設計有機結合，現為法國Dassault/Simulia公司旗下拳頭產品。Isight將數字技術、推理技術和設計探索技術有效融合，并把大量的需要人工完成的工作由軟件實現自動化處理，也被稱為“軟件機器人”。可集成仿真代碼并提供設計智能支持，從而對多個設計可選方案進行評估，大大縮短了產品的設計周期，顯著提高。
Isight提供專用的多學科設計優化語言MDoL來描述MDO問題，具有很好的集成遺留程序的能力。可在異構計算機環境下實現分布式計算，并支持并行計算；同DAKOTA一樣，Isight提供了豐富的優化算法和多種代理模型方法，具有良好的可視化功能;對多種CAD和CAE商用軟件提供接口，如Abaqus、Nastran、Ansys、Fluent、CFX、Catia V5等；在Isight框架中還提供了較好的基于穩健性的設計優化和基于可靠性的設計優化的功能。
Isight提供了強大的用戶界面，通過圖形化工作界面，用戶可以進行產品設計的過程集成、優化處理和自動化求解工作。其圖形化用戶界面可以分為三個功能部分，過成集成、問題定義和方案監控。每一個功能部分都強調了設計研究中需要的集成，自動化和監控步驟。
過程集成可以快速耦合各學科、不同編程語言和格式的仿真代碼。在該界面里完成數據流和控制流的可視化，另外還提供過程的結構化視圖，方便導航和操作。
軟件的參數界面提供了類似電子表格形式的操作風格，方便用戶快速定義設計變量、目標、約束和初始值。
Isight允許用戶編制針對不同問題的任務計劃，其可以是任意嵌套和組合各種算法，從而通過智能化的探索，選擇新的設計點，執行模擬分析流程，并使這一過程自動化。
展開 手把手教你使用Isight構建近似模型進行多學科優化 ￥159.9
使用Isight構建近似模型，進行優化攏共分7步，其中前4步參見我之前發布的貼子《LS-DYNA批量生成K文件與批量計算》和《LS-DYNA批處理計算后處理Matlab腳本文件》。
圖1 多學科優化流程
下面把操作教程的部分章節放在免費部分請大家了解文檔內容和質量，有感興趣的朋友可以嘗試下載，無需下載的請不吝惜點贊、關注，爭取把小翼送入技術鄰影響力前50，謝謝。
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詳情見附件。
展開 optimus整車多學科優化及輕量化優化
整車多學科優化是整車性能、重量的一種協同優化的手段。整車的結構性能包括NVH、碰撞安全、剛強度等。通常的分析優化過程都是按不同學科單獨進行的，然后在驗證優化方案對其他性能的影響。多學科優化可以同時考察各項性能，并可以將整車質量作為設計目標，在滿足各項性能的基礎上進行最優化輕量化設計。關于整車多學科優化有不同的優化策略，這涉及到軟硬件資源、項目開發周期等等各方面的影響。具體關于整車多學科優化策略會在后續的文章中詳細討論。
分析工況：
多學科優化考察的工況需要根據不同的策略進行篩選，本案例選擇的非線性工況為正碰和側柱碰，線性工況為彎曲剛度、扭轉模態工況。
展開 基于hyperstudy的多學科優化 ￥200
本案例重點在于介紹如何在hyperstudy中完成研究對象的多學科優化。主要涉及到保險杠碰撞剛性墻、保險杠約束模態分析。在hyperstudy中創建變量因子、位移響應、一階模態頻率、質量響應，分別進行DOE分析、優化分析。
DOE分析：
第一個響應對于各變量的帕累托圖
第二個響應對于各變量的帕累托圖
第三個響應對于各變量的帕累托圖
節點位移響應對各變量的線性效應曲線
一階模態頻率響應對各變量的線性效應曲線
總質量響應對各變量的線性效應曲線
優化分析：
優化結果
本案例模型見收費內容部分，凡購買本案例的朋友，結合附件中的模型及相關操作說明在仿真操作上還有什么疑問，請與我溝通交流。
展開 基于LS-OPT的整車多學科優化及輕量化優化分析
響應面結果：
設計目標迭代歷史：
優化結果：
從優化結果來看，彎曲剛度性能基本保持不變，扭轉模態、防火墻侵入量、B柱加速度和B柱侵入量等性能均有所提高。優化前整車模型質量為2265.53kg，優化后模型質量為2241.15kg，共減重24.38kg。減重效果明顯。
結論：
整車多學科優化是一個多系統的優化問題，涉及到項目開發周期，現有的軟硬件資源，人力資源等多方面的因素。針對于不同的條件可以選擇不同的多學科優化策略，包括不同學科的工況選擇，設計變量的選擇，優化目標的選擇等等。本案例基于LS-OPT軟件環境，簡單的選擇了幾個基本分析工況，從分析結果來看，多學科優化對于整車性能開發及輕量化優化的效果十分明顯。通過本分析案例，可以為企業建立整車多學科優化分析提供一個參考思路。
模型文件位置：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/10-57vfYhw_qTFOm193pBwg
提取碼：al45
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展開 
過程集成優化(含結構與多學科優化)發展及應用現狀初步調查
過程集成優化(含結構與多學科優化)發展及應用現狀初步調查
相信很多人都想知道以下這些問題的答案:
1. 過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究方向及熱點是什么?
2. 過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究成果及應用有哪些?
3. 過程集成優化(含結構與多學科優化)應用于哪些領域和實際問題的解決?
4. 過程集成優化(含結構與多學科優化)在實際問題中的解決方案是什么?
如果您曾經做過或正在進行相關的項目研究,實際應用,那么,請花幾分鐘時間按以下格式跟貼,相信通過這樣一個簡單的調查,能夠初步對優化過程集成優化(含結構與多學科優化)的研究與應用現狀勾勒出一個大概的輪廓,并有可能發現有類似的研究項目參考或交流.
我們的原則"學習大家的，分享自己的"．跟貼給予評分.
項目示例：
應用領域－－航空航天
工程目的－－形狀優化，以使某結構容易斷裂分離
所用理論－－DOE(實驗設計)＋RSM(響應面方法)＋SQP(序列二次規劃)
所用軟件－－Isight9.0(集成優化軟件)＋ANSYS(CAE分析軟件)+LS-DYNA(CAE分析軟件)＋Visual Fortran/Matlab(部分接口程序的編寫)
解決方案－－1. ANSYS參數化建模(用APDL語言,待優化的尺寸定義為設計變量),再生成LS-DYNA要用的**.K文件; 2. 提交LS-DYNA生成分析結果(結果文件的內容根據實際情況通過軟件設置輸出,但有時并不一定能滿足建模的需要); 3. 所以要通過F或M編程語言寫出需要的可執行的接口文件,從LS-DYNA輸出的結果文件中提取出有用的數據(如關注單元/結點或其集合的最大應力或變形等),并寫入一個文件如文本文件**.out。
展開 MeshWorks多學科網格參數化DOE優化
MeshWorks擁有最全面的參數化特征庫，因此可以進行全面的DOE優化研究。
MeshWorks可以通過同一參數化模型同時生成不同學科的參數化模型，如Crash，NVH，Durab，CFD。當某一參數改變時，所有學科模型的參數同步改變，從而使得多學科優化MDO成為可能。
MeshWorks擁有眾多快速參數化面板，只需點擊一次鼠標，即可創建諸如倒角半徑、孔直徑、肋高度及肋厚度的參數化網格。對于鈑金件，也可以快速同時創建多種參數，如結構件寬度、高度、翻邊寬度及焊點間距的參數化網格。此強大功能大大節省了模型參數化的創建時間。
若您想咨詢MeshWorks軟件購買事宜，請下方掃碼或聯系18665820511或caesoft@qq.com。
展開 Optimus 多學科優化軟件 詳細介紹
Optimus 多學科優化軟件，-誰使用過？請介紹介紹，謝謝！
Optimus是智能化的多學科優化軟件，可自動顯示和探索您的設計空間，深入了解設計的關鍵點。更進一步，采用梯度法可以比較快速地得到優化點，或采用最新的總體優化方法用于響應表面中存在多個峰谷時的最優點計算。Optimus可以將整個優化過程自動化，監視整個進程并在必要時中止某個任務。
Optimus與其他優化軟件不同，其開放型使得它可以與任一個CAE分析軟件配合使用，即使是很老的軟件。Optimus的智能技術可使您簡單地將您的分析軟件的輸入和輸出文件聯系起來，只需點幾次鼠標，不像傳統的優化軟件需要接口程序。
Optimus極大地考慮了設計工程師關心的方便性和易用性。交互式圖形和智能化的變量定義可輕松地建立起優化流程，成熟且先進的試驗設計和優化方法可有效地求解。即使對優化理論了解不多，也能很快地使用它進行優化設計。對優化專家，Optimus提供了各種方法和工具，并且留有多處自定義接口，可方便地展開深入的分析直至擴展它的功能。
有Optimus優化專家，您就可以輕松設計出比別人更優的產品。
展開 汽車領域多學科優化設計解決方案--Optimus
汽車設計是一項復雜的系統工程，涉及多個學科專業領域，包括結構、碰撞、NVH、熱、電池、光學等多學科的協同設計，不同學科之間數據難以傳遞，基于經驗的人工試錯優化過程導致研發周期長、研發成本高。
圖1 汽車領域多學科優化設計
經緯恒潤基于Optimus工具提供多學科優化設計解決方案。Optimus是比利時Noesis Solutions公司著名的多學科過程集成和優化設計軟件產品。通過Optimus軟件，可管理多學科的仿真流程及數據，自動顯示和探索設計空間，實現產品設計過程中的自動性能優化，并且實現多學科、多指標參數的均衡優化，能對產品設計部門的設計變更給出明確指導意見，在提高產品性能的同時降低成本、縮短設計時間。
圖2 多學科過程集成和優化設計軟件--Optimus
Optimus功能模塊
Optimus具備仿真流程集成、試驗設計、創建代理模型、優化設計、可靠性和魯棒性優化等功能。
? 多學科仿真流程集成
多學科仿真流程集成是進行自動化優化迭代的基礎，是實現多學科協同的前提條件。Optimus可以實現對常用汽車領域CAD/CAE工具的集成與調用，將不同部門、不同專業的仿真工具集成起來，比如結構、碰撞、NVH、熱、流體、電、磁、光學等學科的仿真工具，在同一平臺下自動調用各工具執行多學科耦合仿真分析。
圖3 Optimus仿真流程集成界面
? 試驗設計
科學地確定試驗或仿真方案中的參數組合，采用少量代表性的試驗方案，快速探索整個設計空間，實現參數的靈敏度分析、相關性分析，辨別關鍵參數，幫助用戶對設計問題有更深入的了解。
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