參數(shù)敏感性分析的案例
【技術(shù)】渦輪泵誘導(dǎo)輪幾何參數(shù)的敏感性分析及性能優(yōu)化
CAESES和ANSYS的聯(lián)合工作流程
渦輪泵誘導(dǎo)輪的優(yōu)化結(jié)果
為了得到不同幾何參數(shù)的影響規(guī)律，通過(guò)Sobol算法進(jìn)行了參數(shù)敏感性分析，進(jìn)行了150個(gè)不同模型的仿真分析研究。這里保持子午流道的輪廓和葉片包角的分布不變，調(diào)整三個(gè)葉片頂部流動(dòng)角（β）分布參數(shù)。
葉片流動(dòng)角分布的參數(shù)變化圖
通過(guò)后處理輸出的空化分布云圖以及處理得到的空化目標(biāo)函數(shù)值，能夠分析不同參數(shù)對(duì)性能的影響規(guī)律，并確定當(dāng)前的最佳模型。在當(dāng)前結(jié)果中，最佳模型空化性能函數(shù)提升了36%左右。未來(lái)的工作將進(jìn)一步針對(duì)葉片包角分布、前緣形狀參數(shù)以及葉片兩側(cè)不同的厚度分布進(jìn)行研究。
原始幾何與敏感性分析得到的最佳幾何的比較
----------------本文作者：佛羅倫薩大學(xué) 埃里卡·吉尼奧尼博士----------------
展開(kāi) 強(qiáng)度參數(shù)反分析(Back Analysis of Material Properties)---敏感性分析和概率分析
1 引言
在初步分析中, 可以使用經(jīng)驗(yàn)強(qiáng)度準(zhǔn)則估算巖體強(qiáng)度值【FLAC3D和3DEC中Hoek-Brown準(zhǔn)則參數(shù)的自動(dòng)計(jì)算】，然后通過(guò)數(shù)值反分析對(duì)巖體強(qiáng)度進(jìn)行校正和檢驗(yàn)【數(shù)值反分析(Numerical Back-Analysis)；巖石邊坡工程課程---巖體物理力學(xué)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)估算(C6)；最新進(jìn)展---Q-Slope在煤礦邊坡穩(wěn)定性中的應(yīng)用】。大多數(shù)解析的或數(shù)值的反分析使用實(shí)測(cè)位移值估算巖體強(qiáng)度參數(shù)。不過(guò)，在沒(méi)有實(shí)測(cè)位移的情況下，使用安全系數(shù)反分析巖體強(qiáng)度參數(shù)更方便和快捷。
反分析技術(shù)有兩種：一種是敏感性分析(Sensitivity Analysis)【巖石邊坡平面滑動(dòng)穩(wěn)定性分析---帶有拉伸裂縫(with tension crack)；巖石邊坡工程課程---平面滑動(dòng)(Planar Sliding/Wedge)穩(wěn)定性分析(C7)；使用BLOCK算法搜索邊坡的最小滑動(dòng)面】，另一種是概率分析(Probabilistic Analysis)【邊坡穩(wěn)定性概率分析的一些新技術(shù)】。 他們可以單獨(dú)使用，也可以聯(lián)合使用。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)都是設(shè)置自由變量，但敏感性分析用于單變量的反分析，而概率分析可用于多變量的反分析。這樣，在假設(shè)一個(gè)或多個(gè)材料強(qiáng)度參數(shù)未知的情況下，就可以對(duì)材料性能進(jìn)行反分析。
2 分析方法
敏感度分析用來(lái)研究輸入參數(shù)值的不確定性或變異性對(duì)安全系數(shù)的影響。在敏感性分析中，假定一個(gè)變量是自由變量，其余變量為定值，安全系數(shù)根據(jù)所有變量的平均值來(lái)計(jì)算。變量用最小值和最大值來(lái)定義，這產(chǎn)生了安全系數(shù)與參數(shù)值的關(guān)系圖，根據(jù)安全系數(shù)的值即可得到相應(yīng)的自由變量的最佳值，如下圖所示。如果把兩個(gè)獨(dú)立的變量繪制在一個(gè)圖中，即可確定哪個(gè)參數(shù)對(duì)安全系數(shù)的影響最大，哪個(gè)參數(shù)對(duì)安全系數(shù)的影響不大。
展開(kāi) Ansys Lumerical | 行波馬赫曾德?tīng)栒{(diào)制器的仿真設(shè)計(jì)與優(yōu)化
更多詳細(xì)信息可參考Ansys Lumerical 行波 Mach-Zehnder 調(diào)制器仿真分析。
步驟2：創(chuàng)建系統(tǒng)響應(yīng)的元模型
optiSLang優(yōu)化文件由三個(gè)主要模塊組成，參數(shù)敏感性分析、元模型模塊和優(yōu)化算法模塊。
首先，參數(shù)敏感性分析與品質(zhì)因數(shù)相關(guān)聯(lián)，在本例中是通過(guò)提供CHARGE、MODE和HFSS 文件的仿真腳本和仿真數(shù)據(jù)的來(lái)完成，將仿真數(shù)據(jù)導(dǎo)入到optiSLang并識(shí)別輸入和響應(yīng)即可建立初始的元模型，用于對(duì)結(jié)果優(yōu)化和可視化。
其次，將參數(shù)敏感性分析應(yīng)用于系統(tǒng)以建立系統(tǒng)的元模型，元模型優(yōu)化主要關(guān)注三個(gè)品質(zhì)因數(shù)（FOM）：最小化速度失配、最小化損耗和增大與電壓相關(guān)的相移(最小化Vpi/Lpi)。這些在Criteria選項(xiàng)中指定：
變參僅僅針對(duì)調(diào)制器摻雜濃度和摻雜位置(n,p)，以及電極形狀等 6 個(gè)參數(shù)：
找到適當(dāng)數(shù)量的樣本很重要，器件級(jí)仿真運(yùn)行的次數(shù)與“Adaption”選項(xiàng)中指定的相同，增加仿真次數(shù)提升優(yōu)化后模型性能，但同時(shí)也增加完成優(yōu)化所需的時(shí)間，可以通過(guò)勾選“show advanced setting”來(lái)設(shè)置采樣選項(xiàng)，本例中選擇了“Advanced Latin Hypercube Sampling”，包含60個(gè)初始樣本，在局部CoP(預(yù)測(cè)系數(shù))和優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的重要性之間采用70：30比例。此外，還設(shè)置了每次迭代12個(gè)樣本，至少6次迭代來(lái)生成元模型。
展開(kāi) 3D打印與流體仿真優(yōu)化技術(shù)的結(jié)合助力螺線管設(shè)計(jì)制造
圖4 空氣在原設(shè)計(jì)螺線管內(nèi)的速度和壓力分布情況
優(yōu)化設(shè)計(jì)
采用optiSLang對(duì)螺線管的幾何特征參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，其目標(biāo)是使得所設(shè)計(jì)的螺線管在給定壓力條件下，管道入口的空氣進(jìn)氣量最大，吸沫口內(nèi)外壓力差最大。
該優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程分為三步，第一步是參數(shù)敏感性分析，即尋找對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)和約束最敏感（即最重要）的設(shè)計(jì)參數(shù)，并對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)和約束進(jìn)行響應(yīng)面的擬合，生成高質(zhì)量的響應(yīng)面，用于后續(xù)的優(yōu)化分析。本案例的參數(shù)敏感性分析結(jié)果見(jiàn)圖5，通過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)螺旋數(shù)和螺旋葉片數(shù)量對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)和約束最敏感。
圖5 參數(shù)敏感性分析結(jié)果
第二步是根據(jù)參數(shù)敏感性分析得到的設(shè)計(jì)參數(shù)空間和響應(yīng)面函數(shù)（MOP）進(jìn)行優(yōu)化分析。通過(guò)定義優(yōu)化目標(biāo)、約束條件以及設(shè)定優(yōu)化算法，并基于第一步得到的高質(zhì)量響應(yīng)面函數(shù)（MOP），可以進(jìn)行快速進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，節(jié)省大量時(shí)間。快速優(yōu)化分析結(jié)果如圖6所示，由此獲得在特定目標(biāo)和約束條件下的最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)。
圖6 MOP優(yōu)化分析結(jié)果
第三步是對(duì)第二步中獲得的最終優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證性分析。基于快速優(yōu)化分析結(jié)果獲得最優(yōu)幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)組合，并在ANSYS DesignModeler中更新螺線管結(jié)構(gòu)，如圖7所示，然后在ANSYS Fluent中進(jìn)行驗(yàn)證性分析，最終完成螺線管的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
圖7 優(yōu)化后的螺線管結(jié)構(gòu)
空氣在優(yōu)化后螺線管內(nèi)的流動(dòng)情況，如圖8所示。從圖中可以看出，螺線管入口的空氣流速為594m/s，而吸沫口內(nèi)外壓力差為32.641KPa。
展開(kāi) 
雙折射材料溫度敏感性分析
摘要：
目前，F(xiàn)RED溫度敏感性的評(píng)價(jià)可使用腳本語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。本文演示了一個(gè)雙折射材料的折射率隨溫度變化而變化腳本。
雙折射簡(jiǎn)介：
雙折射（birefringence）是指一條入射光線產(chǎn)生兩條折射光線的現(xiàn)象。
尋常光線（o光線）——遵守折射定律，且在入射面內(nèi) ；
非常光線（e光線）——不遵守折射定律，一般不在入射面內(nèi)；
光軸—晶體中存在的一個(gè)特殊方向，光在晶體中沿此方向行進(jìn)時(shí)，不產(chǎn)生雙折射現(xiàn)象，對(duì)于單軸晶體，則o,e光的傳播方向相同，且其傳播速度也相同。
步驟1：創(chuàng)建雙折射材料KDP（磷酸二氫鉀晶體），命名為KDP Baseline。在樹(shù)形文件夾中選擇Materials>Create a New Material>Sampled Birefringent and/or Optically Active Material，按照如圖所示的數(shù)據(jù)輸入如下數(shù)值（KDP材料的創(chuàng)建方法請(qǐng)見(jiàn)本文后的備注）。
注意：axis選項(xiàng)為軸向方向，在OXY平面為45°角。
步驟2：復(fù)制KDP BaseLine到Materials樹(shù)形文件夾下，具體操作為鼠標(biāo)左鍵選中KDPBaseline，右鍵選擇Copy，并在Materilas 下選擇paste，并命名為KDP。
步驟3：創(chuàng)建一個(gè)折射率隨溫度變化20k后的折射率變化模型，我們利用FRED軟件自帶的VB腳本實(shí)現(xiàn)此功能。在樹(shù)形文件夾選擇Embedded Scripts，右鍵選擇Create a New Embedded Scrips，注意刪除腳本編輯器里面的所有內(nèi)容，然后粘貼如下的程序到此編輯器中。
步驟4：在腳本編輯器中按下Ctrl +B運(yùn)行腳本，最后我們觀測(cè)KDP材料的折射率變化。
展開(kāi) FRED應(yīng)用：雙折射材料溫度敏感性分析
雙折射簡(jiǎn)介：
目前，F(xiàn)RED溫度敏感性的評(píng)價(jià)可使用腳本語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。本文演示了一個(gè)雙折射材料的折射率隨溫度變化而變化腳本。
摘要：
步驟1：創(chuàng)建雙折射材料KDP（磷酸二氫鉀晶體），命名為KDP Baseline。在樹(shù)形文件夾中選擇Materials>Create a New Material>Sampled Birefringent and/or Optically Active Material，按照如圖所示的數(shù)據(jù)輸入如下數(shù)值（KDP材料的創(chuàng)建方法請(qǐng)見(jiàn)本文后的備注）。
光軸—晶體中存在的一個(gè)特殊方向，光在晶體中沿此方向行進(jìn)時(shí)，不產(chǎn)生雙折射現(xiàn)象，對(duì)于單軸晶體，則o,e光的傳播方向相同，且其傳播速度也相同。
非常光線（e光線）——不遵守折射定律，一般不在入射面內(nèi)；
尋常光線（o光線）——遵守折射定律，且在入射面內(nèi) ；
步驟2：復(fù)制KDP BaseLine到Materials樹(shù)形文件夾下，具體操作為鼠標(biāo)左鍵選中KDPBaseline，右鍵選擇Copy，并在Materilas 下選擇paste，并命名為KDP。
注意：axis選項(xiàng)為軸向方向，在OXY平面為45°角。
步驟3：創(chuàng)建一個(gè)折射率隨溫度變化20k后的折射率變化模型，我們利用FRED軟件自帶的VB腳本實(shí)現(xiàn)此功能。
展開(kāi) 干貨：地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃與評(píng)價(jià)因子選取及敏感性分析
本文采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)研究區(qū)山地災(zāi)害點(diǎn)與各因子的每個(gè)屬性進(jìn)行相對(duì)頻率組合的定量計(jì)算方法，綜合天水市秦州區(qū)震后地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況，本次危險(xiǎn)性區(qū)劃分析中選用了10個(gè)影響因子，主要包括：地質(zhì)構(gòu)造、地形坡度、海拔高程及水系發(fā)育情況等。
地質(zhì)構(gòu)造
地質(zhì)構(gòu)造因素對(duì)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的發(fā)育控制作用十分明顯，在區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造比較復(fù)雜，褶皺比較強(qiáng)烈，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)比較活動(dòng)的地區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害比較發(fā)育。其影響主要表現(xiàn)在：①地質(zhì)構(gòu)造決定了地貌形態(tài)的分布，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的臨空條件起到間接的控制作用；②地質(zhì)構(gòu)造帶巖石破碎、風(fēng)化嚴(yán)重，使得邊坡的連續(xù)性和完整性受到破壞，是地下水最豐富和活動(dòng)的地區(qū)，降低了巖體的抗剪強(qiáng)度；③在構(gòu)造應(yīng)力作用下，巖體內(nèi)節(jié)理、裂隙發(fā)育，為崩塌發(fā)育提供了條件；④活動(dòng)斷層造成地表破裂，巖層結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞，非活動(dòng)斷層作為地震波的反射界面，可能導(dǎo)致巖體的拉力破壞；⑥斷裂構(gòu)造控制著水系的發(fā)育和人類工程活動(dòng)的分布，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的威脅對(duì)象起到間接的控制作用
研究中，通過(guò)GIS軟件緩沖區(qū)分析和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)研究區(qū)內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)與斷裂距離分布關(guān)系做了統(tǒng)計(jì)：首先，對(duì)研究區(qū)內(nèi)的斷裂做距離緩沖處理，分別得到0-500，500-1000，1000-2000及大于2000米四個(gè)緩沖區(qū)；然后利用GIS統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)的災(zāi)害數(shù)量、緩沖區(qū)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)密度。詳細(xì)數(shù)據(jù)如表5-1-4所示，災(zāi)害點(diǎn)與斷裂的分布關(guān)系和敏感性關(guān)系，如圖5-1-1所示。
展開(kāi) 干貨：地質(zhì)災(zāi)害區(qū)劃與評(píng)價(jià)因子選取及敏感性分析
本文采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)研究區(qū)山地災(zāi)害點(diǎn)與各因子的每個(gè)屬性進(jìn)行相對(duì)頻率組合的定量計(jì)算方法，綜合天水市秦州區(qū)震后地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育情況，本次危險(xiǎn)性區(qū)劃分析中選用了10個(gè)影響因子，主要包括：地質(zhì)構(gòu)造、地形坡度、海拔高程及水系發(fā)育情況等。
地質(zhì)構(gòu)造
地質(zhì)構(gòu)造因素對(duì)地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)的發(fā)育控制作用十分明顯，在區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造比較復(fù)雜，褶皺比較強(qiáng)烈，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)比較活動(dòng)的地區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害比較發(fā)育。其影響主要表現(xiàn)在：①地質(zhì)構(gòu)造決定了地貌形態(tài)的分布，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育的臨空條件起到間接的控制作用；②地質(zhì)構(gòu)造帶巖石破碎、風(fēng)化嚴(yán)重，使得邊坡的連續(xù)性和完整性受到破壞，是地下水最豐富和活動(dòng)的地區(qū)，降低了巖體的抗剪強(qiáng)度；③在構(gòu)造應(yīng)力作用下，巖體內(nèi)節(jié)理、裂隙發(fā)育，為崩塌發(fā)育提供了條件；④活動(dòng)斷層造成地表破裂，巖層結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞，非活動(dòng)斷層作為地震波的反射界面，可能導(dǎo)致巖體的拉力破壞；⑥斷裂構(gòu)造控制著水系的發(fā)育和人類工程活動(dòng)的分布，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的威脅對(duì)象起到間接的控制作用
研究中，通過(guò)GIS軟件緩沖區(qū)分析和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)研究區(qū)內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)與斷裂距離分布關(guān)系做了統(tǒng)計(jì)：首先，對(duì)研究區(qū)內(nèi)的斷裂做距離緩沖處理，分別得到0-500，500-1000，1000-2000及大于2000米四個(gè)緩沖區(qū)；然后利用GIS統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)的災(zāi)害數(shù)量、緩沖區(qū)面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)密度。詳細(xì)數(shù)據(jù)如表5-1-4所示，災(zāi)害點(diǎn)與斷裂的分布關(guān)系和敏感性關(guān)系，如圖5-1-1所示。
展開(kāi) 基于ABAQUS數(shù)值的混凝土防滲墻內(nèi)力及變形敏感性分析
摘 要：為研究混凝土防滲墻內(nèi)力及變形影響因素，文章建立數(shù)值計(jì)算模型，系統(tǒng)的分析了混凝土剛度及防滲墻厚度對(duì)墻內(nèi)力及變形的影響，結(jié)果表明：防滲墻的最大主應(yīng)力和最小主應(yīng)力均隨墻的高程增大而增大，混凝土彈性模量對(duì)墻的變形影響非常小。在不同彈性模量的混凝土工況下，最大水平位移出現(xiàn)在墻頂；防滲墻小主應(yīng)力和和大主應(yīng)力隨高程的增大而減小。為保證防滲墻及大壩有較好防滲性能，應(yīng)結(jié)合試驗(yàn)確定防滲材料參數(shù)。
關(guān)鍵詞：混凝土防滲墻;內(nèi)力變形;影響因素;數(shù)值模擬;
防滲墻時(shí)大壩安全運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵因素。其中，混凝土防滲墻由于施工簡(jiǎn)單和防滲性好的優(yōu)點(diǎn)本廣泛應(yīng)用于土石壩及堆石壩工程中。針對(duì)混凝土防滲墻的內(nèi)力及變形影響因素是國(guó)內(nèi)外目前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。蔣凱樂(lè)等[1]基于原位試驗(yàn)及數(shù)值模擬系統(tǒng)的研究了塑性混凝土防滲墻土反力系數(shù)的計(jì)算方法。結(jié)果表明，提出的計(jì)算方法可以有準(zhǔn)確的反演塑性混凝土防滲墻土壓力系數(shù)，并在時(shí)間工程中得到驗(yàn)證。梁巖等[2]基于三維有限元系統(tǒng)的研究了深槽地基土加固方法對(duì)防滲墻的影響。結(jié)果表明，加固砂卵石層地基可顯著降低防滲墻的變形、內(nèi)力及應(yīng)力，顯著提高防滲墻的安全性。侯毅等[3]基于三維有限元研究了花坪河面板堆石壩應(yīng)力變形影響因素。結(jié)果表明，大壩主要受壓應(yīng)力作用，且最大壓應(yīng)力明顯小于混凝土的極限抗壓強(qiáng)度。此外，面板中部主要為受壓狀態(tài)，而在兩岸岸坡為受拉狀態(tài)，面板發(fā)生張拉變形的垂直縫主要集中在兩岸。孫明權(quán)和常躍[4]采用結(jié)構(gòu)力學(xué)理論系統(tǒng)的研究了影響混凝土防滲墻內(nèi)力及變形的因素。結(jié)果表明，墻端約束形式、基巖強(qiáng)度及壩體材料均會(huì)對(duì)混凝土防滲墻墻體位移和應(yīng)力產(chǎn)生影響，其中材料參數(shù)是影響防滲墻變形的主要原因。謝江松等[5]基于數(shù)值分析算法，系統(tǒng)的研究石壩防滲墻內(nèi)力與變形特性。結(jié)果表明，在蓄水工況下，防滲墻上、下游側(cè)水平應(yīng)力均為壓應(yīng)力，且隨深度增加而增加。
展開(kāi) FRED應(yīng)用：雙折射材料溫度敏感性分析
摘要：
目前，F(xiàn)RED溫度敏感性的評(píng)價(jià)可使用腳本語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。本文演示了一個(gè)雙折射材料的折射率隨溫度變化而變化腳本。
雙折射簡(jiǎn)介：
雙折射（birefringence）是指一條入射光線產(chǎn)生兩條折射光線的現(xiàn)象。
尋常光線（o光線）——遵守折射定律，且在入射面內(nèi) ；
非常光線（e光線）——不遵守折射定律，一般不在入射面內(nèi)；
光軸—晶體中存在的一個(gè)特殊方向，光在晶體中沿此方向行進(jìn)時(shí)，不產(chǎn)生雙折射現(xiàn)象，對(duì)于單軸晶體，則o,e光的傳播方向相同，且其傳播速度也相同。
步驟1：創(chuàng)建雙折射材料KDP（磷酸二氫鉀晶體），命名為KDP Baseline。在樹(shù)形文件夾中選擇Materials>Create a New Material>Sampled Birefringent and/or Optically Active Material，按照如圖所示的數(shù)據(jù)輸入如下數(shù)值（KDP材料的創(chuàng)建方法請(qǐng)見(jiàn)本文后的備注）。
注意：axis選項(xiàng)為軸向方向，在OXY平面為45°角。
步驟2：復(fù)制KDP BaseLine到Materials樹(shù)形文件夾下，具體操作為鼠標(biāo)左鍵選中KDPBaseline，右鍵選擇Copy，并在Materilas 下選擇paste，并命名為KDP。
步驟3：創(chuàng)建一個(gè)折射率隨溫度變化20k后的折射率變化模型，我們利用FRED軟件自帶的VB腳本實(shí)現(xiàn)此功能。在樹(shù)形文件夾選擇Embedded Scripts，右鍵選擇Create a New Embedded Scrips，注意刪除腳本編輯器里面的所有內(nèi)容，然后粘貼如下的程序到此編輯器中。
展開(kāi) 案例分享 | 采用optiSLang進(jìn)行汽車按鍵光導(dǎo)設(shè)計(jì)的優(yōu)化
問(wèn)題描述
從0度和30度角度觀察汽車按鍵，獲得均勻的點(diǎn)亮效果
優(yōu)化光導(dǎo)的幾何尺寸以獲得最佳的光強(qiáng)均勻性
任務(wù)描述
定義輸入輸出變量
關(guān)于以下參數(shù)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析
‐ 半徑R1: [0.1 – 1 mm]
‐ 半徑R2: [5 – 14 mm]
‐ 半徑R3: [1 – 20 mm]
‐ 半徑R4: [1.1 – 5 mm]
‐ 半徑R5: [4 – 16 mm]
多目標(biāo)的最小值優(yōu)化
‐求解0度和30度視角下，亮度均方根對(duì)比度最小值
Ansys Workbench工程
在Ansys Workbench中建立SPEOS和optiSLang的工作流
使用SPEOS作為求解器進(jìn)行求解
參數(shù)敏感性分析
將optiSLang和workbench進(jìn)行結(jié)合
指定參數(shù)變化范圍
敏感度分析結(jié)果
從下圖可以看出R5對(duì)于結(jié)果影響最大
光導(dǎo)在30度角的輸出的CoP（>80%），具有較高的模型精度
光導(dǎo)優(yōu)化
保持參數(shù)范圍如下
設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，使得0度角和30度角的亮度均方根對(duì)比度最小。
展開(kāi) 
TriboForm：基于敏感性分析縮小調(diào)試和批量生產(chǎn)之間的差距
圖3.模擬結(jié)果表明，通過(guò)增加涂油量，最大失效和塑性應(yīng)變都會(huì)明顯下降
最后，為了回答這一敏感性研究的主要目標(biāo)，可以看出涂油量對(duì)定義的質(zhì)量問(wèn)題有顯著影響，只有1.0 g / m2的涂油量才能形成安全的工藝窗口（圖4）。 對(duì)于這種涂油量，針對(duì)這兩種情況，在規(guī)定的速度范圍（~100-250mm / sec）下均能獲得安全的產(chǎn)品。
圖4.行程速度的過(guò)程窗口僅顯示在試用和生產(chǎn)條件下潤(rùn)滑量為1g / mm2的安全區(qū)域。
0.5g / m 2的涂油量滿足拉伸極限，但是在生產(chǎn)設(shè)置下發(fā)生開(kāi)裂（不依賴于成形速度）。 也就是說(shuō)，由于30℃的較高溫度，觀察到更高的摩擦系數(shù)，從而導(dǎo)致更敏感的產(chǎn)品（圖5）。 相反，較高的涂油量對(duì)于開(kāi)裂的安全的工藝窗口具有相反的效果，但是導(dǎo)致在某些位置拉伸不充分。
圖5.較高的溫度導(dǎo)致較高的摩擦范圍，隨后增加最大失效并降低拉伸極限。
該敏感性研究強(qiáng)調(diào)了摩擦條件通過(guò)將AutoForm-Sigma模塊與TriboForm軟件結(jié)合使用來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)鋁件的穩(wěn)健成形過(guò)程的重要作用。在試模和生產(chǎn)設(shè)置下的安全產(chǎn)品只能通過(guò)在特定潤(rùn)滑條件下使用特定范圍的成形速度來(lái)實(shí)現(xiàn)。重要的是要意識(shí)到這些工藝參數(shù)彼此相互作用，不可分開(kāi)單獨(dú)研究。
來(lái)源：AutoForm軟件解決方案
展開(kāi) TriboForm：基于敏感性分析縮小調(diào)試和批量生產(chǎn)之間的差距
圖3.模擬結(jié)果表明，通過(guò)增加涂油量，最大失效和塑性應(yīng)變都會(huì)明顯下降
最后，為了回答這一敏感性研究的主要目標(biāo)，可以看出涂油量對(duì)定義的質(zhì)量問(wèn)題有顯著影響，只有1.0 g / m2的涂油量才能形成安全的工藝窗口（圖4）。 對(duì)于這種涂油量，針對(duì)這兩種情況，在規(guī)定的速度范圍（~100-250mm / sec）下均能獲得安全的產(chǎn)品。
圖4.行程速度的過(guò)程窗口僅顯示在試用和生產(chǎn)條件下潤(rùn)滑量為1g / mm2的安全區(qū)域。
0.5g / m 2的涂油量滿足拉伸極限，但是在生產(chǎn)設(shè)置下發(fā)生開(kāi)裂（不依賴于成形速度）。 也就是說(shuō)，由于30℃的較高溫度，觀察到更高的摩擦系數(shù)，從而導(dǎo)致更敏感的產(chǎn)品（圖5）。 相反，較高的涂油量對(duì)于開(kāi)裂的安全的工藝窗口具有相反的效果，但是導(dǎo)致在某些位置拉伸不充分。
圖5.較高的溫度導(dǎo)致較高的摩擦范圍，隨后增加最大失效并降低拉伸極限。
該敏感性研究強(qiáng)調(diào)了摩擦條件通過(guò)將AutoForm-Sigma模塊與TriboForm軟件結(jié)合使用來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)鋁件的穩(wěn)健成形過(guò)程的重要作用。在試模和生產(chǎn)設(shè)置下的安全產(chǎn)品只能通過(guò)在特定潤(rùn)滑條件下使用特定范圍的成形速度來(lái)實(shí)現(xiàn)。重要的是要意識(shí)到這些工藝參數(shù)彼此相互作用，不可分開(kāi)單獨(dú)研究。
展開(kāi) DfAM專欄 | DfAM底層通用技術(shù)之參數(shù)優(yōu)化
（3）穩(wěn)健性可靠性評(píng)估與優(yōu)化：
評(píng)估設(shè)計(jì)參數(shù)的波動(dòng)對(duì)產(chǎn)品性能的影響，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的失效概率并進(jìn)行優(yōu)化。
參數(shù)優(yōu)化是詳細(xì)設(shè)計(jì)階段進(jìn)行設(shè)計(jì)定型的重要技術(shù)，為了克服多學(xué)科非線性優(yōu)化中遇到的大量設(shè)計(jì)參數(shù)的困難，參數(shù)優(yōu)化可以進(jìn)行參數(shù)敏感度分析、穩(wěn)健性評(píng)估、可靠性分析、多學(xué)科優(yōu)化、穩(wěn)健與可靠性優(yōu)化等等。
通過(guò)參數(shù)敏感性分析，在眾多參數(shù)中識(shí)別出影響性能的重要參數(shù)，過(guò)濾掉不重要的參數(shù)，建立響應(yīng)面；通過(guò)多學(xué)科優(yōu)化，輸出滿足設(shè)計(jì)需求的最佳設(shè)計(jì)參數(shù)；通過(guò)穩(wěn)健性、可靠性分析及優(yōu)化，評(píng)估離散參數(shù)對(duì)產(chǎn)品性能的影響程度，從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)改進(jìn)、定型，完成最終的詳細(xì)設(shè)計(jì)。
圖1 參數(shù)優(yōu)化技術(shù)
參數(shù)優(yōu)化的一般流程包括以下步驟：
（1）參數(shù)化建模：包括參數(shù)化CAD模型（如尺寸參數(shù)）以及參數(shù)化有限元模型（如載荷工況條件參數(shù)化）。
（2）參數(shù)敏感性分析：識(shí)別重要性參數(shù)，過(guò)濾無(wú)關(guān)參數(shù)，并建立高質(zhì)量響應(yīng)面，為后續(xù)快速優(yōu)化做準(zhǔn)備。
（3）優(yōu)化分析：定義優(yōu)化目標(biāo)、約束條件，設(shè)定優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。
（4）設(shè)計(jì)驗(yàn)證：對(duì)最終的優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證性分析。
（5）穩(wěn)健性可靠性評(píng)估：若對(duì)可靠性有要求，則進(jìn)行穩(wěn)健性可靠性分析與優(yōu)化。
展開(kāi) 案例分享 | 采用optiSLang進(jìn)行汽車按鍵光導(dǎo)設(shè)計(jì)的優(yōu)化
問(wèn)題描述
從0度和30度角度觀察汽車按鍵，獲得均勻的點(diǎn)亮效果
優(yōu)化光導(dǎo)的幾何尺寸以獲得最佳的光強(qiáng)均勻性
任務(wù)描述
定義輸入輸出變量
關(guān)于以下參數(shù)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析
‐ 半徑R1: [0.1 – 1 mm]
‐ 半徑R2: [5 – 14 mm]
‐ 半徑R3: [1 – 20 mm]
‐ 半徑R4: [1.1 – 5 mm]
‐ 半徑R5: [4 – 16 mm]
多目標(biāo)的最小值優(yōu)化
‐求解0度和30度視角下，亮度均方根對(duì)比度最小值
Ansys Workbench工程
在Ansys Workbench中建立SPEOS和optiSLang的工作流
使用SPEOS作為求解器進(jìn)行求解
參數(shù)敏感性分析
展開(kāi) 