智能優(yōu)化方法的案例
新書(shū)推薦(2)——《多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)原理與方法》
目錄：
第1章 緒論
1.1 多學(xué)科綜合優(yōu)化的形成動(dòng)因
1.2 多學(xué)科綜合優(yōu)化的研究概況與研究對(duì)象
1.3 復(fù)雜產(chǎn)品優(yōu)化求解策略發(fā)展概況
1.4 多學(xué)科優(yōu)化的特征及目前存在的主要問(wèn)題
參考文獻(xiàn)
第2章 多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)體系
2.1 多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)定義及性質(zhì)
2.2 多學(xué)科綜合優(yōu)化研究?jī)?nèi)容與理論基礎(chǔ)
2.3 多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)功能體系結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)
第3章 多學(xué)科產(chǎn)品建模理論、方法與技術(shù)
3.1 復(fù)雜產(chǎn)品優(yōu)化建模概況
3.2 多學(xué)科產(chǎn)品建模理論分析
3.3 多學(xué)科產(chǎn)品建模方法
參考文獻(xiàn)
第4章 多學(xué)科產(chǎn)品模型處理與分解規(guī)劃技術(shù)
4.1 引言
4.2 設(shè)計(jì)對(duì)象層次化
4.3 層次型規(guī)劃
4.4 分部件與分性能的非層次型規(guī)劃
4.5 優(yōu)化計(jì)算模型生成
第5章 智能優(yōu)化方法
5.1 概述
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法
5.3 模擬退火算法
5.4 遺傳算法
參考文獻(xiàn)
第6章 非光滑優(yōu)化方法
6.1 非光滑分析的基本理論
6.2 次梯度方法
6.3 捆集法
參考文獻(xiàn)
第7章 多學(xué)科優(yōu)化策略相關(guān)變量的處理
7.1 學(xué)科描述及多學(xué)科解流程
7.2 學(xué)科優(yōu)解組合為整體優(yōu)解的條件研究
7.3 耦合成因素表現(xiàn)形式分析
7.4 多學(xué)科二級(jí)直協(xié)調(diào)策略
7.5 非層次型多學(xué)科協(xié)同求解策略
7.6 求解策略的算例
7.7 學(xué)科之間相關(guān)程度分析
7.8 相關(guān)變量影響性質(zhì)
參考文獻(xiàn)
第8章 基本響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)
8.1 響應(yīng)面法的基本原理
8.2 基于CCD響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科化設(shè)計(jì)
8.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面技術(shù)的多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)
第9章 優(yōu)化計(jì)算中的可視化和可控化
9.1 概述
9.2 優(yōu)化算法的分類、選擇與開(kāi)發(fā)
9.3 系統(tǒng)的功能分析與總體結(jié)構(gòu)
9.4 可控視功能的具體實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)
第10章 一種多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)支持平臺(tái)簡(jiǎn)介
10.1 多學(xué)科綜合優(yōu)化支持平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
展開(kāi) 如何更高效地找到多學(xué)科工程問(wèn)題的最優(yōu)解？
如何更高效地找到多學(xué)科工程問(wèn)題的最優(yōu)解
——基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)及其深遠(yuǎn)影響
適用人群
CAE工程師、工程技術(shù)人員，經(jīng)理，技術(shù)主管。
有過(guò)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)的工程師或正在考慮技術(shù)革新、培養(yǎng)自主研發(fā)能力的技術(shù)主管會(huì)更加受益。
內(nèi)容介紹
1.工程優(yōu)化的發(fā)展簡(jiǎn)史
2.什么是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能優(yōu)化方法？
3.新的智能優(yōu)化方法帶來(lái)什么新的功能？
a.應(yīng)用無(wú)限制（大變量、強(qiáng)約束、昂貴約束問(wèn)題、連續(xù)及離散、組合爆炸問(wèn)題）
b.全局尋優(yōu)
c.發(fā)現(xiàn)問(wèn)題本質(zhì)
d.對(duì)工程師要求極低
4.新的智能優(yōu)化方法改變傳統(tǒng)優(yōu)化工作方式
a.DOE方法的局限和問(wèn)題
b.基于代理模型優(yōu)化方法的局限和問(wèn)題
c.選取優(yōu)化方法的不可能性
d.新的全局敏感度分析方式
e.靈活優(yōu)化流程
f.與任何CAD/CAE工具集成自動(dòng)
5.新的智能優(yōu)化方法將引領(lǐng)未來(lái)趨勢(shì)
a.智能優(yōu)化技術(shù)將成為第三次設(shè)計(jì)革命的新動(dòng)力
b.智能優(yōu)化技術(shù)將滲透到智能制造的各領(lǐng)域
c.基于優(yōu)化技術(shù)的智能決策也將被應(yīng)用于商業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、金融、政府等非工業(yè)領(lǐng)域
專家介紹
王高峰博士(Dr. Gary Wang), ASME Fellow
王博士本科與碩士畢業(yè)于華中科技大學(xué)，碩士師從前中國(guó)工程院院長(zhǎng)周濟(jì)教授。1999年從加拿大維多利亞大學(xué)博士畢業(yè)以后，受聘于加拿大曼尼托巴大學(xué)，2004年獲終身教授。
現(xiàn)為加拿大名校西門(mén)菲沙大學(xué)正教授，在工程設(shè)計(jì)自動(dòng)化領(lǐng)域潛心研究20多年，在國(guó)際著名期刊和大會(huì)上發(fā)表180多篇學(xué)術(shù)論文和多個(gè)技術(shù)專利，其領(lǐng)導(dǎo)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化實(shí)驗(yàn)室（網(wǎng)址www.sfu.ca/~gwa5）被同行公認(rèn)為世界領(lǐng)先團(tuán)隊(duì)之一。
展開(kāi) “風(fēng)扇葉輪智能優(yōu)化設(shè)計(jì)”榮獲科研十大智能標(biāo)桿案例
1月29日，由中國(guó)信息通信研究院與中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟科學(xué)智能工作組聯(lián)合主辦的“科研智能成果發(fā)布會(huì)”在北京召開(kāi)。
會(huì)議聚焦科研智能前沿趨勢(shì)，旨在為行業(yè)提供權(quán)威參考與實(shí)踐指南，會(huì)上正式發(fā)布了 “2025年科研智能十大標(biāo)桿案例” ，以表彰該領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新實(shí)踐，樹(shù)立行業(yè)典范，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)作。
天洑憑借 “風(fēng)扇葉輪智能優(yōu)化設(shè)計(jì)” 案例，成功入選。該案例是基于天洑自主研發(fā)的優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件AIPOD實(shí)現(xiàn)的成功實(shí)踐，充分彰顯了公司在工業(yè)軟件領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累與硬核創(chuàng)新能力，獲得了國(guó)家級(jí)權(quán)威機(jī)構(gòu)的高度認(rèn)可。
天洑將繼續(xù)專注工業(yè)人工智能與物理AI領(lǐng)域的研發(fā)應(yīng)用，以創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化。
展開(kāi) 智能設(shè)計(jì)新時(shí)代 | optiSLang賦能HFSS實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化
優(yōu)化，是各類產(chǎn)品設(shè)計(jì)中永恒的話題。
優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成為產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)中不可或缺的一環(huán)，基于各類數(shù)學(xué)優(yōu)化算法并結(jié)合計(jì)算機(jī)的HPC計(jì)算，往往可以將產(chǎn)品性能提升到一個(gè)新的高度。在國(guó)防科研及5G大背景下，對(duì)設(shè)計(jì)空間的深度挖掘和對(duì)成本空間最大限度的壓縮，都對(duì)設(shè)計(jì)潛力的最優(yōu)化選擇提出了非常苛刻的要求。
在射頻微波及天線設(shè)計(jì)領(lǐng)域，優(yōu)化更是無(wú)處不在：
從高速電路電源完整性設(shè)計(jì)中去耦電容的位置和容值的優(yōu)化，到過(guò)孔結(jié)構(gòu)優(yōu)化；
從濾波器中心頻率、通帶寬度、插入損耗等優(yōu)化，到天線設(shè)計(jì)中駐波、增益、波束寬度、副瓣電平的優(yōu)化；
從單一的電性能優(yōu)化，到結(jié)構(gòu)的體積、重量、強(qiáng)度以及疲勞與熱分析等多學(xué)科優(yōu)化；
從容差分析，到魯棒性設(shè)計(jì)；
打開(kāi)腦洞，不一而足。。。
面對(duì)日益復(fù)雜的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，相比于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，Ansys optiSLang具有明顯更高的效率，更智能的算法選擇，更低的使用門(mén)檻，更全面的多學(xué)科協(xié)同能力等優(yōu)勢(shì)。本文將著重optiSLang應(yīng)用于高頻電磁設(shè)計(jì)領(lǐng)域的價(jià)值和案例分享，為您打開(kāi)一扇窗，看到一個(gè)更加精彩紛呈的世界。
對(duì)于研發(fā)設(shè)計(jì)師而言，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中如何更全面的認(rèn)識(shí)設(shè)計(jì)空間，如何高效地利用優(yōu)化來(lái)提高產(chǎn)品性能，壓縮設(shè)計(jì)周期，已成為設(shè)計(jì)是否成功，產(chǎn)品是否有市場(chǎng)的至關(guān)重要的因素。
展開(kāi) 
智能設(shè)計(jì)新時(shí)代 | optiSLang賦能HFSS實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化
Ansys optiSLang
Ansys optiSLang是一款先進(jìn)的仿真流程集成與設(shè)計(jì)優(yōu)化（Process Integration and Design Optimization，PIDO）工具。optiSLang不僅僅是一款優(yōu)化工具，實(shí)際上它是基于數(shù)學(xué)方法研究產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的輸入?yún)?shù)和輸出響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)流程集成以及優(yōu)化自動(dòng)化，同時(shí)為數(shù)字孿生（Digital Twin）提供降階模型。optiSLang不僅優(yōu)化產(chǎn)品性能，同時(shí)兼顧設(shè)計(jì)的魯棒性以及可靠性，最終達(dá)到穩(wěn)健設(shè)計(jì)。
從簡(jiǎn)單優(yōu)化到穩(wěn)健設(shè)計(jì)
3
optiSLang智能優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)
optiSLang的智能優(yōu)化技術(shù)，首先是通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)空間的充分探索（DoE），建立最佳預(yù)測(cè)元模型，分析參數(shù)敏感度?；趯?duì)設(shè)計(jì)的充分理解，降低設(shè)計(jì)復(fù)雜度，軟件推薦給出最合適的優(yōu)化算法。在整個(gè)優(yōu)化過(guò)程中實(shí)現(xiàn)參數(shù)重要性自動(dòng)篩選，優(yōu)化算法自動(dòng)推薦，以及魯棒性、可靠性評(píng)估。
optiSLang的智能優(yōu)化技術(shù)
a
最佳預(yù)測(cè)元模型MoP
描述客觀事物的物理行為，通常有兩種途徑：
一種是基于實(shí)物的物理機(jī)理，建立理論模型即物理仿真模型；
另一種是基于先驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型
optiSLang基于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)建立預(yù)測(cè)模型，這個(gè)預(yù)測(cè)模型稱為最佳預(yù)測(cè)元模型（MoP- Metamodel of Optimal）。MoP是建立在一系列實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DoE）采樣基礎(chǔ)上的，optiSLang提出一個(gè)預(yù)測(cè)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)-預(yù)測(cè)系數(shù)（CoP - Coefficient of Prognosis）來(lái)評(píng)估對(duì)實(shí)際模型的預(yù)測(cè)質(zhì)量。
展開(kāi) 智能設(shè)計(jì)新時(shí)代 | optiSLang賦能HFSS實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化
優(yōu)化，是各類產(chǎn)品設(shè)計(jì)中永恒的話題。
優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成為產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)中不可或缺的一環(huán)，基于各類數(shù)學(xué)優(yōu)化算法并結(jié)合計(jì)算機(jī)的HPC計(jì)算，往往可以將產(chǎn)品性能提升到一個(gè)新的高度。在國(guó)防科研及5G大背景下，對(duì)設(shè)計(jì)空間的深度挖掘和對(duì)成本空間最大限度的壓縮，都對(duì)設(shè)計(jì)潛力的最優(yōu)化選擇提出了非常苛刻的要求。
在射頻微波及天線設(shè)計(jì)領(lǐng)域，優(yōu)化更是無(wú)處不在：
從高速電路電源完整性設(shè)計(jì)中去耦電容的位置和容值的優(yōu)化，到過(guò)孔結(jié)構(gòu)優(yōu)化；
從濾波器中心頻率、通帶寬度、插入損耗等優(yōu)化，到天線設(shè)計(jì)中駐波、增益、波束寬度、副瓣電平的優(yōu)化；
從單一的電性能優(yōu)化，到結(jié)構(gòu)的體積、重量、強(qiáng)度以及疲勞與熱分析等多學(xué)科優(yōu)化；
從容差分析，到魯棒性設(shè)計(jì)；
打開(kāi)腦洞，不一而足。。。
面對(duì)日益復(fù)雜的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，相比于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，Ansys optiSLang具有明顯更高的效率，更智能的算法選擇，更低的使用門(mén)檻，更全面的多學(xué)科協(xié)同能力等優(yōu)勢(shì)。本文將著重optiSLang應(yīng)用于高頻電磁設(shè)計(jì)領(lǐng)域的價(jià)值和案例分享，為您打開(kāi)一扇窗，看到一個(gè)更加精彩紛呈的世界。
對(duì)于研發(fā)設(shè)計(jì)師而言，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中如何更全面的認(rèn)識(shí)設(shè)計(jì)空間，如何高效地利用優(yōu)化來(lái)提高產(chǎn)品性能，壓縮設(shè)計(jì)周期，已成為設(shè)計(jì)是否成功，產(chǎn)品是否有市場(chǎng)的至關(guān)重要的因素。
展開(kāi) 人工智能如何改變工業(yè)營(yíng)銷 — 從傳統(tǒng)搜索引擎優(yōu)化到答案引擎優(yōu)化
生成式人工智能可在數(shù)秒內(nèi)提供答案。對(duì)于B2B企業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著只有與時(shí)俱進(jìn)、調(diào)整適應(yīng)，才能保持企業(yè)的高可見(jiàn)性。
工程師和設(shè)計(jì)師搜索技術(shù)信息的方式發(fā)生了根本性的變化。過(guò)去，設(shè)計(jì)師需要瀏覽多家制造商的網(wǎng)站，而現(xiàn)在，當(dāng)設(shè)計(jì)師向人工智能提問(wèn)：“哪種傳感器能在300度高溫下工作？誰(shuí)提供這種傳感器？”
答案直接來(lái)自ChatGPT，Google AI Overviews，Perplexity等。這些系統(tǒng)通常會(huì)根據(jù)可自由訪問(wèn)的數(shù)據(jù)、技術(shù)描述和鏈接來(lái)源，給出兩到三個(gè)制造商或產(chǎn)品的名稱。這意味著，決定閱讀哪一頁(yè)內(nèi)容的不再是使用者，而是人工智能評(píng)定哪些內(nèi)容為相關(guān)。
根據(jù)皮尤研究公司（2025）最近的一項(xiàng)分析，一旦谷歌顯示人工智能摘要，點(diǎn)擊傳統(tǒng)搜索結(jié)果的人就會(huì)明顯減少 ?？梢?jiàn)度越來(lái)越多地出現(xiàn)在生成答案的地方，而非網(wǎng)站上。從傳統(tǒng)搜索向人工智能的轉(zhuǎn)變正在穩(wěn)步推進(jìn)。
從搜索引擎排名到人工智能推薦
生成式人工智能是技術(shù)信息搜索領(lǐng)域的新守門(mén)人 。傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化仍然是基礎(chǔ)，但僅靠它已不再足夠。關(guān)鍵在于，人工智能系統(tǒng)能否從技術(shù)和內(nèi)容上理解信息。從根本上說(shuō)，這意味著：
人工智能系統(tǒng)傾向于精確、結(jié)構(gòu)化和可驗(yàn)證的內(nèi)容。
它們更愿意訪問(wèn)具有技術(shù)深度的可信來(lái)源。
自動(dòng)分析、比較和總結(jié)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。
根據(jù)Ahrefs的分析文章"The Great Decoupling"，良好的谷歌排名并不意味著能自動(dòng)帶來(lái)更多的訪問(wèn)量，因?yàn)樵S多用戶直接從人工智能工具中獲取答案。
Seer Interactive 還顯示 ，谷歌排名靠前的品牌在人工智能回答中被提及的頻率更高，但傳統(tǒng)的搜索引擎優(yōu)化信號(hào)只能解釋人工智能能見(jiàn)度的一部分。人工智能遵循自己的相關(guān)性標(biāo)準(zhǔn)。
展開(kāi) 【技術(shù)】天洑智能優(yōu)化案例集錦（1）——芯片散熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化
圖2 電子芯片散熱結(jié)構(gòu)的自動(dòng)化優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖
圖3 AIPOD優(yōu)化流程搭建示意圖，只需要簡(jiǎn)單的流程搭建即可開(kāi)始優(yōu)化
1.基于參數(shù)化建模方法，有助于AIPOD優(yōu)化方案的實(shí)時(shí)驗(yàn)證、評(píng)估和方案迭代，保證優(yōu)化方案的可行性；
2.基于AIPOD的自動(dòng)化優(yōu)化流程，可以有效減少用戶手動(dòng)操作的過(guò)程，基于優(yōu)化算法的自動(dòng)尋優(yōu)也有助于發(fā)現(xiàn)新的散熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法；
3.基于AIPOD中集成的智能優(yōu)化算法，可以有效幫助電子芯片散熱系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，快速得到更好的散熱結(jié)構(gòu)。
應(yīng)用價(jià)值
1.有效提高散熱系統(tǒng)的平均熱流密度，在相同工作環(huán)境下，平均熱流密度可以提高5%左右；
2.高效輔助電子芯片散熱器設(shè)計(jì)，減少迭代設(shè)計(jì)的時(shí)間和人力成本。在硬件條件允許的情況下，可以同時(shí)進(jìn)行多類散熱器的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
相關(guān)案例
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展開(kāi) 智能優(yōu)化設(shè)計(jì)
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第七屆"仿真優(yōu)化+工業(yè)人工智能"國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件研討會(huì)暨2025年天洑軟件用戶大會(huì)圓滿召開(kāi)
日本工程院院士、日本國(guó)立富山大學(xué)終身教授
中國(guó)科學(xué)院工業(yè)人工智能研究院首席科學(xué)家 唐政
中國(guó)航發(fā)四川燃?xì)鉁u輪研究院專項(xiàng)總師曾軍先生發(fā)表了“渦輪多學(xué)科多目標(biāo)智能優(yōu)化設(shè)計(jì)” 主題報(bào)告，他指出“航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪作為核心熱端部件，其設(shè)計(jì)面臨高溫、高壓等多學(xué)科耦合挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法難以協(xié)調(diào)熱力、氣動(dòng)、結(jié)構(gòu)等復(fù)雜指標(biāo)要求。
本研究創(chuàng)新性地采用智能優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)參數(shù)化建模大幅提升設(shè)計(jì)效率，使原本耗時(shí)數(shù)日的建模和仿真工作縮短至分鐘級(jí)。通過(guò)建立智能優(yōu)化流程，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的快速迭代優(yōu)化。最終結(jié)果顯示，渦輪盤(pán)減重14%以上，同時(shí)葉片溫度降低35度，最大應(yīng)力降低7%。
這種融合多學(xué)科協(xié)同設(shè)計(jì)與智能優(yōu)化技術(shù)的新方法，為突破下一代航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能瓶頸提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，將有效推動(dòng)我國(guó)航空發(fā)動(dòng)機(jī)自主研發(fā)能力的提升?！?中國(guó)航發(fā)四川燃?xì)鉁u輪研究院專項(xiàng)總師 曾軍
清華大學(xué)長(zhǎng)聘教授、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)常務(wù)副理事長(zhǎng)王凌參加了本次用戶大會(huì)并作主題報(bào)告，他指出“工業(yè)軟件是智能工業(yè)系統(tǒng)的大腦和神經(jīng)，然而從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造到計(jì)劃、調(diào)度、運(yùn)維等全生命周期，使用的工業(yè)軟件90%以上都是國(guó)外的。國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件的匱乏，導(dǎo)致我國(guó)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略受到阻礙，所以急需發(fā)展有自主產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件。”
一直以來(lái)，王凌教授圍繞工業(yè)軟件的主要研究方向是智能優(yōu)化、仿真優(yōu)化和調(diào)度優(yōu)化，隨著對(duì)工業(yè)過(guò)程的深入了解，緊跟前沿技術(shù)，研究過(guò)程也不斷往前推進(jìn)。大會(huì)上，他以“工業(yè)與服務(wù)系統(tǒng)智能調(diào)度優(yōu)化及展望”為主題，向與會(huì)者分享了最新研究成果及產(chǎn)業(yè)前瞻。
展開(kāi) 智能駕駛中的底盤(pán)控制技術(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案
VMC模塊在頂層控制端（智能行車及智能泊車控制）過(guò)程中，首先需要計(jì)算相應(yīng)期望的縱向加減速度、轉(zhuǎn)向角度給對(duì)應(yīng)的VMC控制模塊，然后VMC模塊需要參照模型計(jì)算出相應(yīng)的制動(dòng)增壓壓力與動(dòng)力扭矩并輸入至區(qū)域控制單元，在該單元模塊中進(jìn)行信號(hào)濾波、校驗(yàn)、優(yōu)先級(jí)仲裁后輸入至相應(yīng)的轉(zhuǎn)向扭矩、制動(dòng)增壓力、動(dòng)力扭矩控制單元中。
為了確保穩(wěn)定性，安全性，舒適性等功能開(kāi)發(fā)效果。從整個(gè)智能駕駛實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中，當(dāng)前基本是將整個(gè)VMC都放入到底盤(pán)域控制單元中，一般情況下，從底盤(pán)域控制器角度上講，VMC/LSM類似接口限制了很多上層應(yīng)該判定的執(zhí)行條件，如ESP在何種情況下響應(yīng)上層ADAS控制（如車輛自檢完成、車輛處于EPB解鎖狀態(tài)、車輛前向怠速行駛）。這就導(dǎo)致在很多ADAS/ADS需要響應(yīng)執(zhí)行的場(chǎng)景將變得不可用。同時(shí)，在自主研發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)過(guò)程中，VMC控制可擴(kuò)展其余使用場(chǎng)景，適用于新架構(gòu)服務(wù)迭代升級(jí)的概念。同時(shí)，自主研發(fā)的VMC可靈活更改和調(diào)整相關(guān)的制動(dòng)執(zhí)行參數(shù)，一定程度上可以減少制動(dòng)系統(tǒng)在整個(gè)軌跡規(guī)劃和執(zhí)行控制中的工作量，只要確保上層ADAS/ADS系統(tǒng)對(duì)制動(dòng)控制接口保持的一致性，就可以使得整個(gè)智駕控制更加精準(zhǔn)、有效。
總結(jié)
如上智能駕駛的開(kāi)發(fā)能力要求中不難看出，在下一代智能駕駛開(kāi)發(fā)中需要有效的掌握包含傳統(tǒng)感知、規(guī)劃、決策方面的智能駕駛?cè)蝿?wù)外，還要充分考慮到傳統(tǒng)底盤(pán)業(yè)務(wù)納入到智能駕駛團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行開(kāi)發(fā)。這里我們就不得不提到關(guān)于團(tuán)隊(duì)建設(shè)的問(wèn)題。下一代智能駕駛想要將智能駕駛業(yè)務(wù)充分納入到頂層控制單元中，就必須考慮重新對(duì)智能駕駛團(tuán)結(jié)隊(duì)進(jìn)行分工。建議可以從如下圖的方式進(jìn)行。
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智能駕駛中的底盤(pán)控制技術(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案
VMC模塊在頂層控制端（智能行車及智能泊車控制）過(guò)程中，首先需要計(jì)算相應(yīng)期望的縱向加減速度、轉(zhuǎn)向角度給對(duì)應(yīng)的VMC控制模塊，然后VMC模塊需要參照模型計(jì)算出相應(yīng)的制動(dòng)增壓壓力與動(dòng)力扭矩并輸入至區(qū)域控制單元，在該單元模塊中進(jìn)行信號(hào)濾波、校驗(yàn)、優(yōu)先級(jí)仲裁后輸入至相應(yīng)的轉(zhuǎn)向扭矩、制動(dòng)增壓力、動(dòng)力扭矩控制單元中。
為了確保穩(wěn)定性，安全性，舒適性等功能開(kāi)發(fā)效果。從整個(gè)智能駕駛實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中，當(dāng)前基本是將整個(gè)VMC都放入到底盤(pán)域控制單元中，一般情況下，從底盤(pán)域控制器角度上講，VMC/LSM類似接口限制了很多上層應(yīng)該判定的執(zhí)行條件，如ESP在何種情況下響應(yīng)上層ADAS控制（如車輛自檢完成、車輛處于EPB解鎖狀態(tài)、車輛前向怠速行駛）。這就導(dǎo)致在很多ADAS/ADS需要響應(yīng)執(zhí)行的場(chǎng)景將變得不可用。同時(shí)，在自主研發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)過(guò)程中，VMC控制可擴(kuò)展其余使用場(chǎng)景，適用于新架構(gòu)服務(wù)迭代升級(jí)的概念。同時(shí)，自主研發(fā)的VMC可靈活更改和調(diào)整相關(guān)的制動(dòng)執(zhí)行參數(shù)，一定程度上可以減少制動(dòng)系統(tǒng)在整個(gè)軌跡規(guī)劃和執(zhí)行控制中的工作量，只要確保上層ADAS/ADS系統(tǒng)對(duì)制動(dòng)控制接口保持的一致性，就可以使得整個(gè)智駕控制更加精準(zhǔn)、有效。
總結(jié)
如上智能駕駛的開(kāi)發(fā)能力要求中不難看出，在下一代智能駕駛開(kāi)發(fā)中需要有效的掌握包含傳統(tǒng)感知、規(guī)劃、決策方面的智能駕駛?cè)蝿?wù)外，還要充分考慮到傳統(tǒng)底盤(pán)業(yè)務(wù)納入到智能駕駛團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行開(kāi)發(fā)。這里我們就不得不提到關(guān)于團(tuán)隊(duì)建設(shè)的問(wèn)題。下一代智能駕駛想要將智能駕駛業(yè)務(wù)充分納入到頂層控制單元中，就必須考慮重新對(duì)智能駕駛團(tuán)結(jié)隊(duì)進(jìn)行分工。建議可以從如下圖的方式進(jìn)行。
展開(kāi) 基于Cortex-M0智能水溫監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)化
3 結(jié)束語(yǔ)
系統(tǒng)通過(guò)實(shí)際操作驗(yàn)證取得成功，從安全方面考慮，采用了控制現(xiàn)場(chǎng)和監(jiān)控中心分離的設(shè)計(jì)思想，這樣即使設(shè)備發(fā)生故障也不會(huì)對(duì)操作人員造成人身傷害，優(yōu)化了整個(gè)水溫監(jiān)控過(guò)程。
參考文獻(xiàn)
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[5] 周立功.C程序設(shè)計(jì)高級(jí)教程[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2012,17-28.
*本文選自《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年11月期
展開(kāi) Isight Pointer智能優(yōu)化器簡(jiǎn)介
pointer優(yōu)化器集眾家所長(zhǎng)，可以處理可以處理高度非線性問(wèn)題，用戶不需要專業(yè)的優(yōu)化知識(shí)，優(yōu)化之前也不需要對(duì)設(shè)計(jì)空間了解很多，它可以處理具有多個(gè)輸入?yún)?shù)的問(wèn)題（大于20），各種優(yōu)化技術(shù)內(nèi)部自動(dòng)切換，另外這種優(yōu)化策略不設(shè)定收斂準(zhǔn)則，只要處于運(yùn)行中則盡量尋找優(yōu)化方案。
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