講解了一個(gè)遺傳算法應(yīng)用實(shí)例的原理和matlab代碼，希望大家批評(píng)指正。

本次直播將介紹使用優(yōu)化軟件modeFRONTIER進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)流動(dòng)優(yōu)化的方法和注意事項(xiàng)，包括幾何變形方式的選取、CFD軟件的選取及集成方法、DOE/優(yōu)化算法的選擇和設(shè)置、后處理的方法等等。 課程大綱： 1. 優(yōu)化背景說(shuō)明 2. 常見(jiàn)優(yōu)化流程 3. 軟件集成方法 4. 算法選擇及設(shè)置 5. 后處理方法及注意事項(xiàng) 6. 優(yōu)化案例介紹 7. 總結(jié)

簡(jiǎn)要講解了isight進(jìn)行優(yōu)化求解的步驟及注意事項(xiàng)，包括模塊集成、優(yōu)化算法選擇、優(yōu)化問(wèn)題設(shè)置、優(yōu)化過(guò)程監(jiān)控、重點(diǎn)介紹了采用全局優(yōu)化+局部?jī)?yōu)化提高優(yōu)化效率。

天線(xiàn)布局對(duì)網(wǎng)格的要求與算法選擇 2.應(yīng)用HyperMesh幾何清理技巧處理復(fù)雜幾何模型 3.HyperMesh的網(wǎng)格剖分技巧 4.HyperMesh的網(wǎng)格質(zhì)量檢查 5.Feko天線(xiàn)布局仿真流程與案例分享

本系列教學(xué)視頻主要講解ANSYS WORKBENCH接觸問(wèn)題，從最基礎(chǔ)講起，包含接觸面與目標(biāo)面的選擇、殼單元接觸TOP面與bottom面以及殼厚度影響、接觸算法選擇、接觸檢測(cè)點(diǎn)選擇、接觸剛度設(shè)置、接觸區(qū)域范圍、接觸面偏置等方面做詳細(xì)講解。每一種知識(shí)點(diǎn)講解均有對(duì)應(yīng)案例，可供學(xué)員學(xué)習(xí)。

講解出常見(jiàn)幾個(gè)易錯(cuò)點(diǎn)及MEFP成型中算法的選擇，學(xué)習(xí)本視頻后可掌握整個(gè)建模、求解過(guò)程，開(kāi)展對(duì)應(yīng)工作得心應(yīng)手。

復(fù)雜的接觸與摩擦： 掌握高級(jí)接觸算法的選擇與參數(shù)設(shè)置，確保接觸行為的準(zhǔn)確模擬。 網(wǎng)格畸變與收斂性問(wèn)題： 核心講解UP耦合算法在處理近不可壓縮材料（如金屬塑性變形）時(shí)的優(yōu)勢(shì)，以及非線(xiàn)性自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù)如何自動(dòng)優(yōu)化網(wǎng)格，有效解決大變形導(dǎo)致的網(wǎng)格畸變，顯著提升計(jì)算的收斂性和精度。

通過(guò)該視頻可以讓學(xué)員學(xué)到過(guò)盈計(jì)算應(yīng)該注意的問(wèn)題，精度與網(wǎng)格的關(guān)系，接觸算法對(duì)結(jié)果的影響，如何選擇算法，過(guò)盈穿透如何解決，過(guò)盈怎么設(shè)置

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類(lèi)在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景： 復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。 機(jī)器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類(lèi)在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景： 復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。 機(jī)器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

sight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(lèi)分的話(huà)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(lèi)，各類(lèi)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(lèi)算法的原理。 https://mp.weixin.qq.com/s?

會(huì)議內(nèi)容 1、為什么選擇LBM算法而不局限在傳統(tǒng)CFD算法？ 聚焦當(dāng)前CFD算法梳理和瓶頸分析 湍流問(wèn)題模擬的算法思路突破分析 2、基于LBM算法的商業(yè)仿真工具XFlow行業(yè)應(yīng)用能力介紹及軟件實(shí)操展示 大攻角及尾渦湍流模擬 多相流及運(yùn)動(dòng)部件模擬 3、交流討論 聚焦傳統(tǒng)CFD和LBM新一代CFD算法區(qū)別及特點(diǎn)應(yīng)用討論