參數優化分析
關注創建者：羅典兵ANSYS 創建時間：2016-11-28
參數優化分析的視頻教程
iSight參數優化-本構參數反演入門
一、視頻內容介紹 二、準備工作——非標測試數據、對應非標測試的仿真模型及相應仿真odb結果 三、參數優化流程搭建 # isight軟件簡介 # 框架梳理——優化對象（E、泊松比）、優化目標（仿真和測試誤差）、流程 # abaqus模塊——inp輸入、odb輸出讀取 # data matching模塊——仿真結果與測試結果比對 # optimization模塊——參數優化算法 # 數據流檢查
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MeshWorks參數優化教程
MeshWorks參數優化教程 1.MeshWorks中最豐富的參教化功能庫提供了最廣闊的設計空間，最大限度地發揮了優化潛力。 2.最廣泛的參數化范圍與多學科優化(MDO)相結合，可在滿足性能目標的同時最大程度地減輕重量。 3.ROM(降階建模)模塊與參數化相結合，實現了真正的快速優化。 4.參數化功能的易用性大大減少了快速設計選代和多學科優化MDO的總體時間。
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Isight參數優化基礎教程
Isight參數優化系列教程 當前，有限元能將已有物理現實在計算機中完美復制。 而全局搜索算法加持下的有限元仿真，就像是上帝，給人類提供了能夠預測現實，優化、改造世界的能力。就像阿爾法狗打敗圍棋世界冠軍，就像自動駕駛，利用它的全局搜索與預演能力，理論上可以解決任何工程問題。 本課程將帶來超有意思的優化計算系列教程及案例。
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參數優化分析的實例教程
本文介紹基于Python環境的元模型技術，包括DOE生成、靈敏度分析、代理模型生成、機器學習模型生成等內容。對比優化軟件相應的技術方案，基于Python環境的參數優化具有更高的靈活性和高效性。
案例選取白車身模態計算模型做為素材：
一.DOE分析
本文基于模態分析參數優化模型為例。設計變量包括26個部件屬性厚度，設計響應包括扭轉模態和彎曲模態。為了避免模態跳階失蹤，需要在程序中加入模態追蹤函數。
設置26個厚度參數的上下限值，并生成240個拉丁方DOE樣本點。
全部DOE樣本點數據集：
讀取nastran計算文件，并獲取所有屬性集。
這里需要對對應的部件屬性進行厚度修改，修改數值為DOE樣本點中數值。
定義一個生成DOE計算點的函數，并生成DOE樣本計算文件。
調用Nastran進行求解計算，并通過meta生成模態相關系數矩陣結果，用于模態追蹤。這里通過pool函數來設置nastran多線程計算。即Pool(N)調用N個線程進行DOE分析求解計算。
計算后會在每個DOE樣本文件夾下生成模態相關系數矩陣結果文件Mac.csv。
定義一個模態追蹤函數，通過每個DOE樣本點的結果文件mac來獲得彎曲模態和扭轉模態結果。并將所有結果匯總到一個數組結果中。
二.機器學習模型訓練
通過機器學習庫sklearn將所有DOE結果拆分為訓練集和測試集。這里測試集為百分之二十。后續通過這些學習進行機器學習模型訓練，并用同樣的數據集進行傳統代理模型的創建，本例中使用Kriging代理模型。
展開 1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
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摘要
光纖是現代光學中最通用的組件之一。它們最具價值的特性之一是能夠以極低的損耗在極遠的距離(甚至幾公里)傳輸光能。另一方面，以盡可能高效率地將光耦合到光纖中往往是一項非常微妙的工作:在其他方面，光纖耦合透鏡必須精心設計，以確保焦點與光纖的傳播模式盡可能緊密地匹配。通過快速物理光學模擬VirtualLab Fusion中的參數優化，我們設計了一個圓錐表面的平凸透鏡，用于將光耦合到單模光纖中
光纖耦合透鏡的參數優化10天前
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現代塑料產品設計為了追求功能集成與美觀，模具結構變得日益復雜。對嵌入件（Part Insert）而言，前處理—特別是網格制作—面臨巨大挑戰。多材質射出成型（Multi-Component Molding，MCM）模擬最困難的地方在于不同材質（如雙色模、金屬嵌件）之間的接觸面處理，其模擬的準確度往往取決于組件交界面的處理。
以往工程師常面臨兩難：選擇非匹配網格（Non-matching Mesh
今日16:00，Ansys官方『Ansys 結構輕量化優化設計解決方案及案例分析』介紹Ansys Mechanical拓撲優化仿真解決方案，以及輕量化結構設計的工程案例分析，感興趣的下滑預約學習??
時間：5月12日（星期二），16:00-17:00
內容簡介：
1. Ansys Mechanical 拓撲優化仿真解決方案
2.輕量化結構設計案例分析
講師：
Workbench 里直接用 optiSLang 做參數優化（懸臂梁實例）-技術鄰
參考前面的文章，有詳細的操作說明，這個附件為操作案例，供大家參考學習
Workbench 里直接用 optiSLang 做參數優化（懸臂梁實例）
OptisLang優化案例
概述：
本案例介紹了在 GoPro 相機上進行諧波分析的流程。GoPro 相機在實際工況載荷作用下，極易受到低頻振動影響，因此檢測并規避共振引發的零部件損傷風險至關重要。本文完整展示了 GoPro 相機諧響應分析的操作流程，并闡明了增加阻尼對結構受激振動特性的影響規律。
目標：
1、理解在 ANSYS 中進行諧波分析的工作流程；
2、加深對共振與阻尼原理的理解，并掌握二者在工程實際中的應用方法
懸架靈敏度分析及參數點優化21天前
本文以弗遜懸架系統為例，優化懸架的前束，外傾角，非常詳細介紹例采用Adams/car insight對硬點坐標的調整進行優化的整個過程
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傾斜光柵的參數優化及公差分析1個月前
對于背光系統、光內連器和近眼顯示器等許多應用來說，將光高效地耦合到引導結構中是一個重要的問題。對于這種應用，傾斜光柵以能夠高效地耦合單色光而聞名。在本例中，提出了利用嚴格傅里葉模態方法（FMM，也稱為RCWA）對傾斜光柵的優化方法。優化后的光柵的衍射效率超過90%。此外，還研究了其對光柵的傾角偏差和圓角邊緣的影響。
摘要
在顯示屏全貼合制造過程中，Mura（顯示不均）是一個常見的外觀不良現象。具體表現為在低灰階畫面下，屏幕出現局部亮暗不均、色斑或條紋，嚴重影響視覺體驗與產品質感。本文將從Mura的成因出發，探討其與OCA（光學膠）力學性能之間的關系，并提出基于材料力學測試的改善思路。
Mura的成因與
應力來源
01
PART
