ISight多學科仿真優化的案例
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 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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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。
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 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 PIDO智能仿真 | Ansys optiSLang實現仿真流程集成與多學科優化
1、新科技浪潮下，仿真技術應用的變革需求
經過多年實踐證明，CAE仿真技術的廣泛應用能夠切實幫助企業實現研發周期的縮短、研發成本的降低。然而在新科技浪潮下，革新性產品不斷涌現，對企業產品上市時間、成本、綜合性能等都提出更高要求。受限于傳統仿真方法形成的離散、單個現狀，想要突破現有研發流程，對關鍵CAE技術的應用提出全新的需求和挑戰，因此，仿真流程集成與多學科優化設計的仿真技術變革成為了必然趨勢。
在新形勢下的產品設計和仿真應用中，有眾多的企業和仿真工程師都存在以下幾個方面的困擾或特定需求。本文基于Ansys optiSLang工具平臺，希望針對上述需求為大家呈現有效的解決思路和方案。
仿真置信度的困擾。由于材料數據/邊界參數缺失，導致仿真結果與測試數據存在偏差；
仿真流程整合與自動化的迫切需求。產品設計通常需要多學科/多領域聯合仿真，而企業中采用的軟件工具來自不同的供應商或自研軟件，又該如何實現？
多學科優化設計的關鍵應用。產品的綜合性能設計，需要采用多目標機制平衡學科間影響，探索整體最優解，通過協同優化來避免串行重復設計。
仿真流程標準化與專家經驗推廣。不論專家還是初級工程師，在面臨繁重的仿真工程任務，也能依據標準化的仿真流程獲得可信結果，也利于企業內專家經驗的留存及傳播。
展開 PIDO智能仿真 | Ansys optiSLang實現仿真流程集成與多學科優化
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新科技浪潮下，仿真技術應用的變革需求
經過多年實踐證明，CAE仿真技術的廣泛應用能夠切實幫助企業實現研發周期的縮短、研發成本的降低。然而在新科技浪潮下，革新性產品不斷涌現，對企業產品上市時間、成本、綜合性能等都提出更高要求。受限于傳統仿真方法形成的離散、單個現狀，想要突破現有研發流程，對關鍵CAE技術的應用提出全新的需求和挑戰，因此，仿真流程集成與多學科優化設計的仿真技術變革成為了必然趨勢。
在新形勢下的產品設計和仿真應用中，有眾多的企業和仿真工程師都存在以下幾個方面的困擾或特定需求。本文基于Ansys optiSLang工具平臺，希望針對上述需求為大家呈現有效的解決思路和方案。
仿真置信度的困擾。由于材料數據/邊界參數缺失，導致仿真結果與測試數據存在偏差；
仿真流程整合與自動化的迫切需求。產品設計通常需要多學科/多領域聯合仿真，而企業中采用的軟件工具來自不同的供應商或自研軟件，又該如何實現？
多學科優化設計的關鍵應用。產品的綜合性能設計，需要采用多目標機制平衡學科間影響，探索整體最優解，通過協同優化來避免串行重復設計。
仿真流程標準化與專家經驗推廣。不論專家還是初級工程師，在面臨繁重的仿真工程任務，也能依據標準化的仿真流程獲得可信結果，也利于企業內專家經驗的留存及傳播。
展開 Optimus—多學科仿真集成與優化設計平臺
Optimus是比利時Noesis Solutions公司專注研發的一款多學科仿真集成與優化設計軟件產品。通過Optimus平臺，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，進行產品設計過程中的自動性能優化，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。
產品介紹
?? 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支持對常用汽車領域三維建模、有限元仿真分析工具進行集成與調用，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。
?? 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，幫助用戶深入了解設計問題。
?? 代理模型
基于試驗設計/實驗測試得到的數據，建立反映設計參數與產品性能之間關系的近似模型，以數字化模型替換耗時仿真，大幅度提高優化效率。
展開 Optimus—多學科仿真集成與優化設計平臺
Optimus是比利時Noesis Solutions公司專注研發的一款多學科仿真集成與優化設計軟件產品。通過Optimus平臺，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，進行產品設計過程中的自動性能優化，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。
產品介紹
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支持對常用汽車領域三維建模、有限元仿真分析工具進行集成與調用，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。
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，幫助用戶深入了解設計問題。
代理模型
基于試驗設計/實驗測試得到的數據，建立反映設計參數與產品性能之間關系的近似模型，以數字化模型替換耗時仿真，大幅度提高優化效率。
優化設計
具有完備的、經驗證的企業級優化算法庫以及開放的用戶優化算法接口，適合求解設計參數、設計目標和約束個數較多的復雜實際工程問題，能實現基于代理模型快速優化、基于仿真工作流優化、可靠性優化、多級別優化和組合優化。
參數標定
當仿真模型不準確時，可以用實驗數據對仿真模型進行標定。
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PIDO智能仿真 | 基于optiSLang的渦輪葉片多學科耦合優化設計
基于Ansys Workbench平臺搭建流-熱-固耦合仿真分析流程
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渦輪冷卻葉片優化設計
渦輪冷卻葉片參數化設計過程中，涉及到眾多設計參數和優化目標量，對一般仿真工程師而言很難快速選擇合適的優化算法，也難以對優化目標在設計空間的變化規律進行預先判斷，因此實際優化過程中存在諸多困難：
優化算法如何選擇？
是否陷入局部最優？
是否支持離散的參數空間定義？
如何解決多輸入/輸出參數優化計算量過大問題？
優化結果的魯棒性如何？
Ansys optiSLang就是一款先進的仿真流程集成與優化設計工具，它基于數學方法研究產品設計中的輸入參數和輸出響應，實現設計流程集成以及自動化優化。optiSLang智能優化技術首先通過對設計空間的大規模探索（DOE采樣），建立高精度的元模型（MOP），基于元模型自動選取合適的優化算法進行優化計算。optiSLang不僅能夠優化產品性能，同時兼顧設計的魯棒性以及可靠性，最終達到穩健設計。
optiSLang通過對設計空間的充分探索，建立高精度預測元模型，對參數敏感度進行分析并選擇影響較大的參數作為后續優化目標量。
展開 PIDO智能仿真 | 基于optiSLang的渦輪葉片多學科耦合優化設計
在渦輪冷卻設計中涉及到眾多的設計參數選擇和優化問題，目前優化技術越來越多的成為產品創新設計中的重要環節；基于高精度的流熱固耦合仿真計算和各類數學優化算法的大規模HPC并行計算，對提升渦輪葉片冷卻設計效果無疑將起到重要的推動作用。
工程師在渦輪冷卻葉片初步設計方案的基礎上，建立其流熱固耦合仿真模型，以各冷卻通道位置、壁厚、各回路冷氣用量、局部冷卻特征（如柱肋、氣膜孔）參數為設計變量，以渦輪葉片整體降溫需求為約束，以最少冷氣量為目標，利用優化算法不斷改進上述設計變量直到獲得最佳設計方案：
1、基于Ansys Workbench的流熱固耦合仿真
渦輪葉片在工作過程中，高溫燃氣、渦輪冷卻葉片、冷卻氣體間存在實時對流換熱，氣動載荷和溫度載荷等會導致渦輪冷卻葉片發生變形，因此渦輪冷卻葉片是一個典型的流-熱-固耦合分析問題。
基于Ansys Workbench平臺用戶可方便的搭建流-熱-固耦合仿真分析流程，首先對葉片進行幾何前處理、流體域/固體域網格劃分，然后在Ansys CFX中進行流-熱耦合計算，最后導入靜力學分析模塊Static Structural進行流-熱-固耦合分析。用戶還可根據需要進行后續的疲勞、蠕變分析等。Ansys為用戶進行渦輪葉片流-熱-固耦合仿真提供了極大的便利！
展開 PIDO智能仿真 | 基于Ansys Motor-CAD與optiSLang的電機多學科優化設計
隨著國民經濟的快速發展，各種應用領域都對電機性能指標提出越來越高的要求，例如效率高、轉速范圍寬、體積小、重量輕、功率密度大、噪聲低、成本低等，這要求電機設計必須兼顧電磁性能、溫升性能以及機械設計方面等多物理場性能，同時還要考慮電機的成本、研發周期等因素，如何在最短的時間內將一款高性能、低成本的電機產品推向市場是目前各大電機廠商面對的課題。
現代電機設計是一個典型的多學科、強耦合、多變量、非線性的問題，其中多學科分析和優化設計扮演了非常重要的角色。電機設計工作的特殊性要求設計工具必須具有以下幾方面特征：
兼顧磁路法的理論深度和有限元法的高精度，提供專業的前、后處理功能；
在電機全運行工況范圍內，需要實現電磁和熱的雙向耦合，而且算法必須快速高效以滿足產品研發周期；
電機機械強度的分析需要在電磁設計階段同時進行，以減少設計迭代。
將同時具有以上特征的設計工具與優化工具相結合，工程師便可以兼顧電磁、熱、機械性能，在電機設計初期獲得較好的設計方案，為后面的精確分析與優化奠定基礎。Ansys Motor-CAD是目前全球范圍內唯一包含電磁、熱、機械的專業電機多學科設計工具，它同時兼顧了計算速度與精度，可在最短時間內完成電機初始方案設計，同時結合強大的Ansys optiSLang優化工具，從而使電機工程師在設計初期對電磁、熱、機械性能進行快速綜合優化的夢想變為可能。
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。
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