Optimization的案例
Ansys Speos | Optimization小工具快速優化設計
第一個是基于workbench創建的優化，可以參考文章（基于Ansys Workbench和Speos的準直全反射透鏡優化設計案例），第二種使用optiSLang及其強大的優化功能，在optiSLang種直接調用Ansys Speos求解器，訪問發布的參數，設計識別最重要的輸入參數，多目標優化在不同目標之間進行權衡，第三種是利用嵌入到Speos中的優化工具optimization，允許基于隨機算法Random search設置一個優化，以研究不同參數集對仿真結果的影響。
本案例講述使用Speos optimization 優化工具，快速優化設計。為描述案例講解過程，首先對optimization工具的參數進行詳細解釋。
優化模式
Speos optimization優化功能提供三種優化模式: Random Search隨機搜索算法是一種基于隨機的全局優化方法，優值提供函數定義優化的收斂過程，Minimize允許獲得盡可能接近目標值的模擬值。Maximum允許獲得盡可能遠離目標值的模擬值。Design of Experiment實驗設計允許定義變量的值，通過使用基于所選變量的Excel文件來定義變量。Plugin插件允許使用自己創建的優化算法，以便在分析中增加更多的靈活性。
變量類型
Optimization特性根據變量的來源提供了三種變量類型。
Simulation variable模擬變量對應Speos的仿真變量，在此變量列表中可以選擇光源的參數、探測器的參數、包括3D texture的參數。在optimization設置列表中，可以查看添加到優化中的變量的當前值，和數值變量可變范圍，可以修改min和max的數值，使得變量在更大或更小的范圍內變化。
展開 RADIOSS block - RADIOSS Optimization優化
RADIOSS block - RADIOSS Optimization優化
從v13.0版本開始RADIOSS的用戶用RADIOSS Optimization可以很方便的調用OptiStruct的 ESLM來進行優化設計。
比如用卡片
/DESVAR來進行 size optimization
/DTPL 來進行 topology optimization
/DSIZE 來進行 free-size optimization
/DSHAPE 來進行 Free-shape optimization
/DTPG 來進行 topography optimization
來優化 結構 的 體積， 質量，應力，應變，應變能。卡片都是RADIOSS Block 用戶熟悉的格式
從工具書上拷個流程圖能更直觀的說明RADIOSS Optimization的原理。
如何使用RADIOSS Optimization，首先你要一個input file 專門定義你的優化變量，優化目標...等等。名字也有要求，比如：
Starter file : TEST_0000.rad
Engine file : TEST_0001.rad
RADISS Optimization file : TEST.rad
TEST_0000.rad 和 TEST_0001.rad 就是你原來的RADIOSS Block 的文件。不需要做任何修改，建立一個TEST.rad文件用于定義你的優化。比如你要在控制結構變形不超過每個值得情況下通過優化所有構件的板厚，來得到結構質量最小化。
那么在TEST.rad文件中定義
1。優化目標 /DESOBJ ，結構質量最小
2。優化約束 /DCONSTR ， 結構某處的變形上限為多少
3。
展開 Moldex3D模流分析之Find the Optimal Solutions Combining DOE and Molding Simulation
The optimization software provides different DOE approaches and can obtain the best solutions through CAE molding simulations. Communication between the two can be established to perform the job iteration. With Moldex3D Studio, molding simulation and optimization analysis can perform simultaneously on a single platform (Fig. 1), bringing us a scientific DOE mold tryout process. The following illustrates how to determine the optimal design in DOE and the assistance from the software.
Fig. 1 With Moldex3D Studio, molding simulation and optimization analysis can perform simultaneously on a single platform.
How to determine the optimal design
In DOE, the control factor and quality factor are the most important.
展開 Lecture Notes on Optimization（★★★★）
Main Contents:
1 INTRODUCTION 1
2 OPTIMIZATION OVER AN OPEN SET 7
3 Optimization with equality constraints 15
4 Linear Programming 27
5 Nonlinear Programming 49
6 Discrete-time optimal control 75
7 Continuous-time linear optimal control 83
8 Coninuous-time optimal control 95
9 Dynamic programing
(ebook - Mathematics) Discrete Math, Optimization.pdf
展開 
NX 復合材料Laminate Optimization 優化分析
Laminate Optimization, Correlation and Update
算例: Optimization of a honeycomb panel
Lesson_10_Optimization.pdf
各種常見OPTIMIZATION方法之簡單比較
各種常見OPTIMIZATION方法之簡單比較
此貼轉自：http://www.fea-optimization.com
Question
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你們那邊對與比較大的結構做優化的話，是采用那種策略？現在很多人都是先進行實驗設計分析設計空間然后建立回應面(應該是響應面,下同)，用優化演算法對回應面模型進行尋優，-所以優化結果的好壞就依賴與回應面模型對原模型的逼近程度，但是大型結構大多是復雜非線性的，這種逼近多大程度上是不是有效的，不知道有沒有人能給個說法．還有-就是建立近似模型的方法，我知道有現在有１－４階的響應面模型，還有個叫kriging模型插值據說具有較的全局逼近效果，還有最近的神經元網路逼近方法，但是-神經元網路逼近存在的問題就是網路前期的訓練是要采集大量的樣本的，而且是隨設計參數數量成指數關系增長的，這也給大型問題的求解帶來了瓶徑，總的來說追求效率-就得損失精度，追求精度就損失效率。
展開 Evolutionary Algorithms and Optimization 
.rar
Evolutionary Algorithms and Optimization.part3.rar
Evolutionary Algorithms and Optimization
一本講優化算法的書好
Evolutionary Algorithms and Optimization.part1.rar
Evolutionary Algorithms and Optimization.part2.rar
Evolutionary Algorithms and Optimization.part3.rar
[BOOK] Optimization Algorithms in Physic
Index
Optimization Algorithms in Physics (Wiley, 2002).part1.rar
基于Ansys Topology Optimization 橋梁拓撲優化實例 ￥10
本案例采用Ansys Topolopy Optimization完成該橋梁優化，軟件版本Ansys19.2。
一、 靜力學分析
打開Workbench，創建靜力學分析Static Structural，在Geometry模塊完成3D建模(或者在其他CAD軟件完成建模保存為STP后導入)；
在橋面做分割，橋面命名Bridge，橋欄命名Design。后續優化步驟中方便排除橋面，并將分割后的橋組合為一個體；
材料設置：雙擊Static Structural model，在Mechanical面板中設置材料參數，本例僅展示優化，材料參數設置為Structural Steel；
網格劃分：設置網格大小5mm，自動劃分網格；
邊界條件設置：在橋底面的4個點添加支撐，4個點分別約束ux=uy=uz=0，ux=uz=0，uy=uz=0，uz=0。橋面垂直于z；
載荷設置：橋面施加壓強1Pa；
求解變量設置為求解橋面的Z方向變形，完成計算。
二、 拓撲優化
在Workbench Project界面拖動Topolopy Optimization到靜力分析Solution欄，創建優化分析，同時優化分析共享靜力學分析數據；
創捷排除面組，在Model上右鍵Insert Named Selections，插入組，命名為RE，體選擇橋面為RE組。因為本例只有一個體排除，本步驟可省，如省略后面排除直接選擇橋面體計可；
優化參數設置：Analisys Settings默認，Optimization Regoin中設計區域選擇All bodys，排除區域選擇上面設置的RE；
Objective中Goal選擇最小化Minimize，其余默認；
Response Constraint中設置10%優化。
展開 Optimization of sheet metal forming 
Optimization of sheet metal forming processes by determination of the force vector and the position of its application
Optimization of sheet metal forming processes by determination of the force vector and the position
An optimization approach to vibration&nb
An optimization approach to vibration reduction in helicopter rotors with multiple active trailing edge flaps
An optimization approach to vibration reduction in helicopter rotors with multiple active trailing e
A new approach to optimal design&nb
A new approach to optimal design of multi-stage metal forming processes with micro genetic algorithms
A new approach to optimal design of multi-stage metal forming processes with micro genetic algorithm
基于Ansys Topology Optimization的連桿結構拓撲優化簡例
基于Ansys Topology Optimization的連桿結構拓撲優化簡例
本文僅作為Ansys Topology Optimization的一個簡易案例應用，切勿輕易用于工程實踐與論文撰寫。
歡迎大家轉載、點贊、留言，這是我寫文章的動力。
本文為作者原創案例，轉載請注明出處和作者技術鄰筆名：CAE夢想很偉大
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拓撲優化(topology optimization)，是指一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法。
拓撲優化的研究領域主要分為連續體拓撲優化和離散結構拓撲優化。不論哪個領域，都要依賴于有限元方法。連續體拓撲優化是把優化空間的材料離散成有限個單元(殼單元或者體單元)，離散結構拓撲優化是在設計空間內建立一個由有限個梁單元組成的基結構，然后根據算法確定設計空間內單元的去留，保留下來的單元即構成最終的拓撲方案，從而實現拓撲優化。
目前，連續體拓撲優化的研究已經較為成熟，其中變密度法已經被應用到商用優化軟件中，其中最著名的是美國Altair公司Hyperworks系列軟件中的Optistruct和德國Fe-design公司的Tosca等。前者能夠采用Hypermesh作為前處理器，在各大行業內都得到較多的應用;后者最開始只集中于優化設計，支持所有主流求解器，以及前后處理，操作十分簡單可以利用已熟悉的CAE軟件來進行前處理加載，而后利用TOSCA進行優化十分方便。近年來和Ansa聯盟，開發了基于Ansa的前處理器，并開發了TOSCA GUI界面，以及ansys workbench當中ACT的插件，可以直接在workbench當中進行拓撲優化仿真。
展開 GLOBAL OPTIMIZATION FOR CONSTRAINED NONL
GLOBAL OPTIMIZATION FOR CONSTRAINED NONLINEAR PROGRAMMING
BY TAO WANG
B.E., Zhejiang University, 1989
M.E., Zhejiang University, 1991
THESIS
Submitted in partial ful llment of the requirements
for the degree of Doctor of Philosophy in Computer Science
in the Graduate College of the
University of Illinois at Urbana-Champaign, 2001
Global Optimization For Constrained Nonlinear Programming.pdf
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