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基于hyperworks簡易車身DOE分析將帶你學習如何在hyperstudy中建立多個變量，并基于這些變量因子分析其對響應的敏感度分析。在hyperstudy中創建變量因子、位移響應，分別進行DOE分析等。

基于hyperworks簡易車身DOE分析將帶你學習如何在hyperstudy中建立多個變量，并基于這些變量因子分析其對響應的敏感度分析。在hyperstudy中創建變量因子、位移響應，分別進行DOE分析等。

Plazology首先進行原始設計的充填、保壓、冷卻和翹曲分析，以確認產品沒有短射或遲滯等充填問題，接著便開始進行實驗設計法 (Design of Experiment, DOE)。由于翹曲和真圓度是兩個主要須克服的難題，因此將兩者設定為DOE中的質量(目標)因子。DOE中的控制因子則選擇熔膠溫度、保壓壓力、冷卻時間和充填時間等四項會影響翹曲和真圓度的條件。接下來便開始規畫L9田口直交表。

Plazology首先進行原始設計的充填、保壓、冷卻和翹曲分析，以確認產品沒有短射或遲滯等充填問題，接著便開始進行實驗設計法 (Design of Experiment, DOE)。由于翹曲和真圓度是兩個主要須克服的難題，因此將兩者設定為DOE中的質量(目標)因子。DOE中的控制因子則選擇熔膠溫度、保壓壓力、冷卻時間和充填時間等四項會影響翹曲和真圓度的條件。接下來便開始規畫L9田口直交表。

在這么多因素影響下，若沒有豐富的經驗指路，而以試誤法去解決問題，想必不是個好辦法，這也是DOE為何重要的原因。DOE除了可在實務上應用外，也能搭配CAE軟件使用。優化軟件提供不同的實驗設計方法，并從CAE模流分析結果得出最佳解，兩者可互相溝通甚至進行迭代。Moldex3D Studio可在單一平臺同時完成模流和優化分析(圖一)，使DOE試模過程科學化。

這要求事先了解輸出響應的行為（線性、非線性、噪聲等），并且需要足夠的DOE樣本點來達到回歸分析的精度。 R-Square表明Fit的精度，值越高Fit的質量越好。例如，如果 R-Square = 0.84，則數據中 84% 的方差可通過Fit預測。

這要求事先了解輸出響應的行為（線性、非線性、噪聲等），并且需要足夠的DOE樣本點來達到回歸分析的精度。 R-Square表明Fit的精度，值越高Fit的質量越好。例如，如果 R-Square = 0.84，則數據中 84% 的方差可通過Fit預測。

That is why DOE is important.In addition to practical application, DOE can be used with CAE software.

Altair HyperStudy? 擁有強大的 DOE 和優化算法，但是在做 DOE 和優化的時候看不見模型。例如要創建一個機翼翼尖節點的位移響應，可能會因為不小心輸入了錯誤的 ID 號而選到機身上去，設計變量的情形也差不多。在 HyperMesh 新界面直接通過鼠標點擊圖形區的模型節點實現，非常直觀。

Altair HyperStudy? 擁有強大的 DOE 和優化算法，但是在做 DOE 和優化的時候看不見模型。例如要創建一個機翼翼尖節點的位移響應，可能會因為不小心輸入了錯誤的 ID 號而選到機身上去，設計變量的情形也差不多。在 HyperMesh 新界面直接通過鼠標點擊圖形區的模型節點實現，非常直觀。

如輸出*xls格式，則可以在excel中進行what-if分析而無須打開HyperStudy。

這些眾多的參數化功能可以幫助工程師快速進行優化分析，基于網格的技術而無需等待CAD數據更新，從而加快了設計周期。 本文介紹MeshWorks聯合Isight優化軟件進行DOE優化分析的詳細步驟，以副車架為例，應用MeshWorks軟件創建參數化模型，包括截面尺寸參數化和料厚參數化，然后聯合優化軟件Isight，進行DOE優化分析，約束條件為一階模態值，目標為重量最小。

That is why DOE is important.In addition to practical application, DOE can be used with CAE software.

具體設置方法是在面板區Analysis > optimization > opti control中勾選這一項并輸入初始密度值：也可以把優化過程當成一次普通的求解，然后使用HyperStudy進行DOE求解，但是拓撲優化往往有數十萬個變量，上一種方法已經是夠昂貴的了，這種方法計算代價還要高很多倍，不推薦，這里就不演示了。

最常規的想法是在各個節點分別創建一個單獨的工況進行分析，但是這并不是本例想要介紹的。本例只創建一個工況，但是有很多load collector（每個里面放一個節點的FORCE），讓HyperStudy運行的時候不斷更換工況中的load collector ID。其實還有更簡單的方法，只創建一個力，一個工況，讓HyperStudy運行的時候不斷更換力作用節點的ID。

本文采用的DOE算法是修正的可擴展格柵序列法（Modified Extensible Lattice Sequence）。共計算了100 個試驗。 圖6 HyperStudy 進行DOE 分析 通過帕累托圖（Pareto Plot），可以找到對于每一個響應影響最大的設計變量。

這種處理方法非常多，可以用HyperStudy通過DOE實現，也可以通過專門做數據清洗的工具Monarch實現。當你擁有這些結構化的數據之后，就可以使用RapidMiner里機器學習的方法實現模型訓練、優化、預測等功能。</p><p>RapidMiner的深度學習有很多好的應用案例，可以實現利用數據驅動仿真效率的加速。