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傳統的算法已經不能滿足高效、優質的設計生產任務要求,需要一種新的方法來適應現代化的高速發展。基于上述數值分析軟件的結構和工作過程，在進行數值分析的時候，可以通過修改模擬計算模塊的輸入文件來完成模型的修改，ISIGHT正是基于這種原理工作的。

采用Isight進行多目標多學科優化，通過Isight集成和管理復雜的仿真流程，運用多種優化算法自動探索得到優化方案，從而縮短產品研制周期，降低研發成本。本例研究汽車副車架的強度、模態和質量表現。主要是建立參數化模型后提交Optistruct求解，便于Isight進行集成軟件。

圖2 流程搭建示意圖3.實驗設計本案例將結合Isight和Abaqus完成多因素實驗設計。Isight主要是完成實驗設計流程，而Abaqus是完成懸臂梁建模并進行有限元分析。在Isight中，拖拽Abaqus和實驗設計DOE模塊完成實驗設計流程化創建。Abaqus模塊：導入懸臂梁Job-beam.inp和Job-beam.odb文件,選擇實驗設計參數。

形狀函數被優化以最小化求和誤差。當有大量數據點可用于插值時，這是一種有效的方法；然而，Isight中的典型設計問題主要涉及非常稀疏的數據集，只使用一半的數據來創建實際的響應面似乎效率低下 Isight采用了一種不同的方法。Isight將良好擬合定義為減去一個點時曲線形狀不變的擬合。它優化了c的值，使N-1個數據點的誤差之和最小。

底座的Isight優化流程見圖6. 優化算法采用DOE算法，抽樣方法為超拉丁算法，樣本數為50.圖6 底座Isight優化流程圖 2.3 優化結果通過Isight優化分析，經圓整后，得到底座參數的最優值。優化前后參數見表5.

本文以Isight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組合優化，首先應用全局優化算法定位目標極值在設計空間中所處的區域，在應用梯度優化算法對該區域進行精確尋優，最終獲得最優設計解。

然而這個文件應該是早期版本Isight的描述文件，現在版本的文件已經無法正常讀取生成模型。因此，無法直接使用SFE生成的.desc文件來自動創建Isight的優化流程。需要通過常規的方法來進行SFE軟件的集成，這里使用simcode的方式來進行。

下面用DOE抽樣與梯度優化混合策略為例簡述這一優化方法輸入文件及模型放在同一目錄下：Isight優化模型如下：求min z=20+x.^2+y.^2-10*(cos(0.4*pi*x)+cos(0.4*pi*y))其中：-5≤x≤5；-5≤y≤5這是一個多峰多谷問題，理論最優解為：x=0，y=0，z=0.

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。

福特的CATIA啟動含有一套經定制的外部產品管理系統，在 CATIA界面初始化之前通過腳本剝離產品管理系統連接。設計參數隨后通過外部Excel文件輸入CATIA，這屬于 CATIA中更新設計表的常用方法。Excel文件的輸入參 數映射到Isight管理器的DOE任務，這支持每個回路的 Excel工作表自動更新。由于Excel同步于設計表，因此 能自動更新CATIA中的CAD幾何模型。

Isight包含多個模塊功能，包括： 設計門戶與運行門戶：設計門戶Design Gateway提供友好的界面與組件化的方式搭建復雜的仿真分析流程；運行門戶Runtime Gateway可以方便的監控和追蹤仿真流程的運行狀態，利用數據挖掘功能快速的分析并可視化的顯示優化結果。

Isight包含多個模塊功能，包括： 設計門戶與運行門戶：設計門戶Design Gateway提供友好的界面與組件化的方式搭建復雜的仿真分析流程；運行門戶Runtime Gateway可以方便的監控和追蹤仿真流程的運行狀態，利用數據挖掘功能快速的分析并可視化的顯示優化結果。

然而，為了準確地說明體積全像的特性，除了考慮繞射光線的傳播方向外，還必須考慮繞射效率、材料收縮或折射率變化等因素。考慮繞射效率使用戶能夠進行圖像模擬和綜合優化等高級分析。表面反射光柵與體積全像光柵的比較在介紹這個模型之前，我們先簡單解釋一下表面反射光柵（SRG）和體積全像光柵（VHG）的區別。

參考文獻：1 王傳青 白車身前端結構-材料-性能一體化輕量化多目標協同優化設計2 Isight用戶手冊3 柴山， 第12章離散變量結構優化設計簡介4 黃煥軍，張博文等 基于組合代理模型的車身多學科設計優化 汽車工程

透鏡參數在光學設計上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過在OpticStudio的評價函數中加入ASTI操作數達成目的，此時我們將目標值設為0、加大權重，並且使用單一波長。在縮小遠點球面上最小模糊圈的方面，我們可以透過OpticStudio的預設優化函數和光點半徑標準等功能達成目的。

圖48 最優結果 總結以上分享的是用ISIGHT這個多目標優化平臺對復雜并聯回路的流量進行均勻分配的方法，總體上操作比較繁瑣，任何一個小的細節有問題都可能導致優化無法正常進行。這里對ISIGHT本身沒有進行深入的介紹，有興趣的朋友可以上百度文庫搜索相關學習資料。

文章來源：cae數值優化輕量化