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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.

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，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。

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