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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。

Kogelnik的方法不允許多於一個光柵重疊在一個區域。 雙折射材料: 全像的材料被認為是均向性的。不允許使用雙折射材料。膨脹 / 收縮在本節中，我們將介紹如何考慮全像的膨脹和收縮。在加工時，全像材料可能會改變其厚度。為了考慮厚度變化的影響，我們首先將光柵向量分成兩個分量，K∥和K⊥，其中K⊥為垂直表面法線，K∥與表面法線平行。

在像差方面，彗差會隨視場角的變化而線性增加，而像散則是呈二次方增加。但人眼系統具有相對較小的光瞳尺寸，因此在此類系統的設計上，一般會認為球差和彗差並不十分重要。同理，其餘的像差在此也可先行忽略。隨著自由曲面製程技術的演進，光學設計者得以摒除許多以往的限制條件。同時，OpticStudio具有優越的運算能力，可以進行規模較大的系統和更多影像參數的模擬。

同樣，OpticStudio 提供了分析特性的能力，例如最大局部表面斜率，並在優化過程中控制這些特性以確保最終的光學設計是可製造的。射出成型技術使可能的創新光學機構設計技術，具有大規模生產的模塊很多好處。鏡頭可以設計成具有復雜的邊緣特徵，使它們能夠堆疊，從而簡化組裝並消除對齊的需要。Zemax 工具使注塑光學元件的可能性最大化變得簡單。

可見優化方案提高了底座的安全性，并實現了底座的輕量化。3) 驗證了液壓支架底座使用Isight聯合CATIA、ABAQUS優化的可行性，為液壓支架底座在設計中兼顧安全性、輕量化兩個指標提供了一種思路。參考文獻[1] 李炳文，王啟廣.礦山機械[M].徐州：中國礦業大學出版社，2007:36-48.

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。

Isight實現更高效的流程CATIA和AFC腳本的設置、驗證，HPC任務提交批處理 文件以及Windows批處理命令文件都需要時間和資源 來開發，但所花的時間是完全值得的，因為這些文件能 在隨后的項目中略加修改就實現重復利用。數據在CAE和CAD之間來回傳輸往往造成時間效率低 下，在人們要做多項工作情況下，在需要新的設計迭代 時不能立即停下手頭的工作。

顏色變化對應於返迴光強度的變化。 這表明發生了重大變化。代表性的OCT系統如下所示。 光束應均勻地分成兩臂，其中一個在樣品體積上會聚，以最小化給定掃描的照射面積。 光源應為一束準直的寬帶光束；大帶寬意味著低相干性和高精度定位產生相干性的深度。深度掃描也稱為軸向掃描或A掃描，它根據反射到樣品中的距離來測量反射光的強度。

後表面可以是平面、球面、圓錐面、多項式非球面或環形表面。這使得陣列中透鏡元件表面形狀的定義和優化具有了極大的靈活性。下圖顯示了透鏡陣列1物體，它是由7 x 5個矩形透鏡組成的透鏡陣列，每個矩形透鏡都可以看作一個球面透鏡的矩形區域。其它可以用於該應用程式的物體包括透鏡陣列2物件和六邊形透鏡陣列(Hexagonal Lenslet Array)物件。

文章來源：cae數值優化輕量化

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。

最后，通過上述過程即建立汽車結構參數相對于性能、重量等各響應的函數關系，基于該關系可進行響應分析和后續多目標優化。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

1.2 多目標參數化設計及靈敏度分析 本文的車身開發流程的起點技術，與當前基于線框模 型車身分析技術的重要區別在于，可直接基于具備詳細工 藝特征的模型開展多目標參數設計，進而通過研究車身結 構性能（剛度 、 模態 、 輕量化 …… ）對目標參數的敏感程度， 從而可以確定哪些參數對系統或模型有較大的影響 。

隨著資源和環境的壓力，已經使汽車輕量化的重要性上升到一個空前的高度，尤其是新能源車，結合目前熱門的一體化壓鑄技術，會有很多鑄造的部件，設計上存在大量復雜的實體肋筋，如何優化肋筋的分布和減少肋筋數量，從而實現輕量化也是目前很多客戶關心的問題。 對于鑄件，通常使用拓撲優化的方法優化肋筋及加強特征的布局，從而降低產品重量。

許多試驗設計在本質上往往屬于多目標優化問題，因為它們通常涉及多個指標。以鋼制發動機罩的剛度性能為約束，在鑄鋁一體化發動機罩的輕量化優化設計中，約束一階模態G6越大越好，質量M越小越好，構建確定性分析數學模型如下。 3.2.5優化結果分析 利用Isight軟件經過8002次迭代計算，第7815個結果被選為全局最優解。

請注意，POP基於標量繞射理論，因此不適用於特徵尺寸通常為次波長的超穎透鏡。有興趣嘗試在OpticStudio中設計DOE或超穎透鏡嗎？請查看OpticStudio產品頁面以了解更多訊息並獲得免費試用版。參考文獻:[1] Chen, W.T., Zhu, A.Y. & Capasso, F.

[4]牛軍燕,唐永濤,李正輝,等.基于ANSYS的帶式輸送機機架輕量化改進研究[J].煤礦機械,2021,42(9):126-128.[5]王海英,林濤.基于Isight的雙梁橋式起重機小車架輕量化設計[J].煤礦機械,2021,42(10):191-193.

LiDAR（光探測和測距）是一種感測器技術，可通過測量發射光從周圍物體反射並返回到接收器所需的時間來幫助創建環境的3D數字地圖。這種3D映射作為自動駕駛汽車的關鍵使能技術在汽車行業變得越來越重要。在汽車行業之外，LiDAR用於移動設備，用於增強現實、測量距離以及模糊照片和影片中的背景等功能。