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DOE抽樣與梯度優化混合策略首先應用DOE組件在設計空間均勻采樣，捕捉整個設計空間中最有效的設計區域，然后應用參數化模塊在有效設計區域中進行優化設計，最終獲得最佳設計結果。 全局優化和梯度優化組合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，再應用梯度優化算法對該區域進行精確尋優，最終獲得最佳設計結果。

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。

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

[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.

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