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RBF近似的初始化需要至少評(píng)估2n+1個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)，其中n是輸入的數(shù)量?？梢远啻螆?zhí)行被近似的組件以收集所需的數(shù)據(jù)。或者，數(shù)據(jù)文件可以作為初始化源。 本節(jié)詳細(xì)介紹了Isight中使用的徑向基函數(shù)和橢圓基函數(shù)模型近似值。

采用Isight進(jìn)行多目標(biāo)多學(xué)科優(yōu)化，通過Isight集成和管理復(fù)雜的仿真流程，運(yùn)用多種優(yōu)化算法自動(dòng)探索得到優(yōu)化方案，從而縮短產(chǎn)品研制周期，降低研發(fā)成本。本例研究汽車副車架的強(qiáng)度、模態(tài)和質(zhì)量表現(xiàn)。主要是建立參數(shù)化模型后提交Optistruct求解，便于Isight進(jìn)行集成軟件。

近似模型算法庫（Approximation）對(duì)于計(jì)算代價(jià)高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構(gòu)造替代模型，減少優(yōu)化中調(diào)用大規(guī)模CAE分析計(jì)算的次數(shù)，提高優(yōu)化效率。近似模型還用于剔除輸入?yún)?shù)平緩變化而輸出參數(shù)卻劇烈振蕩的仿真噪音。

Isight是一個(gè)仿真分析流程自動(dòng)化和多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化工具，它提供了一個(gè)可視化的靈活的仿真流程搭建平臺(tái)，同時(shí)提供與多種主流CAE分析工具的專用接口，利用此工具，用戶可以方便的以拖拽的方式可視化的快速建立復(fù)雜的仿真分析流程，設(shè)定和修改設(shè)計(jì)變量以及設(shè)計(jì)目標(biāo)，自動(dòng)進(jìn)行多次分析循環(huán)；同時(shí)提供了試驗(yàn)設(shè)計(jì)、優(yōu)化設(shè)計(jì)、近似模型和質(zhì)量工程等一套完整的優(yōu)化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產(chǎn)品的設(shè)計(jì)空間，明晰設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)之間的關(guān)系

，并通過驗(yàn)證計(jì)算不斷更新近似模型位置繼續(xù)優(yōu)化，最終獲得全局最優(yōu)解；基于近似模型更新的全局優(yōu)化策略適用于非線性設(shè)計(jì)空間以及單次計(jì)算耗時(shí)較長的問題，而不適用于不連續(xù)、非凸或高度約束的設(shè)計(jì)空間。

Isight是一個(gè)仿真分析流程自動(dòng)化和多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化工具，它提供了一個(gè)可視化的靈活的仿真流程搭建平臺(tái)，同時(shí)提供與多種主流CAE分析工具的專用接口，利用此工具，用戶可以方便的以拖拽的方式可視化的快速建立復(fù)雜的仿真分析流程，設(shè)定和修改設(shè)計(jì)變量以及設(shè)計(jì)目標(biāo)，自動(dòng)進(jìn)行多次分析循環(huán)；同時(shí)提供了試驗(yàn)設(shè)計(jì)、優(yōu)化設(shè)計(jì)、近似模型和質(zhì)量工程等一套完整的優(yōu)化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產(chǎn)品的設(shè)計(jì)空間，明晰設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)目標(biāo)之間的關(guān)系

Excel文件的輸 入?yún)?shù)隨后映射到輸出參數(shù)，以創(chuàng)建Isight近似模型。Isight實(shí)現(xiàn)更高效的流程CATIA和AFC腳本的設(shè)置、驗(yàn)證，HPC任務(wù)提交批處理 文件以及Windows批處理命令文件都需要時(shí)間和資源 來開發(fā)，但所花的時(shí)間是完全值得的，因?yàn)檫@些文件能 在隨后的項(xiàng)目中略加修改就實(shí)現(xiàn)重復(fù)利用。

優(yōu)化步驟：第一步：在MeshWorks中創(chuàng)建截面尺寸參數(shù)及料厚參數(shù)第二步：生成Isight的接口文件第三步：在Isight中搭建優(yōu)化流程第四步：運(yùn)行DOE優(yōu)化流程第五步：結(jié)果后處理，創(chuàng)建響應(yīng)面近似模型總結(jié)：

參考文獻(xiàn)：1 王傳青 白車身前端結(jié)構(gòu)-材料-性能一體化輕量化多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)2 Isight用戶手冊(cè)3 柴山， 第12章離散變量結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)簡介4 黃煥軍，張博文等 基于組合代理模型的車身多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化 汽車工程

Isight 軟件的優(yōu)化設(shè)計(jì)，是對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)獲得樣本庫的 基礎(chǔ)上，運(yùn)用近似模型方法，建立設(shè)計(jì)變量與響應(yīng)變量之 間的數(shù)學(xué)表達(dá)式，對(duì)響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行平滑處理，降低 “ 數(shù)值噪 聲 ” ，有利于更快的收斂到全局最優(yōu)點(diǎn) 。 常用的近似模型方 法包括：響應(yīng)面模型 、 克里格模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 本文中用到 的近似模型是響應(yīng)面模型 。

以鋼制發(fā)動(dòng)機(jī)罩的剛度性能為約束，在鑄鋁一體化發(fā)動(dòng)機(jī)罩的輕量化優(yōu)化設(shè)計(jì)中，約束一階模態(tài)G6越大越好，質(zhì)量M越小越好，構(gòu)建確定性分析數(shù)學(xué)模型如下。 3.2.5優(yōu)化結(jié)果分析 利用Isight軟件經(jīng)過8002次迭代計(jì)算，第7815個(gè)結(jié)果被選為全局最優(yōu)解。該最優(yōu)解同時(shí)滿足5個(gè)約束條件的情況下，目標(biāo)質(zhì)量也為最小。

在OpticStudio中建立相關(guān)模型，我們可以得到下方圖中的結(jié)果，一個(gè)能供具有老花眼和-5.50D近視的使用者配戴的優(yōu)化透鏡。此鏡片的屈光率為-3.00D，並能在距透鏡40公分處匯聚光線，形成適宜的閱讀距離。鏡片的基本曲線則是+28D。任何嘗試控制畸變的設(shè)計(jì)都將產(chǎn)生十分陡峭的基本曲線。