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針對剛度、NVH等線性工況，首先進(jìn)行靈敏度分析進(jìn)行變量篩選。針對碰撞等分線性工況，根據(jù)經(jīng)驗篩選出設(shè)計變量。然后分別針對不同的工況進(jìn)行DOE分析采樣，用于構(gòu)建元模型，包括質(zhì)量元模型。然后在基于元模型進(jìn)行組合優(yōu)化，首先應(yīng)用全局優(yōu)化算法定位目標(biāo)極值在設(shè)計空間中所處的區(qū)域，在應(yīng)用梯度優(yōu)化算法對該區(qū)域進(jìn)行精確尋優(yōu)，最終獲得最優(yōu)設(shè)計解。

因為計算的空間復(fù)雜度，時間復(fù)雜度并不是線性，通常是NlogN，N^2或者更高。當(dāng)自由度達(dá)到1億時，不僅需要對硬件核心部件CPU，內(nèi)存擴容，而且在磁盤陣列，I/O，并發(fā)計算，GPU，網(wǎng)絡(luò)，帶寬等方面都提出了更苛刻的要求。在算法方面看，減少網(wǎng)格密度，在物理量梯度大的地方加密，無變化的地方將網(wǎng)格變稀疏，可以有效減少計算量；另外優(yōu)化求解算法本身，使其更加易于并行化計算。