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x，y，z 解算歷程如下：結(jié)果表明混合策略是成功的，達(dá)到了預(yù)期的效果。下載地址：iSIGHT工程優(yōu)化實(shí)例分析

對(duì)應(yīng)力影響大的參數(shù)確定為主要優(yōu)化變量，對(duì)應(yīng)力影響不大的參數(shù)確定為次要優(yōu)化變量或者舍棄。采用Isight軟件集成CATIA、ABAQUS對(duì)底座進(jìn)行參數(shù)靈敏度分析，分析流程見(jiàn)圖4,經(jīng)分析后，得到參數(shù)靈敏度圖，見(jiàn)圖5.

最后進(jìn)行求解設(shè)置，如試驗(yàn)設(shè)計(jì)、優(yōu)化分析等。 本文簡(jiǎn)單介紹了基于Isight和SFE的參數(shù)優(yōu)化流程設(shè)置，其中對(duì)設(shè)計(jì)變量的創(chuàng)建做了簡(jiǎn)單的二次開(kāi)發(fā)用于快速創(chuàng)建設(shè)計(jì)變量。SFE中isight優(yōu)化接口的描述文件.desc只能在低版本的isight軟件中使用。因此優(yōu)化流程的設(shè)置需要手動(dòng)完成。

圖6配置MATLAB啟動(dòng)執(zhí)行程序位置5.Optimaztion模塊優(yōu)化設(shè)置圖7 優(yōu)化模塊設(shè)置圖8為優(yōu)化迭代過(guò)程圖，其最優(yōu)值為5.1302，而理論值通過(guò)公式可計(jì)算出為5.1302，這說(shuō)明通過(guò)優(yōu)化算法獲得的解和理論解是一樣的。圖8優(yōu)化流程3.制作模板文件導(dǎo)入變量在第2節(jié)中，變量是手動(dòng)建立的，這對(duì)設(shè)置多個(gè)變量不太友好，在Isight中能否批量產(chǎn)生變量呢？

優(yōu)化算法庫(kù)（Optimization）數(shù)值優(yōu)化、全局優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化、專(zhuān)家智能優(yōu)化算法，是工程師開(kāi)展設(shè)計(jì)優(yōu)化工作的利器。試驗(yàn)設(shè)計(jì)算法庫(kù)（DOE, Design OfExperiments）通過(guò)系統(tǒng)而有效的方法分析設(shè)計(jì)空間、篩選關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)（減少問(wèn)題規(guī)模）、評(píng)估設(shè)計(jì)變量影響以及辨別關(guān)鍵設(shè)計(jì)變量的交互影響關(guān)系。

用于變量篩選的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）以減小問(wèn)題的大小；b. 如果需要元模型（代理模型），DOE可以用于空間填充；c. 擬合（創(chuàng)建元模型）；d. 優(yōu)化（確定性或概率性）；e. 可靠性的隨機(jī)分析（根據(jù)需求）。 本文以Isight環(huán)境介紹整車(chē)多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化。針對(duì)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。

（3）注意：Isight內(nèi)部流程文件以及路徑的合理配置，建立仿真流程后，只需要設(shè)定和修改設(shè)計(jì)變量、約束和目標(biāo)，便可自動(dòng)進(jìn)行多次分析循環(huán)。（4）Isight是一個(gè)高度集成的多學(xué)科目標(biāo)優(yōu)化平臺(tái)。整個(gè)迭代優(yōu)化過(guò)程是漫長(zhǎng)的，主要取決于模型的復(fù)雜程度。倘若優(yōu)化一次便要循環(huán)所有的迭代次數(shù)，這一工程量是巨大的。

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(zhuān)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(lái)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

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(zhuān)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(lái)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

為了選擇一個(gè)好的協(xié)方差矩陣，Isight首先假設(shè)樣本數(shù)據(jù)的協(xié)方差是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的良好近似值；即。 其中μ是樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)心。形狀函數(shù)值的優(yōu)化方式與徑向基函數(shù)（RBF）相同。 Isight隨后使用對(duì)角矩陣近似實(shí)際方差（，其中Si是一個(gè)正數(shù)，n是近似中的輸入變量數(shù)量）。Isight使用模擬退火算法優(yōu)化Si的值，以最小化N?1個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差總和。

在工業(yè)應(yīng)用中，設(shè)計(jì)并聯(lián)式管路系統(tǒng)時(shí)，通常需要優(yōu)化支路結(jié)構(gòu)從而使各支路按目標(biāo)流量供給。本案例結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化軟件ISIGHT在STAR-CCM+中進(jìn)行流場(chǎng)仿真，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的流量分配。

最后，通過(guò)上述過(guò)程即建立汽車(chē)結(jié)構(gòu)參數(shù)相對(duì)于性能、重量等各響應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，基于該關(guān)系可進(jìn)行響應(yīng)分析和后續(xù)多目標(biāo)優(yōu)化。參考文獻(xiàn)：1 王傳青 白車(chē)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(jiǎn)介4 黃煥軍，張博文等 基于組合代理模型的車(chē)身多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化 汽車(chē)工程

在做這個(gè)混合油液體流仿真時(shí)，在Fluent中選擇和設(shè)定了相關(guān)的變量，變量在由于變量的選擇和設(shè)定不同，對(duì)于其結(jié)果是變化的。為了能夠看出混合油在導(dǎo)流片表面的流動(dòng)狀態(tài)和流動(dòng)方向，液體流的過(guò)程能否滿足設(shè)計(jì)意圖，因此，為了能夠獲取反映真實(shí)的仿真結(jié)果，結(jié)合混合油的特性，軟件參數(shù)設(shè)定的規(guī)范化，在變量選擇與設(shè)定上都盡量真實(shí)客觀。

<p>Isight集成HyperMesh、Optistruct，運(yùn)行成功</p><div contenteditable="false" width="100%">采用Isight進(jìn)行多目標(biāo)多學(xué)科優(yōu)化，通過(guò)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。

我們可以使用拓?fù)?em>優(yōu)化來(lái)設(shè)計(jì)分區(qū)結(jié)構(gòu)，以使從入口輻射的聲壓在出口處最小化。圖1. 考慮聲-結(jié)構(gòu)相互作用的基準(zhǔn)拓?fù)?em>優(yōu)化問(wèn)題的示意圖。 在示例中，將位移( )和壓力( )作為狀態(tài)變量 (a 公式 ）的混合有限元公式，用于解決 ASI 問(wèn)題的拓?fù)?em>優(yōu)化問(wèn)題。

（二）材料匹配優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程分析 針對(duì)汽車(chē)安全部件的材料匹配問(wèn)題必須充分考慮到其部件的材料和厚度，這屬于離散混合變量多目標(biāo)優(yōu)化的問(wèn)題。最常用的方式將離散變量直接當(dāng)作是連續(xù)變量的形式，然后將最優(yōu)點(diǎn)圓直接調(diào)整為相應(yīng)的離散值。不過(guò)，這種方式只能獲得局部的優(yōu)化，有時(shí)甚至在其可行域外。還有一種方式就是將連續(xù)變量實(shí)現(xiàn)離散化，一旦其離散的方式不正確，也將只能獲得局部的優(yōu)化。