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圖7 電控單體泵多目標優化模型4.4 多目標優化結果分析 圖8(a)所示為電磁閥響應延遲時間多目標優化解集，從中選取符合電磁閥開啟、關閉延遲時間都最小的Pareto最優解集前沿，如圖8(b)所示，在Pareto前沿上選取滿足優化目標的點，點A為優化前電磁閥響應延遲時間點，點C為關閉延遲最小點，點D為開啟延遲最小點，但這兩個點的參數配置均只能實現對單個目標的優化，為了同時實現對電磁閥開啟和關閉延遲時間優化的目標

優化目標：3種工況下，底座最大應力值之和最小。約束函數：底座整體重量減重不少于8%.底座的Isight優化流程見圖6. 優化算法采用DOE算法，抽樣方法為超拉丁算法，樣本數為50.圖6 底座Isight優化流程圖 2.3 優化結果通過Isight優化分析，經圓整后，得到底座參數的最優值。優化前后參數見表5.

Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優化工具，它提供了一個可視化的靈活的仿真流程搭建平臺，同時提供與多種主流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雜的仿真分析流程，設定和修改設計變量以及設計目標，自動進行多次分析循環；同時提供了試驗設計、優化設計、近似模型和質量工程等一套完整的優化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系

Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優化工具，它提供了一個可視化的靈活的仿真流程搭建平臺，同時提供與多種主流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雜的仿真分析流程，設定和修改設計變量以及設計目標，自動進行多次分析循環；同時提供了試驗設計、優化設計、近似模型和質量工程等一套完整的優化算法包，來幫助用戶深入全面的了解產品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系

（3）注意：Isight內部流程文件以及路徑的合理配置，建立仿真流程后，只需要設定和修改設計變量、約束和目標，便可自動進行多次分析循環。（4）Isight是一個高度集成的多學科目標優化平臺。整個迭代優化過程是漫長的，主要取決于模型的復雜程度。倘若優化一次便要循環所有的迭代次數，這一工程量是巨大的。

優化算法庫（Optimization）數值優化、全局優化、多目標優化、專家智能優化算法，是工程師開展設計優化工作的利器。試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。

三.優化結果結束語：整車多學科優化是性能、重量的一種協同優化的手段。整車的結構性能包括NVH、碰撞安全、剛強度等。通常的分析優化過程都是按不同學科單獨進行的，然后在驗證優化方案對其他性能的影響。多學科優化可以同時考察各項性能，并可以將整車質量作為設計目標，在滿足各項性能的基礎上進行最優化輕量化設計。

為了最大限度節約時間和成本，同時滿足功能性目標要求，該團隊用Abaqus for CATIA（AFC）發了自動化實驗設計（DOE）流程用于結構分析，并用Isight進行流程自動化和最優化。分析錐形接頭性能螺栓接頭是汽車懸掛最常見的接合方式。在本應用中， 錐形接頭用來連接連桿和后轉向節，采用懸臂式連接。 錐形接頭襯內套和轉向節兩部分相連，每部分對錐角有 獨特的制造公差。

本文介紹MeshWorks聯合Isight優化軟件進行DOE優化分析的詳細步驟，以副車架為例，應用MeshWorks軟件創建參數化模型，包括截面尺寸參數化和料厚參數化，然后聯合優化軟件Isight，進行DOE優化分析，約束條件為一階模態值，目標為重量最小。

在Isight中也集成了多種優化算法，可以在優化計算時靈活選用，，免去了自編優化算法的繁瑣過程，Isight還提供了多種接口組件，可以十分方便的建立優化分析。2 基本介紹2.1 Simapck軟件介紹SIMPACK軟件是德國INTEC Gmbh公司(于2009年正式更名為SIMPACK AG)開發的針對機械/機電系統運動學/動力學仿真分析的多體動力學分析軟件包。

.desc文件 通過.desc文件自動生成的isight模型 當需要創建的變量較少時，可以手動的進行變量的設置。但當變量較多時，手動設置比較費時，因此可以通過自動創建變量的方式來進行。自動創建變量的最優解決方案是通過Isight二次開發來發布一個SFE軟件的接口，該接口可以自動識別.mac變量文件，并自動創建參數。

下載地址：iSIGHT工程優化實例分析

<p>Isight集成HyperMesh、Optistruct，運行成功</p><div contenteditable="false" width="100%">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。

Isight中有很多算法，比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標優化算法等等，共計十幾種算法，相信大家在學習中一定犯暈。其實這么多算法中，按大類分的話包括：試驗設計、梯度優化、直接搜索、全局優化及多目標優化五類，各類優化算法有各自的優缺點，對于我們初級、中級使用者來說，只要學會選擇相應算法即可，而不必過于糾結各類算法的原理。