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質量設計優(yōu)化（Quality Desgin）運用隨機仿真和優(yōu)化理論（包括：蒙特卡洛仿真、Taguchi田口穩(wěn)健性設計和基于6Sigma可靠性分析和穩(wěn)健性設計DFSS，Design For Six Sigma），構成一個完整的、公式化的對可靠性和穩(wěn)健性進行評價和改進的品質設計哲學框架。下載地址：isight參數優(yōu)化理論和實例詳解

選取鑄鋁一體化發(fā)動機罩的三部分厚度為變量，運用最優(yōu)拉丁超立方試驗設計提取30組樣本點，構建徑向基神經網絡近似模型。再利用多島遺傳算法對鑄鋁一體化發(fā)動機罩的約束一階模態(tài)和質量進行確定性優(yōu)化。最后基于6Sigma可靠性標準對發(fā)動機罩進行可靠性優(yōu)化，進而探索6Sigma方法在可靠性優(yōu)化設計中的應用。

Isight是一個仿真分析流程自動化和多學科多目標優(yōu)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(huán)；同時提供了試驗設計、優(yōu)化設計、近似模型和質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(yōu)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(huán)；同時提供了試驗設計、優(yōu)化設計、近似模型和質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品的設計空間，明晰設計變量與設計目標之間的關系

(5)Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具):基于6個標準誤差理論來評估產品的可靠性概率，以判斷產品是否滿足六西格瑪準則。1.3 分析問題描述L型梁尺寸為30X25mm、肋厚為4 mm、長度為300 mm，一端固定另一端施加10000N的力，如下圖所示。

15.添加.out文件讀取質量設計響應。16.添加.pch文件讀取位移響應。 最后進行求解設置，如試驗設計、優(yōu)化分析等。 本文簡單介紹了基于Isight和SFE的參數優(yōu)化流程設置，其中對設計變量的創(chuàng)建做了簡單的二次開發(fā)用于快速創(chuàng)建設計變量。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。

(5)Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具):基于6個標準誤差理論來評估產品的可靠性概率，以判斷產品是否滿足六西格瑪準則。1.3 分析問題描述建造一個橫截面為b和d的均勻矩形柱，用于支撐質量為m的水箱（例子摘自S. S.

底座的Isight優(yōu)化流程見圖6. 優(yōu)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(yōu)化流程圖 2.3 優(yōu)化結果通過Isight優(yōu)化分析，經圓整后，得到底座參數的最優(yōu)值。優(yōu)化前后參數見表5.

y=6.33E-6，z=4.1E-10.

當有大量數據點可用于插值時，這是一種有效的方法；然而，Isight中的典型設計問題主要涉及非常稀疏的數據集，只使用一半的數據來創(chuàng)建實際的響應面似乎效率低下 Isight采用了一種不同的方法。Isight將良好擬合定義為減去一個點時曲線形狀不變的擬合。它優(yōu)化了c的值，使N-1個數據點的誤差之和最小。

(5)Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具):基于6個標準誤差理論來評估產品的可靠性概率，以判斷產品是否滿足六西格瑪準則。1.3 分析問題描述一個尺寸為2X2X20米的長桿，由導熱系數隨溫度線性變化的材料制成（ K = k0*(1 + a*T) W/m-°C, k0 = 0.038, a = 0.00582），如下圖所示。該桿在所有面上都受到無摩擦支撐的約束。

(5)Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具):基于6個標準誤差理論來評估產品的可靠性概率，以判斷產品是否滿足六西格瑪準則。1.3 分析問題描述一個邊長為250毫米、厚度為5毫米的正方形板在其所有頂點上受到簡支（如下圖所示）。

圖4 三種分析材質的理論回彈分析結果針對回彈變化較大區(qū)域和尺寸要求，再次優(yōu)化回彈精算策略及SIGMA 虛擬調試驗證模塊，最大限度內滿足高品質要求，同時NC 數據后續(xù)部門也基于此輪細化相應的調整措施，首輪出件，產品品質即可超預期滿足客戶階段需求，首件ATOS 檢測與最終CAE 理論模擬結果如圖5 所示。

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這一方法不僅能揭示失效機理，還能在設計階段預測壽命分布，為結構優(yōu)化與可靠性提升提供科學依據。

在工業(yè)應用中，設計并聯(lián)式管路系統(tǒng)時，通常需要優(yōu)化支路結構從而使各支路按目標流量供給。本案例結合多目標優(yōu)化軟件ISIGHT在STAR-CCM+中進行流場仿真，實現系統(tǒng)的流量分配。