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計算機輔助求解技術（Computer Aided Engineering, CAE）能夠縮短設計周期，減小設計成本，在電磁鐵的參數優化方面最常用的方法是有限元法和基于Matlab語言的Simulink建模方法。

采用響應面法結合遺傳算法Ⅱ進行多目標優化，進一步降低功耗2750W，正常1C放電時電池溫度30.83℃ 。此外，本優化還展示了驅動循環下電池溫度和功耗之間的良好平衡解決方案。結合實驗和仿真，這項工作對于為 EV 的 LIB 包設計一個優秀的 LCS 是有價值的。

采用元模型和貝葉斯推斷等技術方法進行葉輪設計優化，其中，元模型基于拉丁超立方抽樣法（LHS）數據庫，通過高斯過程回歸（GPR）構建。研究工作最終改善了高流速工況下的空化問題，優化方案在設計點處揚程提高了25%，在操作范圍的其他工況點處提升更高。

Isight能夠快速實現多種DOE方法，已經集成了主流的DOE方法，產品設計時，設計人員能根據設計需求靈活調用各種方法。 圖1 拉丁超立方原理圖2.問題描述針對一端受載，另一端固定的懸臂梁，實驗設計其彈性模量、泊松比和集中力三個因素，使得懸臂梁的最大位移最小。

如果一種玻璃被描述成有一定折射率、阿貝數和部分色散偏離的“模型玻璃”，則可以將這些模型參數設置為變量，然后像其他數值參數一樣進行優化。然而，模型玻璃方法存在一個嚴重的缺陷，即在使用模型玻璃方法獲得良好的設計方案之后，必須將模型玻璃轉換為真實的玻璃，然后再使用新選擇的玻璃來重新優化該設計。遺憾的是，對于許多系統，新優化的設計方案的性能可能比模型玻璃方法的設計方案的性能要差。

如果一種玻璃被描述成有一定折射率、阿貝數和部分色散偏離的“模型玻璃”，則可以將這些模型參數設置為變量，然后像其他數值參數一樣進行優化。然而，模型玻璃方法存在一個嚴重的缺陷，即在使用模型玻璃方法獲得良好的設計方案之后，必須將模型玻璃轉換為真實的玻璃，然后再使用新選擇的玻璃來重新優化該設計。遺憾的是，對于許多系統，新優化的設計方案的性能可能比模型玻璃方法的設計方案的性能要差。

在基于NEDC 工況平均效率基本不變的情況下，電機成本下降約20%左右，為以后實際工作中的動力總成成本的優化設計提供了設計方法。圖8 方案三電機效率MAP 圖分布針對整車工況和參數要求，根據汽車理論知識，利用MATLAB程序，編制了一個流程化的小軟件（圖9），能夠快速計算整車工況的能耗分布和平均效率，指導我們進行動力總成的優化設計。

疲勞斷裂材料力學的傳統分析方法在面對多維度、多物理場的復雜問題時，往往需要大量的實驗數據支持，并且計算過程繁瑣。而人工智能，特別是深度學習的應用，正在推動材料科學領域的革命。通過將物理學定律與深度學習模型結合，如物理信息神經網絡（PINN），工程師可以實現更為精確的疲勞與斷裂分析。

傳統的汽車轉向節結構通常采用鑄造或鍛造的方式制造，形狀比較固定，存在一些設計上的局限性。而拓撲優化技術則可以通過對結構的重新設計和優化，實現優化結構的得到，進一步提高汽車轉向節的性能和質量[1]。2.2 拓撲優化在汽車轉向節設計中的應用拓撲優化作為一種優化設計方法，在汽車轉向節的設計中具有廣泛的應用。

1.2.2 戶外暴曬實驗按 GB/T 3681-2000《塑料大氣暴露實驗方法》進行戶外暴曬，暴曬地點為廣州，樣品與水平成 45°角固定，并朝南放置。1.2.3 氙燈老化按 ISO 4892.2：2006 進行氙燈老化試驗。

在此優化方案的基礎上，研究以盤形軋制零件中的軸承作為早期故障診斷方法的驗證對象，以進一步判定研究方法的有效性。由于實驗的相關限制，研究選擇了公開的數據(辛辛那提大學)作為研究依據，該數據集中進行了3次實驗，為了更為有效地分析研究方法的有效性，研究以第2次實驗的第1個軸承作為研究對象，并在最終實驗對第3次實驗中的第3個軸承進行泛化的性能驗證[8]。

前 言 關于隔聲問題及實驗測量方法 隔聲問題及實驗測量方法隔聲問題，一般討論的是物體一側的聲波透過物體傳遞到另外一側的問題。隔聲越好，消聲作用越強，物體另一側透過的聲音越小。隔聲的定量描述，即聲學透射系數tI的倒數，實用中常用分貝來度量，表達如下： TL=10log10(1/tI) 實驗測量時，則需要在專業的聲學實驗室中進行。

通過這些參數，可以優化車輛的制動系統設計和調校，從而提高車輛的安全性和可靠性。整車及系統研發驗證實驗室試驗通過實驗室試驗來評估車輛及其系統的性能和可靠性，為后續的工藝優化和產品升級提供依據。以上介紹的實驗室試驗都是汽車工業中常用的方法，通過對這些實驗的深入了解，可以更好地應用它們來優化車輛的設計和性能。

前 言 關于隔聲問題及實驗測量方法隔聲問題及實驗測量方法隔聲問題，一般討論的是物體一側的聲波透過物體傳遞到另外一側的問題。隔聲越好，消聲作用越強，物體另一側透過的聲音越小。隔聲的定量描述，即聲學透射系數tI的倒數，實用中常用分貝來度量，表達如下：TL=10log10(1/tI)實驗測量時，則需要在專業的聲學實驗室中進行。下圖是兩種專門用來測量隔聲量的實驗室。

表一 實驗設計（DOE）方法之L18田口直交表分析結果顯示，控制因子影響程度依序為塑料溫度、保壓時間、射出壓力、保壓壓力、冷卻時間、模具溫度，最佳參數如表二所示。表二 優化成型參數采用優化成型參數后，翹曲總位移最大值由8.063mm降至6.29mm，減少28.1%。而體積收縮率最大值則從10.557% 降至9.436%，減少了11.8% (如圖三所示)。

正交實驗是基于數理統計理論和正交性原理設計出具有代表性的實驗組合，能夠合理地減少實驗數量，是工藝分析中最常用的方法之一。實驗選取板料初始溫度、模具初始溫度、壓邊力和沖壓速度作為試驗因素，以最大減薄率、最大增厚率和最大回彈量為評價目標完成熱沖壓成形工藝參數優化。

概述優化是一個有助于找到一個光學系統的最佳解決方案的實驗過程，它主要是利用參數的變化而試圖達到預期的結果。在Speos 2023 R2中提供三種可供選擇的方法來執行此類分析。

也有很多文獻研究無人機整體振動的影響，如文獻[10]利用風洞對多旋翼無人機進行實驗，確定力和力矩以及電功率與風速、旋翼速度和飛行器姿態的函數關系。本文基于已有的數據，通過仿真和實驗獲取小型多旋翼無人機振動模態基礎上，使用相同的方法，利用計算機輔助設計工具設計載人無人機，通過仿真和實驗數據，獲取載人無人機主要位置的振動模態數據，該數據也有對后續對無人機減振改進提供實驗數據。

基于振動測試結果反推結構載荷這一期，我們將介紹第一種振動識別方法：基于振動測試結果反推結構載荷。其他識別方法將在后續的文章中加以介紹。當我們遇到產品振動或輻射噪聲超標，需要進行優化設計時，在載荷未知而只有結構有限元模型的情況下，很難定量的評估結構優化的效果。如果能夠獲得實際的載荷，并用于新的設計方案的仿真分析和驗算，是非常有工程意義的。

優化軟件提供不同的實驗設計方法，并從CAE模流分析結果得出最佳解，兩者可互相溝通甚至進行迭代。Moldex3D Studio可在單一平臺同時完成模流和優化分析(圖一)，使DOE試模過程科學化。以下將說明如何在實驗設計中決定最佳設計，以及軟件能在實務上提供哪些協助。