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MeshWorks可以通過同一參數化模型同時生成不同學科的參數化模型，如Crash，NVH，Durab，CFD。當某一參數改變時，所有學科模型的參數同步改變，從而使得多學科優化MDO成為可能。 MeshWorks擁有眾多快速參數化面板，只需點擊一次鼠標，即可創建諸如倒角半徑、孔直徑、肋高度及肋厚度的參數化網格。

具體操作如下：① 截取一段船體尾部的典型橫剖面：② 對該橫剖面進行逆參數化定義：③ 對新的參數化的橫剖線（綠色曲線）進行控制并利用CAESES 5中brep morphing功能實現該新橫剖線所影響船舶尾部區域三維模型的變型：原始船型和優化過程中的船型橫剖面對比如下：Curve Polygon編輯功能使導入Nurbs曲線的逆參數化成為可能。

多目標參數化優化設計方法區別于傳統CAD-CAE設計思路，全參數化模型結合自動化優化工具，在有限的設計周期內能更快速地進行方案迭代，并能解決NVH、耐久等矛盾性能的多目標優化問題，有效避免了設計的盲目性。三、性能分析 副車架的性能分析包括強度分析、模態分析、動剛度分析、疲勞分析等。

解決方案： 整個項目由DEP工程師分為三個階段：基準評估、網格參數化和優化。DEP工程師與客戶工程師密切合作，參與整個項目。DEP團隊開發的完整優化流程對客戶來說是非常有價值的。 在第一階段，從白車身和底盤，共選擇25個設計變量（形狀和尺寸參數化），并設定為優化目標。

新版本提升了參數化建模、CFD自動化連接和優化等功能，新版本具體功能介紹如下?？梢?em>化設計變量的影響CAESES 5.1更直觀地呈現了設計變量與幾何模型之間的關系。通過設計速率（design velocity）功能，CAESES的可視化幫助工程師了解設計變量對幾何形狀的影響。設計速率定義為由于設計變量的值發生變化而導致的模型曲面的法向位移。

本次培訓內容涵蓋了：CAESES5.0的界面與基本操作、各種變形方法、CAESES5.0的新功能、CAESES+仿真工具進行船體水動力優化流程的搭建。培訓現場氣氛熱烈，參訓人員對CAESES5.0軟件參數化建模功能的豐富性與實用性給予了高度評價，表示能夠幫助快速上手CAESES5.0軟件，顯著提高工作效率。軟件更多詳細介紹，請點擊“CAESES——全參數化建模及優化軟件”，前往查閱。

以電機設計為例，電機的設計參數眾多，同時涉及到多物理場的強耦合，電機工程師面對的是大規模、高難度的優化設計問題。解決如此復雜的工程問題有兩個重要的基礎工作：即建立復雜的參數化幾何模型和制定合理的多目標優化策略并高效實施。

本期直播將以講解結合實際操作的方式，介紹ANSYS Maxwell軟件在電機參數化建模與優化設計領域的一些功能，主要內容綱要如下： 1. Maxwell各種參數化建模方法介紹 自建模型參數化、導入模型參數化、UDP參數化、材料/溫度/外電路參數化、 2.

異型密封圈計算泄漏量與參數化優化過程1.%2.%3 后處理圖325接觸壓力云圖從接觸壓力云圖可以得出，異型密封圈主密封接觸壓力達到18 MPa，并且接觸部位的接觸狀態穩定，沒有發生斷層和突變，說明不會發生泄漏。

借此幾乎，將“Isight集成ADAMS/CAR進行多工況聯合參數DOE或opti”以實例的形式呈現。希望對有需要的朋友，有所幫助。1、 選取DOE參數試驗的Objective選取參數過程，需要跟工程實際結合。這里僅以最大轉向角、最大前束角作為Objective。

2.1 優化方法 優化設計之前，根據所需優化目標參數化相關變量并建立模型，這些參數化點可根據設定范圍改變大小。參數化點的改變帶動模型的變化，因此虛擬樣機模型也會自動更新。 在完成在設計變量參數化的基礎上ADAMS可以進行優化設計，以設計變量d1,d2,...,dn作為變量，優化目標g與d1,d2,...,dn構成g=G(d1,d2,...

本文采用的Ansys Maxwell與ADAMS聯合仿真的方法，能夠獲取吸力特性、位移特性等電磁機構重要參數，為電磁機構的優化設計提供了新的思路。

連續信號下的小波變換等式如式(5):式(5)中，WT(c,x)表示連續信號下的小波變換，c表示尺度參數，x表示位移參數，f(t)表示基本小波，t表示時間，?表示復共軛。離散形式化的小波變換如式(6):式(6)中，DWT(i,k)表示離散小波變換，i和k表示歸一化后的參數。

董緒斌等研究 了老年人坐、臥姿態，通過 ANSYS 有限元技術完成了 助老床椅一體化的機械系統設計，此設計雖然可以滿 足基本功能，但是未對機械結構進行優化設計，設計 成本還有降低的可能性［3］。

· AI 賦能迭代：2025 版本引入AI 輔助建模與優化，自動生成約束方案、優化設計參數，求解效率提升60%；未來將融合生成式 AI，實現 “概念草圖 - 仿真模型” 一鍵生成，進一步降低使用門檻。3. 未來發展趨勢· 多物理場深度融合：強化機械 - 電 - 液 - 熱 - 控制全耦合仿真，適配新能源汽車、智能裝備等復雜系統需求。