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文章來源：微信公眾號“仿真社”，主要分享Abaqus、ANSYS仿真案例，聚焦于結構優化、參數優化，二次開發等領域，歡迎關注。本文你將獲得如下干貨：1. 有限元模型修正法FEMU結合智能優化算法反演了加強筋位置布局的源程序（python程序，可反演位置、厚度、材料參數，通用反演程序）2. 參數化建模的一些技巧；3.

需要了解更多算法代碼的，可以點擊文章左下角的閱讀全文，進行獲取哦~需要了解智能算法、機器學習、深度學習和信號處理相關理論的可以后臺私信哦，下一期分享的內容就是你想了解的內容~一、灰狼優化算法 灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亞格里菲斯大學學者 Mirjalili 等人于2014年提出來的一種群智能優化算法。

圖2 三維空間避障路徑規劃問題描述1.2 粒子群優化算法求解粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優化算法，模擬了鳥群覓食等自然現象，通過個體間的信息共享來尋找最優解。該算法具有簡單、易實現和全局搜索能力強等優點，非常適合用于復雜環境下的路徑規劃問題。

基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標優化[J]. 儲能科學與技術, 2023, 12(6): 1946-1956.

基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。

參考文獻 [1] 曾鳳.基于STM32及PID-PWM的智能水溫監控系統設計[J].成都工業學院學報.2019(6):24-28. [2] 甄麗靖.基于選擇PID算法的供熱系統水溫智能控制方法[J].自動化應用.2020(11):13-14.

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.

基于matlab的MPPT智能算法，通過細菌覓食進行優化。算法引入了趨向性操作，用以進行局部范圍內的最優尋找；引入了復制操作，用以避免種群更新盲目隨機性，加快了算法的收斂速度；引入了遷徙操作用以避免算法陷入局部最優解。分析了光伏陣列在遮擋條件下輸出功率的變化特性，然后使用細菌覓食算法進行了最大功率點跟蹤控制方法實驗。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的GA優化算法優化車間調度問題。n個工作在m個臺機器上加工。已知每個工作中工序加工順序、各工序的加工時間以及每個工件所包含的工序，在滿足約束條件的前提下，目的是確定機器上各工件順序，以保證某項性能指標最優。程序功能說明：共4個工件，每個工件3個工序，6臺機器，給出了每個工件的各工序能使用的機器序號矩陣Jm，求解最優調度方案的加工時間。

本文工作中，在對點陣結構進行優化設計時，應用到了一種文獻中提到的方法移動閾值切面法（MIST 方法），基于 MIST 方法提出了點陣結構的尺寸優化算法。因此，本小節對 MIST 方法作簡要介紹。MIST 方法是仝立勇教授等在 2014 年提出的一種新的拓撲優化方法。MIST 方法通過定義一種目標函數的近似響應函數來判斷設計變量的更新方向（變大或變小）而不強調不同變量之間更新步長的差異。

基于 ABAQUS 的動力電池包模態性 能研究 [J]. 科技與創新 ,2020(13):26-27+31. [15] 耿魯 . 基于 UG 和 Abaqus 的產品快速設計和優化 [J]. 中國新 技術新產品 ,2019(23):17-18.作者：楊晶晶 1 ，金曉怡 1 ，王安然 1 ，奚鷹 2單位：1.上海工程技術大學 機械與汽車工程學院；2.

下載地址：AMESim優化過程基礎操作及DOE&遺傳算法GA應用

基于matlab的天牛須優化算法及其對BP神經網絡的優化，優化后的閥值權值賦予網絡預測。最后輸出BP和BAS-BP訓練和預測結果。程序已調通，可直接運行。

Abaqus/Standard應用Newton-Raphson算法解決非線性問題，木木本期就為同學們“盡可能”全面講解該算法，從Abaqus內部算法到數學問題中的非線性方程Newton-Raphson算法理論，最后結合具體非線性方程給出相應的代碼，如此一來，更加生動地演繹Newton-Raphson迭代過程。

基于matlab的蟻群優化路徑算法，二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。

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