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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.

（5）豐富的優化算法 除了前述的SilverBullet和SilverWing智能優化算法外，AIPOD還集成了包含CG等梯度型算法和MGA等進化型算法在內的22種單目標優化算法，以及基于MOEA/D框架的4種多目標優化算法。NSGA3和MOEA/D等優化算法還實現了對離散變量優化的支持。

產品升級重大亮點一 智能驅動，全程優化* TurboTides 集成了人工智能優化器 OASIS、參數化建模工具、自動化網格生成和 CFD/FEA 求解器，為用戶提供從設計到分析的全流程自動化支持。* 支持單目標、多目標、多學科的智能優化，涵蓋多點優化和氣動結構耦合優化，顯著減少設計迭代時間，讓初級工程師也能完成高級設計任務。

由于這些獨特的優點和機制，智能優化方法引起了眾多國內外學者的重視，且在諸多領域中得到了廣泛應用，展示出強勁的發展勢頭。調度領域的智能優化方法主要包括進化算法、群智能優化算法、局部搜索算法等。

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仿真代理模型能夠快速響應輸入，從而在數分鐘的時間實現成百上千次的迭代優化，完成對設計空間的充分探索。本次版本更新在原有功能基礎上，補充了數據預處理環節，并內嵌有智能數據清洗算法 AIOD和多種高維數據可視化算法。

天洑軟件提供智能設計仿真優化一體化的解決方案，讓仿真和優化真正更直接賦能設計，通過AI等智能算法提升智能設計效率、加速仿真求解、減少優化次數，通過搭建專用一體化平臺，幫助設計人員完成高效設計；天洑軟件提供智能設計運維一體化的解決方案，包括核心算法、行業應用、軟件平臺和相關服務，最大的特色是融合了專家機理、基于人工智能的工業大數據分析和AI賦能的工程仿真技術三方面于一體的完整工具鏈和完整解決方案。

AIPOD是由南京天洑軟件有限公司自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。

升級后的AIAgent算法功能性進一步提升，AIAgent代理訓練被細化為智能采樣和智能補點兩個階段：智能采樣階段采用天洑自主研發的智能采樣算法，有效保證了小樣本采樣規模下采樣點在設計空間中分布的均勻性。智能補點階段采用了優化后的代理模型自學習策略，模型自學習穩定性大幅提升，用戶提供補點數量后，代理模型即可自動進行有針對性的智能補點與訓練，持續提升代理模型精度。

一階算法</strong></p><ul><li>梯度下降</li><li>隨機優化技術</li><li>進化算法</li><li>元啟發式優化</li><li>Swarm 智能算法</li><li>超參數優化</li><li>深度學習中的優化</li></ul><p><br></p><p>2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;梯度下降及其變體

EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。這種探索與利用的動態平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導。由于EGO最大化信息利用率，在樣本數量極少的情況下表現優于GA。當樣本數量少，且有約束優化時適合使用ego方法。

夏博士介紹：傳統優化方案需要專家數周時間才能完成，而天洑自研的人工智能優化算法可將這一過程縮短至數小時，在精度和效率上實現了質的飛躍。天洑軟件始終堅持人才+技術雙輪驅動。夏松濤等核心專家的回歸不僅帶來了國際前沿經驗，更推動了公司技術體系的全面升級。目前，天洑軟件的智能優化算法已在多個工業領域成功應用，幫助客戶顯著縮短研發周期，提升產品性能，生動踐行了天洑軟件“軟件報國”使命。

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 電子芯片散熱結構的自動化優化設計流程圖 圖3 AIPOD優化流程搭建示意圖，只需要簡單的流程搭建即可開始優化 1.基于參數化建模方法，有助于AIPOD優化方案的實時驗證、評估和方案迭代，保證優化方案的可行性；2.基于AIPOD的自動化優化流程，可以有效減少用戶手動操作的過程，基于優化算法的自動尋優也有助于發現新的散熱結構設計方法； 3.基于AIPOD中集成的智能優化算法

圖 6 DTEmpower支持數據挖掘與機理模型的融合 (7）工業設計場景聚焦——智能優化 DT模型的一類典型應用場景是用于產品設計優化、設備運行優化等各類優化問題中。天洑智能優化設計平臺AIPOD支持在計算流程中一鍵導入DT模型，借助于SilverBullet算法，進行優化問題求解。