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同樣，OCO采用MOP理念不僅是為了選擇最佳元模型，還可以選擇最佳優化方法。就像MOP的元模型篩選規則一樣，OCO會將多種優化策略相互對比，以確定最優的方案。因此，CFD工程師和設計人員無需豐富的AI/ML知識或任何優化專業知識，即可使用AMOP或OCO；他們也無需離開Fluent平臺，即可從自動化優化和參數化中受益。

風扇優化實例 1、常規流場計算 風扇模型包含6個葉片，建立周期性模型，進口設定為質量流量入口，并定義為輸入參數，出口相對靜壓為0Pa，采用MRF方法計算風扇旋轉，轉速為2500rpm。

近似模型算法庫（Approximation）對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構造替代模型，減少優化中調用大規模CAE分析計算的次數，提高優化效率。近似模型還用于剔除輸入參數平緩變化而輸出參數卻劇烈振蕩的仿真噪音。

（3）同步驟（2），Report Type選擇Face Maximum，設置參數 OUT-Max vel。（4）設置完成后，單擊單擊主菜單中File→Close Fluent按鈕退出FLUENT界面。 9 參數化設置 （1）雙擊A7欄Parameters項，進入Parameter Set界面。

我希望我的公眾號每篇文章都能將一些參數設置的理論說清楚，讓大家設置Fluent參數時有所依據。如果只給出設置步驟，毫無靈魂。

3.5 模型優化后的葉片結構參數和性能 在上述仿真實驗中，對葉片出口角度、葉片出口寬度、葉片厚度和分流葉片對離心式人工心臟泵的剪切應力分布、水力性能的影響進行了研究，得到了一組性能較好的葉片結構參數見表1。表1 優化模型的葉片結構參數 圖10為優化后的葉輪三維模型與泵的裝配剖視圖。

1.簡介 我們在之前的文章講解過使用Journal文件進行Fluent自動化設置計算二十五、FLUENT Journal文件的使用，這里介紹另一種更加方便的方式 使用Workbench參數化可以對建模---畫網格---計算進行批量的計算，僅需在workbench界面進行參數修改即可

將神經網絡和遺傳算法相結合優化法蘭盤沖壓成形工藝參數的方法尋優范圍更大，獲取的最優值也更加準確。關鍵詞：神經網絡;遺傳算法;參數優化;法蘭盤;沖壓成形;神經網絡和遺傳算法相結合可以解決很多參數優化類的問題，在機械行業的應用也越來越廣泛。

return mu_lam;//返回mu_lam值，這個值會自動傳遞給Fluent的物性參數，對于DEFINE_PROPERTY宏，必須要有返回值，返回就是自己設置的物性參數。

設計參數優化 (Design Parameter Study)本章節中，將介紹執行 設計參數研究(Design Parameter Study) 的過程。1. 使用設計參數研究 (Access Design Parameter Study)在使用設計參數研究(Design Parameter Study)功能之前，用戶應至少執行一項分析。

在上期文章中，我們給大家帶來了機翼多學科優化、擬合試驗曲線、一維CFD模型參數的DOE和回歸分析三個參數優化案例，本期文章將繼續為各位講解多個 Altair CFD 參數優化案例，一起來看看吧。

4.參數優化文檔，打開參數優化文檔，選擇變量，設置優化目標，開始優化 ? 參數優化可以提高Top Hat的信噪比。應用經典場追跡模擬系統時可以將衍射，干涉以及像差效應考慮在內，因此可以小Top Hat的邊緣寬度。

優化是數學和物理相結合的一門學科：數學是優化的工具，物理是優化的實質。 CFD參數優化指的是，以流體相關的變量（如流阻、效率、換熱系數等）為優化目標的，基于自由形狀、尺寸參數、物性參數、邊界條件等參數的優化。 按照優化目標的數量可分為：單目標或多目標優化（MOO-Multi Objective Optimization）。

摘要VirtualLab Fusion的參數優化文檔使用戶能夠為其光學裝置應用非線性優化算法。該文檔指導您完成優化配置并最終輸出結果。這個用例解釋了參數優化文檔的不同選項和設置。目前包括三種局部優化算法和一種全局優化算法。參數優化文檔可以為光學裝置生成參數優化文檔，該光學裝置通過探測器或分析儀輸出要優化的數字。

因此在此次的優化中，第九組為最佳組，如圖七。圖五 平行坐標圖圖六 品質響應圖圖七 實際案例優化最佳組更多有關設計參數優化(DPS)設計參數優化(DPS)除了可以透過Moldex3D SYNC本身進行分析外，也積極與其他優化軟件進行整合，透過其他優化軟件的算法配合SYNC本身的CAE自動化流程，協助用戶找到最佳的產品設計參數。

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)。

電磁鐵的參數隨不同應用場合而改變，為保證其可靠動作，改善功率密度，優化結構參數的設計非常重要。 由于渦流、磁滯以及磁飽和等非線性因素，電磁機構的設計優化具有一定的復雜性。

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