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7月29日，Ansys官方研討會『SerDes設計中高速傳輸線的人工智能驅動多參數多目標優化流程』為您分享如何借助Ansys RaptorAI，通過人工智能技術實現SerDes（高速傳輸線）的多參數、多目標協同優化，加速設計流程、提升設計質量。

本文應用AMESim軟件建立電控單體泵仿真模型，經過實驗驗證了模型準確性。通過實驗設計的方法對影響電磁閥響應延遲的關鍵參數進行預測。得出關鍵影響參數:銜鐵殘余氣隙、彈簧預緊力、錐閥半錐角、閥桿直徑及錐閥直徑。應用多目標多學科優化平臺modeFRONTIER，采用NSGA-II遺傳算法，以電控單體泵高速電磁閥開啟、關閉響應延遲時間作為目標建立多目標優化模型。

優化算法庫（Optimization）數值優化、全局優化、多目標優化、專家智能優化算法，是工程師開展設計優化工作的利器。試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。

基于LS-DYNA的自穿刺鉚接多目標優化仿真可以有效地指導自穿刺鉚接工藝優化設計。下載地址：ls-dyna_971_manual_k

?? 參數標定 當仿真模型不準確時，可以用實驗數據對仿真模型進行標定。以仿真結果與實驗結果的誤差作為優化目標，采用優化設計算法，自動標定仿真模型中難以確定的參數，從而獲得精度更高的模型。

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。

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。

優化設計 具有完備的、經驗證的企業級優化算法庫以及開放的用戶優化算法接口，適合求解設計參數、設計目標和約束個數較多的復雜實際工程問題，能實現基于代理模型快速優化、基于仿真工作流優化、可靠性優化、多級別優化和組合優化。 參數標定 當仿真模型不準確時，可以用實驗數據對仿真模型進行標定。

電磁鐵是一種利用電磁力作機械功從而將電能轉換為機械能的電磁式電器，不僅廣泛運用在遠距離操縱機械裝置上，也是很多電磁電器的基本組成部件。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。

因此，如何在隔磁橋的尺寸設計中兼顧電磁性能和結構強度，成為一個典型的多物理場權衡設計問題。然而，僅憑借經驗來設計滿足所有設計任務要求的轉子隔磁橋尺寸非常具有挑戰性。在這個案例中，我們將展示如何利用Maxwell UDP（參數化轉子幾何），結合Ansys Maxwell、Mechanical和optiSLang，來實現對IPM轉子隔磁橋進行多物理、多目標優化設計。

此外，Actran 的工程化適配能力進一步強化其行業應用價值：軟件支持 Python/C++ API 二次開發，可構建自動化仿真流程（如參數化建模 - 求解 - 后處理閉環），適配企業級 PLM 系統（如 Siemens Teamcenter）；提供與 MSC Adams（多體動力學）、ANSYS Fluent（計算流體力學）等工具的聯合仿真接口，實現 “振動 - 流體 - 聲學” 多物理場協同分析

然而電機結構復雜參數之間耦合性高，需要借用仿真軟件在已有設計方案的基礎上進行仿真和優化分析，得到特定性能下的理想設計，以減少開發成本和時間。2、如何解決國內某車企的系列電機轉速400-1000rpm，適用于新能源車的剎車系統、電氣機械系統以及轉向助力系統等。針對該企業提升電機運行效率的需求，基于通用仿真平臺Simdroid，開發了專屬電機軟件，可便捷優化電機參數。

NPU及其他專用處理器通常在不同的電壓等級和變化的功耗需求下運行，因此這種復雜性還體現在跨多個域的電源完整性問題上。另一項挑戰，是芯片中的機械應力，因為復雜結構在裝配和運行過程中會經歷熱膨脹和收縮，產生應力誘導的參數漂移，從而影響可靠性和電氣性能。系統設計涵蓋從納米級晶體管到厘米級封裝以及更廣泛的范圍，因此，多尺度物理挑戰也變得越來越重要。

?該方法基于熱傳導?熱輻射和熱對流原理,使用ANSYSICEPAK軟件,從PCB尺寸?過孔設置和材質3個方面對參數進行了熱仿真優化實驗,分析了相同設計原理情況下,不同PCB布局和尺寸設計時熱仿真結果的差異性,并對參數進行了優化設計,實現了驅動電路熱性能的改善,滿足了車規級溫度的仿真要求?

EME 求解器非常適合表征這些器件，本例中的器件針對TE模式進行了優化，但該方法可以擴展到任何設計和極化。運行和結果第1步：優化 MMI 幾何結構使用EME運行一系列參數掃描以優化 MMI 性能。· 模式收斂掃描確保每個單元格中的模式數量足以給出準確的結果，模式收斂掃描是確保仿真結果可靠的重要部分，應作為 EME 仿真文件初始設置的一部分來完成。

本例以汽車控制臂三種工況、加上1階模態下的多目標拓撲優化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優化，非公式，目的就是快速得到傳遞路徑，與傳統輸入公式傳遞路徑基本上百分九十以上的相似度，如果有需要公式方面的同學也可以聯系我，有相關的資料購買后對于模型中不懂的地方都可以問

公司將 RecurDyn 引入其產品設計周期，以優化其機電設備的動態性能，包括隔離開關。除了實現上述設計目標外，該公司還能夠減少物理樣機的數量和試驗次數，從而節約開發成本。