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，并參數化：返回Ansys Workbench界面，雙擊打開Design of Experiments，設置輸入參數的限制范圍：P1-X1為0.36~0.44，P2-X2為1.08~1.32；隨后點擊左上角的Preview，查看優化設計點，沒問題便可點擊Update更新各設計點數據。

借助Ansys Workbench的優化功能，通過設置設計目標和約束條件，可以驅動Speos仿真流，自動修改設計參數并執行仿真計算和優化設計，從而準確高效地獲得符合設計要求的設計參數。

.%3 Ansys workbench軟件特點</p><p>ANSYS Workbench作為一種集成仿真平臺，其功能和特性體現在以下幾個方面：</p><p>（1）項目流程的組織與管理：</p><p>ANSYS Workbench通過將結構設計的初步階段和最終優化階段整合于單一項目框架內，實現了各分析步驟之間的有機連接。

Ansys Workbench操作界面中，設置好輸入/輸出參數，并對輸入參數變量進行優化區間設置，對輸出參數進行目標約束。 案例選取了光導的8個設置參數 (P1-P8) 作為輸入參數變量，字符4個輪廓的RMS Contrast (P9-P12) 作為輸出參數。

第一個是基于workbench創建的優化，可以參考文章（基于Ansys Workbench和Speos的準直全反射透鏡優化設計案例），第二種使用optiSLang及其強大的優化功能，在optiSLang種直接調用Ansys Speos求解器，訪問發布的參數，設計識別最重要的輸入參數，多目標優化在不同目標之間進行權衡，第三種是利用嵌入到Speos中的優化工具optimization，允許基于隨機算法Random

ANSYS Maxwell作為業界最佳低頻電磁場仿真設計軟件，提供了多種幾何參數化建模的方法，適用于不同復雜程度的工程問題；同時，借助于ANSYS Workbench平臺電磁、結構、流體以及優化模塊，可進行電機多物理場耦合的多變量多目標優化設計。另外，借助于ANSYS平臺強大的并行、分布式計算能力，工程師可在最短的時間內對復雜優化策略進行分析和驗證，快速實現產品迭代創新。

ANSYS Maxwell作為業界最佳低頻電磁場仿真設計軟件，提供了多種幾何參數化建模的方法，適用于不同復雜程度的工程問題；同時，借助于ANSYS Workbench平臺電磁、結構、流體以及優化模塊，可進行電機多物理場耦合的多變量多目標優化設計，另外借助于ANSYS平臺強大的并行、分布式計算能力，工程師可在最短的時間內對復雜優化策略進行分析和驗證，快速實現產品迭代創新。

對于顯示屏設計優化，對光提取效率、色偏和色域覆蓋率的光譜指標進行多目標優化。因此optiSLang為數值模擬建立了一個工作流程，并運行它進行設計優化。建立參數化系統后，進行參數敏感性分析。在敏感性分析中，通過COP矩陣預測輸出變化，COP的數值告訴我們模型質量，此外可以看到參數對輸出的影響。

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。

采用ANSYS Workbench時的計算效率更高,沉頭螺釘的最大應力位置發生在頭桿結合處的過渡圓角處,與實際斷裂位置完全一致;相比十字槽深度、沉頭角度和圓角半徑,同軸度參數對最大應力的影響更明顯。該分析結果可為工程技術人員預判沉頭斷裂影響因素及優化結構提供重要參考。

返回ansys workbench界面，雙擊打開design of experiments，設置輸入參數的限制范圍：P1-Width為20~30mm，P2-Height為25~35mm，P3-Length為250~350mm;隨后點擊左上角的Preview，查看優化設計點，沒問題便可點擊Update更新各設計點數據。

為了實現光導設計和優化，我們使用 Ansys Speos 光學部分設計創建光導，利用 Ansys optiSLang 驅動光導設計參數變化，進而找到最佳設計。

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近年來王戰輝等提出了對壓力容器承壓邊界[3]，劉豆豆等提出了對壓力容器接管采用ANSYS進行優化設計的方法[4]，馮嘉珍等提出了加權法[5]，陳定樑等提出了改進螢火蟲法等壓力容器優化算法[6]，姜紅靜等提出了專門針對具體行業要求的壓力容器優化設計[7]。

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。

定義和應用換熱器的種類使用換熱器面臨的巨大挑戰換熱器的分析與設計過程分析方法仿真對換熱器設計和開發的影響換熱器設計難點與方案預測換熱器結垢換熱器設計和開發的最佳實踐1 擴散器形狀優化· 工程挑戰· 仿真復雜性· Ansys應對挑戰的關鍵功能· 入口擴散器的形狀優化研究案例2 導管螺紋形狀優化· 工程挑戰· 仿真復雜性· Ansys應對挑戰的關鍵功能

步驟3：優化和獲得最佳設計 通過參數敏感性分析了解設計參數和設計目標的設計行為，并使用結果支持我們的優化算法。這是一個多目標優化，自動運行數千種敏感性和優化設計，可以得到一組最佳設計，稱為帕累托前展面（Pareto Frontier）。所有設計條件的品質因數都顯示在帕累托圖中，可以左鍵單擊并拖動以放大代表最佳設計的帕累托前展面。

：Temperature (T) =29.812°CThermal strain (ε) =3.448E-04 m/m1.5 ANSYS分析在ansys workbench中新建優化設計分析如下圖示： 在Engineering Data中將材料屬性Coeffcient ofThermal Expansion參數化：在DM中將長桿的輸入參數長度Length

：First Natural Frequency w = 124.0913 rad/s1.5 ANSYS分析在ansys workbench中新建優化設計分析如下圖示：在Engineering Data中將材料屬性Density 密度、Young's Modulus楊氏模量和Poisson's Ratio泊松比參數化：在Mechanical的Modal模態分析模塊中將第一階固有頻率參數化