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1.1 優化設計概述所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。

1.1 優化設計概述所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。

?? 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。

PART.02 基于AI/ML的結構隔聲量優化 在實際的工程項目設計中，對結構隔聲量有性能要求，同時還要滿足一些外部的約束，例如整體結構質量限制等，因此要求工程師進行設計優化，以滿足產品要求。傳統的優化工具一般需要結合仿真軟件一起使用，在每個優化迭代步調用仿真軟件，求解新參數下的系統響應（這里為隔聲量），所以需要很長時間才能得到優化設計參數。

1.1 優化設計概述所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。

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。

1.1 優化設計概述所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。

HFSS適用于電磁仿真，可幫助您設計和仿真高頻電子產品，例如RF和微波組件、濾波器、連接器、PCB、天線等。首先，對RLC組件的標準值進行優化；然后，優化平面互連，以確保離散組件及其互連的電磁耦合都能被考慮到，實現符合性能規范的最佳設計。如果需要，可以將屏蔽、外殼效應和基板邊緣連接器納入整體優化中。

傳統的轉向節設計通常采用經驗設計和試錯方法，存在設計時間長、成本高、效率低等問題，同時難以滿足不同工況下的需求。隨著計算機仿真技術的不斷發展，基于拓撲優化的汽車轉向節設計已經成為一個研究熱點。在不同的工藝約束下，通過建立多目標拓撲優化目標函數，可以快速高效地得到優化結果，有效提高轉向節的性能和質量。

MSC Apex Generative Design最大的優勢之一是創新、易于使用的界面，不需要有限元建模（FEM）專家即可完成優化設計。 圖4：該航空支架的優化設計使其重量減輕了63%點擊了解產品更多詳情：MSC Apex新一代的CAE仿真平臺

本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。

IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡（ANN）代理模型，以及多目標演化優化，該團隊成功將過去須耗時數周的傳統試誤法，轉為一套結構化、以數據為導向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設計方案。模擬與AI：優化設計決策的關鍵推手冷卻通常占整個射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應力、翹曲和位移的主要原因。

PART.02基于AI/ML的結構隔聲量優化在實際的工程項目設計中，對結構隔聲量有性能要求，同時還要滿足一些外部的約束，例如整體結構質量限制等，因此要求工程師進行設計優化，以滿足產品要求。傳統的優化工具一般需要結合仿真軟件一起使用，在每個優化迭代步調用仿真軟件，求解新參數下的系統響應（這里為隔聲量），所以需要很長時間才能得到優化設計參數。

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。

憑借可優化計算與建模的自動化功能，以及更高容量，Ansys軟件將幫助三星團隊以更高的保真度更快速地完成設計。三星采用Ansys仿真產品創建半導體設計，優化高速連接 三星電子代工設計技術團隊副總裁Sangyun Kim表示：“電子系統和工藝技術在不斷發展，因此行業需要先進的電磁設計功能。

葉輪設計基本有兩種方式:(1)根據設計目標全新設計;(2)對現有葉輪進行設計優化。 全新設計葉輪需要根據設計目標,首先從一維設計軟件中預測基本的幾何參數,再通過三維設計軟件對性能進行優化。全新設計葉輪需要很長的時間周期,而且設計難度較大。在工程開發上多采用第二種方式,即對現有葉輪重新設計并進行優化。

Design variable設計變量對應于光學部件設計參數，在Speos 中完成的所有OPD光學部件設計參數，都可以作為優化變量選擇optimization中，例如lightguide、TIR、optical lens、optical surfaces等設計參數。

Cradle CFD流體動力學分析軟件擁有先進的新型協同仿真和后處理功能，分析多物理場問題和混合的流體-顆粒相互作用，輸毛管優化設計研究以Cradle CFD流體軟件對粘膠和Lyocell纖維輸毛管的流體分析仿真探究纖維開松機理。

使用仿真APP能夠在石油化工設備研發初期，在虛擬環境中對各部件在不同工況下的性能指標進行直觀展示，從而識別潛在設計缺陷，指導設計優化。 不懂仿真知識的設計工程師也能輕松上手使用仿真APP，只需在瀏覽器中打開仿真APP計算頁面，簡單設置各項參數，即可一鍵在線計算，快速得到仿真結果；試驗測試人員同樣可以使用仿真APP來優化測試方案，提升測試效率，降低測試成本。