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1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。優(yōu)化設(shè)計(jì)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(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過反復(fù)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(duì)復(fù)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(yīng)用于工程中。

1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。優(yōu)化設(shè)計(jì)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(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過反復(fù)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(duì)復(fù)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(yīng)用于工程中。

?? 參數(shù)標(biāo)定 當(dāng)仿真模型不準(zhǔn)確時(shí)，可以用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)仿真模型進(jìn)行標(biāo)定。以仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差作為優(yōu)化目標(biāo)，采用優(yōu)化設(shè)計(jì)算法，自動(dòng)標(biāo)定仿真模型中難以確定的參數(shù)，從而獲得精度更高的模型。

在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中，HyperMesh 為多步驟的設(shè)計(jì)探索流程提供了支持，允許模型在不同場(chǎng)景中復(fù)用。這一特性減少了大規(guī)模物理測(cè)試的需求，使團(tuán)隊(duì)能夠同時(shí)評(píng)估多項(xiàng)性能指標(biāo)，精簡(jiǎn)驗(yàn)證周期 —— 最終在滿足嚴(yán)苛安全標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，大幅加速了整體設(shè)計(jì)進(jìn)程。最終的結(jié)果總體來看，HyperMesh 不僅優(yōu)化了 STARD 的工程設(shè)計(jì)流程，更交付了超出預(yù)期的成果。

1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。優(yōu)化設(shè)計(jì)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(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過反復(fù)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(duì)復(fù)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(yīng)用于工程中。

1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。優(yōu)化設(shè)計(jì)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(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過反復(fù)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(duì)復(fù)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(yīng)用于工程中。

HFSS適用于電磁仿真，可幫助您設(shè)計(jì)和仿真高頻電子產(chǎn)品，例如RF和微波組件、濾波器、連接器、PCB、天線等。首先，對(duì)RLC組件的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行優(yōu)化；然后，優(yōu)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(shí)現(xiàn)符合性能規(guī)范的最佳設(shè)計(jì)。如果需要，可以將屏蔽、外殼效應(yīng)和基板邊緣連接器納入整體優(yōu)化中。

PART.02 基于AI/ML的結(jié)構(gòu)隔聲量優(yōu)化 在實(shí)際的工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)中，對(duì)結(jié)構(gòu)隔聲量有性能要求，同時(shí)還要滿足一些外部的約束，例如整體結(jié)構(gòu)質(zhì)量限制等，因此要求工程師進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，以滿足產(chǎn)品要求。傳統(tǒng)的優(yōu)化工具一般需要結(jié)合仿真軟件一起使用，在每個(gè)優(yōu)化迭代步調(diào)用仿真軟件，求解新參數(shù)下的系統(tǒng)響應(yīng)（這里為隔聲量），所以需要很長(zhǎng)時(shí)間才能得到優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)。

電磁鐵的參數(shù)隨不同應(yīng)用場(chǎng)合而改變，為保證其可靠動(dòng)作，改善功率密度，優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)的設(shè)計(jì)非常重要。 由于渦流、磁滯以及磁飽和等非線性因素，電磁機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)優(yōu)化具有一定的復(fù)雜性。

MSC Apex Generative Design最大的優(yōu)勢(shì)之一是創(chuàng)新、易于使用的界面，不需要有限元建模（FEM）專家即可完成優(yōu)化設(shè)計(jì)。 圖4：該航空支架的優(yōu)化設(shè)計(jì)使其重量減輕了63%點(diǎn)擊了解產(chǎn)品更多詳情：MSC Apex新一代的CAE仿真平臺(tái)

本文介紹了使用AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化的方法。通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葉片性能的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和優(yōu)化。本文的研究結(jié)果表明，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)、仿真和優(yōu)化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片是各種動(dòng)力設(shè)備的關(guān)鍵部件，如航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)、壓縮機(jī)等。這些設(shè)備的性能和效率往往受到旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片的設(shè)計(jì)和性能的影響。

傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向節(jié)設(shè)計(jì)通常采用經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)和試錯(cuò)方法，存在設(shè)計(jì)時(shí)間長(zhǎng)、成本高、效率低等問題，同時(shí)難以滿足不同工況下的需求。隨著計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的不斷發(fā)展，基于拓?fù)?em>優(yōu)化的汽車轉(zhuǎn)向節(jié)設(shè)計(jì)已經(jīng)成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。在不同的工藝約束下，通過建立多目標(biāo)拓?fù)?em>優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，可以快速高效地得到優(yōu)化結(jié)果，有效提高轉(zhuǎn)向節(jié)的性能和質(zhì)量。

PART.02基于AI/ML的結(jié)構(gòu)隔聲量優(yōu)化在實(shí)際的工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)中，對(duì)結(jié)構(gòu)隔聲量有性能要求，同時(shí)還要滿足一些外部的約束，例如整體結(jié)構(gòu)質(zhì)量限制等，因此要求工程師進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，以滿足產(chǎn)品要求。傳統(tǒng)的優(yōu)化工具一般需要結(jié)合仿真軟件一起使用，在每個(gè)優(yōu)化迭代步調(diào)用仿真軟件，求解新參數(shù)下的系統(tǒng)響應(yīng)（這里為隔聲量），所以需要很長(zhǎng)時(shí)間才能得到優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)。

圖5 優(yōu)化后玻璃表面溫度云圖 優(yōu)化方案經(jīng)過仿真分析，結(jié)果如圖所示。35 min后，A區(qū)完成100%除霜，B區(qū)達(dá)到了95%。經(jīng)樣車試驗(yàn)，實(shí)際狀態(tài)與仿真結(jié)果相吻合。STAR-CCM+軟件CFD理論結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)仿真分析的合理性得到進(jìn)一步驗(yàn)證。5 結(jié)論本文采用CFD方法，結(jié)合STAR-CCM+軟件中多項(xiàng)流Fluid Film除霜模塊，對(duì)某重型卡車的除霜性能進(jìn)行分析。

IPC團(tuán)隊(duì)采用「仿真優(yōu)先」的工作流程，并結(jié)合基于主成分分析（PCA）的目標(biāo)篩選、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）代理模型，以及多目標(biāo)演化優(yōu)化，該團(tuán)隊(duì)成功將過去須耗時(shí)數(shù)周的傳統(tǒng)試誤法，轉(zhuǎn)為一套結(jié)構(gòu)化、以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設(shè)計(jì)方案。模擬與AI：優(yōu)化設(shè)計(jì)決策的關(guān)鍵推手冷卻通常占整個(gè)射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應(yīng)力、翹曲和位移的主要原因。

憑借可優(yōu)化計(jì)算與建模的自動(dòng)化功能，以及更高容量，Ansys軟件將幫助三星團(tuán)隊(duì)以更高的保真度更快速地完成設(shè)計(jì)。三星采用Ansys仿真產(chǎn)品創(chuàng)建半導(dǎo)體設(shè)計(jì)，優(yōu)化高速連接 三星電子代工設(shè)計(jì)技術(shù)團(tuán)隊(duì)副總裁Sangyun Kim表示：“電子系統(tǒng)和工藝技術(shù)在不斷發(fā)展，因此行業(yè)需要先進(jìn)的電磁設(shè)計(jì)功能。

定義和應(yīng)用換熱器的種類使用換熱器面臨的巨大挑戰(zhàn)換熱器的分析與設(shè)計(jì)過程分析方法仿真對(duì)換熱器設(shè)計(jì)和開發(fā)的影響換熱器設(shè)計(jì)難點(diǎn)與方案預(yù)測(cè)換熱器結(jié)垢換熱器設(shè)計(jì)和開發(fā)的最佳實(shí)踐1 擴(kuò)散器形狀優(yōu)化· 工程挑戰(zhàn)· 仿真復(fù)雜性· Ansys應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵功能· 入口擴(kuò)散器的形狀優(yōu)化研究案例2 導(dǎo)管螺紋形狀優(yōu)化· 工程挑戰(zhàn)· 仿真復(fù)雜性· Ansys應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵功能

HyperMesh 新界面概覽首先，讓我們看一下新界面：新界面很簡(jiǎn)潔，優(yōu)化的設(shè)計(jì)變量、響應(yīng)、目標(biāo)和約束、作業(yè)提交分別有對(duì)應(yīng)的圖標(biāo)：設(shè)計(jì)變量響應(yīng)目標(biāo)和約束作業(yè)提交和 HyperStudy 一樣，一個(gè)模型中可以包含多個(gè) DOE，多個(gè)優(yōu)化。每個(gè) DOE 和優(yōu)化有自己的設(shè)計(jì)變量和響應(yīng)。

葉輪設(shè)計(jì)基本有兩種方式:(1)根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)全新設(shè)計(jì);(2)對(duì)現(xiàn)有葉輪進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化。 全新設(shè)計(jì)葉輪需要根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo),首先從一維設(shè)計(jì)軟件中預(yù)測(cè)基本的幾何參數(shù),再通過三維設(shè)計(jì)軟件對(duì)性能進(jìn)行優(yōu)化。全新設(shè)計(jì)葉輪需要很長(zhǎng)的時(shí)間周期,而且設(shè)計(jì)難度較大。在工程開發(fā)上多采用第二種方式,即對(duì)現(xiàn)有葉輪重新設(shè)計(jì)并進(jìn)行優(yōu)化。

步驟3：優(yōu)化和獲得最佳設(shè)計(jì) 通過參數(shù)敏感性分析了解設(shè)計(jì)參數(shù)和設(shè)計(jì)目標(biāo)的設(shè)計(jì)行為，并使用結(jié)果支持我們的優(yōu)化算法。這是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化，自動(dòng)運(yùn)行數(shù)千種敏感性和優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以得到一組最佳設(shè)計(jì)，稱為帕累托前展面（Pareto Frontier）。所有設(shè)計(jì)條件的品質(zhì)因數(shù)都顯示在帕累托圖中，可以左鍵單擊并拖動(dòng)以放大代表最佳設(shè)計(jì)的帕累托前展面。