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而在實際設計中，往往需要根據工程師的經驗，逐步調整幾何模型，通過實驗和仿真的方法來獲得模型的性能，雖然通常可以獲得更好的設計，但是因為時間和成本因素，無法保證對關鍵參數變化的所有方案的性能進行實驗和仿真分析，難以獲得最優的離心風機設計方案。通過對模型中的關鍵幾何變量進行參數化建模，配合優化分析或者方案掃掠，全面評估方案，獲得魯棒性好和性能高的模型方案。

為快速模擬不同結構的風機或使風機的高精度整機模型能應用于結構優化的循環過程，S4WT中提供標準參數化模型庫供用戶選擇，用戶只需直接調用并依據實際情況調整參數，再結合特殊的用戶自定義部件，即可輕松實現參數化高精度整機建模。另外，用戶還可根據企業實際機型訂制開發參數化高精度模型，從而更加方便進行優化設計及風機改型的需要，只需一次投入，即可長期受益。

具體操作如下：① 截取一段船體尾部的典型橫剖面：② 對該橫剖面進行逆參數化定義：③ 對新的參數化的橫剖線（綠色曲線）進行控制并利用CAESES 5中brep morphing功能實現該新橫剖線所影響船舶尾部區域三維模型的變型：原始船型和優化過程中的船型橫剖面對比如下：Curve Polygon編輯功能使導入Nurbs曲線的逆參數化成為可能。

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。

MeshWorks可以通過同一參數化模型同時生成不同學科的參數化模型，如Crash，NVH，Durab，CFD。當某一參數改變時，所有學科模型的參數同步改變，從而使得多學科優化MDO成為可能。 MeshWorks擁有眾多快速參數化面板，只需點擊一次鼠標，即可創建諸如倒角半徑、孔直徑、肋高度及肋厚度的參數化網格。

解決方案： 整個項目由DEP工程師分為三個階段：基準評估、網格參數化和優化。DEP工程師與客戶工程師密切合作，參與整個項目。DEP團隊開發的完整優化流程對客戶來說是非常有價值的。 在第一階段，從白車身和底盤，共選擇25個設計變量（形狀和尺寸參數化），并設定為優化目標。

新版本提升了參數化建模、CFD自動化連接和優化等功能，新版本具體功能介紹如下。可視化設計變量的影響CAESES 5.1更直觀地呈現了設計變量與幾何模型之間的關系。通過設計速率（design velocity）功能，CAESES的可視化幫助工程師了解設計變量對幾何形狀的影響。設計速率定義為由于設計變量的值發生變化而導致的模型曲面的法向位移。

本次培訓內容涵蓋了：CAESES5.0的界面與基本操作、各種變形方法、CAESES5.0的新功能、CAESES+仿真工具進行船體水動力優化流程的搭建。培訓現場氣氛熱烈，參訓人員對CAESES5.0軟件參數化建模功能的豐富性與實用性給予了高度評價，表示能夠幫助快速上手CAESES5.0軟件，顯著提高工作效率。軟件更多詳細介紹，請點擊“CAESES——全參數化建模及優化軟件”，前往查閱。

<p>基于python的海上風機分層地基單樁基礎參數化建模程序，可交互式完成任意尺寸單樁基礎、復雜分層地基的從建模到提交作業全流程，如下：</p><p>1.單樁尺寸與地基層數</p><div contenteditable="false" width="100%"> <figure class="figure-image" data-img="https://img.jishulink.com

以電機設計為例，電機的設計參數眾多，同時涉及到多物理場的強耦合，電機工程師面對的是大規模、高難度的優化設計問題。解決如此復雜的工程問題有兩個重要的基礎工作：即建立復雜的參數化幾何模型和制定合理的多目標優化策略并高效實施。

本期直播將以講解結合實際操作的方式，介紹ANSYS Maxwell軟件在電機參數化建模與優化設計領域的一些功能，主要內容綱要如下： 1. Maxwell各種參數化建模方法介紹 自建模型參數化、導入模型參數化、UDP參數化、材料/溫度/外電路參數化、 2.

異型密封圈計算泄漏量與參數化優化過程1.%2.%3 后處理圖325接觸壓力云圖從接觸壓力云圖可以得出，異型密封圈主密封接觸壓力達到18 MPa，并且接觸部位的接觸狀態穩定，沒有發生斷層和突變，說明不會發生泄漏。

通過對軸流風機的葉片和風道進行調整優化以提高其流量與效率。 01 優化前準備工作： 為了方便對葉片進行調整，建立葉輪的全參數化模型，并將葉片分為六個控制截面來調整參數變化。

（3）風機多學科優化 通過搭建結構優化流程、控制參數優化流程、葉片結構/氣動參數優化流程及部件載荷優化流程等，實現從模型輸入、求解計算、后處理及載荷強度校核，到自動輸出最優參數，避免了重復的手工/界面操作工作，提升機組開發迭代效率，成功應用于各個機型設計開發中。

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。

隨著儲能設備需求的旺盛，定制化的要求也越來越多。如何快速響應市場需求，以價格更低、性能更可靠的儲能設備提高市場的占有率越發顯得重要。目前，儲能市場的競爭日趨激烈，降本增效勢在必行。儲能設備散熱系統的合理化設計，仍是結構設計的核心技術難題。