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總而言之，仿真驅動設計的流程步驟大概包括：a. 用于變量篩選的實驗設計（DOE）以減小問題的大小；b. 如果需要元模型（代理模型），DOE可以用于空間填充；c. 擬合（創建元模型）；d. 優化（確定性或概率性）；e. 可靠性的隨機分析（根據需求）。 本文以Isight環境介紹整車多學科優化及輕量化優化。

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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。

《ANSA For CFD從入門到精通》https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c189056 此課程為專題課系列，主要講解ANSA在CFD前處理方面的應用，全部為案例實操，大家跟著練習就好啦，包含CFD網格生成，網格自動化，模型包面，檢查泄露、CFD多體，DOE優化、二次開發方面的應用，從初級到高級，非常適合做CFD分析的人員哦..

隔聲量優化結果本文案例僅對材料層厚度進行了有重量約束的板件隔聲量優化，在實際問題中，也可以設置更多約束條件對更多參數進行優化。比如泡沫材料以及重層的鋪設位置、更多材料層厚度的優化、質量的優化、成本的優化、振動指標的優化、噪聲指標的優化等。總結本案例展示了人工智能/機器學習仿真工具ODYSSEE結合聲學仿真軟件Actran來進行結構隔聲量的快速預測和優化的工作流程。

生成如上圖所示不同參數組合方案的網格模型后，即可用求解器進行求解計算，得到仿真結果后進行評估，完成DOE優化。

設計與仿真團隊：致力于實現網格劃分流程自動化、提升工作效率與網格質量的團隊。 ANSA 軟件學習者：計劃轉入 ANSA 軟件應用領域，或希望進一步深化 ANSA 有限元前處理技術的工程師。

PART.01ODYSSEE在傳動系統開發中的應用ODYSSEE是海克斯康旗下基于機器學習方法構建快速預測模型的工具軟件，能夠實現實時的CAE靜態、動態仿真預測、設計優化、圖像識別等功能，顯著縮短仿真分析和設計優化的周期，提高工作效率。

由此案例研究得知，模具設計和制造者應將這些仿真結果的數據視為相對的比較值，而非絕對的參考依據。原因是在實際成型過程中有許多的不可控制因素，是無法在模擬分析中呈現的。不過利用 Moldex3D DOE ，還是能夠幫助模具設計者初步判定各項控制因子中，何者是 最 關鍵的影響因素，以及這些因子和產品質量的關聯性。

這意味著在初始實驗設計（DOE）后，AMOP會自動為輸出創建MOP。AMOP可以通過元建模定位高敏感度區域，以及確定在哪些區域可以通過增加新的觀測點來提高模型質量。根據該分析結果，AMOP會自動運行新的仿真，以供未來的設計迭代使用。通過這種方式，AMOP在需要的地方重新定義DOE，以實現最佳元模型質量，從而減少手動輸入和仿真次數。

由此案例研究得知，模具設計和制造者應將這些仿真結果的數據視為相對的比較值，而非絕對的參考依據。原因是在實際成型過程中有許多的不可控制因素，是無法在模擬分析中呈現的。不過利用Moldex3D DOE，還是能夠幫助模具設計者初步判定各項控制因子中，何者是最關鍵的影響因素，以及這些因子和產品質量的關聯性。

與ANSA相比，ANSA側重面網格的快速生成與CFD領域的應用，而HyperMesh在六面體網格、高質量體網格的生成上表現更突出，尤其適合對網格精度要求極高的結構仿真，能輕松生成Jacobin值0.7以上的高質量網格，同時其處理大規模復雜模型的能力更強——很多軟件導入復雜CAD模型時耗時良久甚至失敗，而HyperMesh能快速讀取并優化模型，大幅減少后續處理工作量。

圖1 開關裝置組件原型和顯示仿真重點區域的示意圖 圖2 材料、尺寸和輻射涂層優化實驗設計結果安裝和控制開關廣泛應用于超低壓領域。這些開關的電流范圍為10安培至60安培，并作為通斷機構的家居照明，工業機器和其他設備。研究的開關裝置組件由多個固定端子組件和一個控制觸點閉合或斷開的移動端子組成。模擬幫助團隊獲得了有效的材料和涂層。該軟件還有助于滿足接觸壓力的設計規范。

因此確定輸入參數：5個時間點的熱功率，優化目標：預測熱功率曲線，使得仿真的溫度和試驗一致。

圖7 定義可變參數 圖8 響應面分析優化 DOE設計點及計算結果如圖9所示。

Odyssee軟件能夠根據試驗結果或有限元計算結果進行模型的訓練和學習，來預測車身結構的動態特性，從而進一步縮短仿真時間，并可用于研究設計參數靈敏度以及參數的優化。

金屬工業中心運用Moldex3D實驗設計法(DOE)及光學分析模塊，觀察雷射投影機內數組鏡片的雙折射現象和成型參數之間的關聯，改善殘留應力和翹曲問題。經由實際試模也發現，Moldex3D的仿真結果和實際制造高度符合，可以協助在實際制造前，達成成型參數優化，節省開發時間和試模成本。

因此確定輸入參數：5個時間點的熱功率，優化目標：預測熱功率曲線，使得仿真的溫度和試驗一致。