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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。

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。

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。

在整個設計過程中，HyperMesh 為多步驟的設計探索流程提供了支持，允許模型在不同場景中復用。這一特性減少了大規模物理測試的需求，使團隊能夠同時評估多項性能指標，精簡驗證周期 —— 最終在滿足嚴苛安全標準的同時，大幅加速了整體設計進程。最終的結果總體來看，HyperMesh 不僅優化了 STARD 的工程設計流程，更交付了超出預期的成果。

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。

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。

圖5 優化后玻璃表面溫度云圖 優化方案經過仿真分析，結果如圖所示。35 min后，A區完成100%除霜，B區達到了95%。經樣車試驗，實際狀態與仿真結果相吻合。STAR-CCM+軟件CFD理論結構設計仿真分析的合理性得到進一步驗證。5 結論本文采用CFD方法，結合STAR-CCM+軟件中多項流Fluid Film除霜模塊，對某重型卡車的除霜性能進行分析。

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。

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。

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。

HyperMesh 新界面概覽首先，讓我們看一下新界面：新界面很簡潔，優化的設計變量、響應、目標和約束、作業提交分別有對應的圖標：設計變量響應目標和約束作業提交和 HyperStudy 一樣，一個模型中可以包含多個 DOE，多個優化。每個 DOE 和優化有自己的設計變量和響應。

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。

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。

Altair解決方案為在空間車架設計中實現性能與安全的平衡，STARD 充分借助了 HyperMesh 卓越的有限元分析（FEA）能力。項目啟動之初，團隊以某款既有車型未經優化的空間車架計算機輔助設計（CAD）模型為基礎，將其簡化為一維模型，作為設計工作的起點。

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。

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。