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Excel文件的輸入參 數映射到Isight管理器的DOE任務，這支持每個回路的 Excel工作表自動更新。由于Excel同步于設計表，因此 能自動更新CATIA中的CAD幾何模型。在AFC中，幾何和 FE網格保持關聯，因此所得的網格在CAD數據變化時會自動更新。Isight流程中的Abaqus組件用來提取結果，包括每次 運行DOE的CAREA和CFNM（見圖3）。

但是，實際上，我們不希望將計算時間浪費在對設計沒有太大影響的參數上。因此，建議將參數篩選的實驗設計（DOE）作為優化的第一步。一旦通過參數篩選減少了問題規模，根據問題，我們可以繼續使用元模型。在元模型中，創建擬合以替換實際仿真分析或減少數據中的噪聲。然后我們可以在擬合或精確模型上進行優化。 對于優化階段，我們可以選擇進行確定性研究或概率研究。

這些眾多的參數化功能可以幫助工程師快速進行優化分析，基于網格的技術而無需等待CAD數據更新，從而加快了設計周期。 本文介紹MeshWorks聯合Isight優化軟件進行DOE優化分析的詳細步驟，以副車架為例，應用MeshWorks軟件創建參數化模型，包括截面尺寸參數化和料厚參數化，然后聯合優化軟件Isight，進行DOE優化分析，約束條件為一階模態值，目標為重量最小。

導入Excel文件，設置輸入、輸出：設置任務為混合優化策略，DOE和Optimization：設置DOE抽樣方法、樣本數、變量、響應：設置Optimization算法、變量、目標：數據流如下：混合策略流程結構如下：運行計算任務，DOE抽樣計算結果如下：

常用的DOE方法有正交實驗、拉丁超立方、全因子分析法、Box-Behnken、田口法等。正交實驗具有“均勻分散，齊整可比”的特點，正交實驗能夠保證各種主要因素的各種可能，但是實驗次數較多。拉丁超立方能夠保證樣本均勻分布在樣本空間，且以更少的實驗次數實現目的。在產品設計時，若能根據需求方便使用各種DOE方法，將能事半功倍。

試驗設計算法庫（DOE, Design OfExperiments）通過系統而有效的方法分析設計空間、篩選關鍵設計參數（減少問題規模）、評估設計變量影響以及辨別關鍵設計變量的交互影響關系。近似模型算法庫（Approximation）對于計算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構造替代模型，減少優化中調用大規模CAE分析計算的次數，提高優化效率。

通常會經常使用在設計和研發階段，但有時也會隨著問題的產生而暴露出來，但提出一個問題了，重新選定主要因素的水平會不會帶來指標的振蕩和劣化，這是完全有可能的，可以通過EVOP等途徑來重新設定以保證因素更改后的輸出效果。 下載地址：isight淺談進行DOE的步驟

相對靈敏度方法可同時考慮線性性能響應和質量響應兩個直接靈敏度，計算方法為這兩個直接靈敏度的比值。對于非線性性能響應，一般而言，依據的是在試驗設計（DOE）的基礎上得到的主效應、貢獻量等。主效應（Main Effects）是設計變量變化引起的性能響應變化的關系, 如圖所示。

當有限元模擬計算成本較高時，用DEFORM數據分析模型可以作替代有限元模型。 應用與驗證 如下圖所示，一個大型環件的鐓粗變形，采用2D軸對稱模型，工件使用彈塑性非等溫模型，需要訓練的數據有節點坐標（初始和最終的R和Z）、摩擦系數（0.1~0.4）、模具速度（450~750 mm/sec）、等效應力、溫度、損傷等。

底座的Isight優化流程見圖6. 優化算法采用DOE算法，抽樣方法為超拉丁算法，樣本數為50.圖6 底座Isight優化流程圖 2.3 優化結果通過Isight優化分析，經圓整后，得到底座參數的最優值。優化前后參數見表5.

一組用于創建徑向基函數近似，另一組用于計算這些點的徑向基函數逼近與實際函數值之間的誤差。形狀函數被優化以最小化求和誤差。當有大量數據點可用于插值時，這是一種有效的方法；然而，Isight中的典型設計問題主要涉及非常稀疏的數據集，只使用一半的數據來創建實際的響應面似乎效率低下 Isight采用了一種不同的方法。Isight將良好擬合定義為減去一個點時曲線形狀不變的擬合。

圖48 最優結果 總結以上分享的是用ISIGHT這個多目標優化平臺對復雜并聯回路的流量進行均勻分配的方法，總體上操作比較繁瑣，任何一個小的細節有問題都可能導致優化無法正常進行。這里對ISIGHT本身沒有進行深入的介紹，有興趣的朋友可以上百度文庫搜索相關學習資料。

它不是讓你重新從零定義復雜的公式，也不是逼你手工一個像素一個像素地搭建DOE結構，而是允許你把已有的相位結果導入進來，轉成透過率函數，再讓這個函數真正作用在光束上。 Data-Defined Transimission(CF-TRAN01)本質上就是一個“把外部定義好的光學調制函數，真正加載進系統里參與計算”的工具。我們在DOE設計里常見的輸出形式是什么？ 往往就是一張相位圖。

DOE樣本空間生成 ? 針對生成的DOE樣本空間，進行改善DOE數據。通過將Number Of new points設置為20，并點擊Improve DOE，在上述100個樣本空間點基礎上生成新增20組數據。保存生成的DOE數據為X.csv文件。

右鍵點擊DOE信息并點選導出到CSV來輸出DOE設定及結果的數據。指定好CSV的名稱及位置在點及確定來生成CSV(有選項可以在生成完后直接開啟CSV)。 3. DOE結果 (DOE Result)?品質響應 (Quality Response)顯示控制因子各水平在不同組別質量因子的平均值，其變化代表了控制因子在不同水平間對質量因子的影響程度。

表二 實驗數據及S/N Ratio 圖二 訊號噪聲比(S/N Ratio)響應圖此方法可被延伸應用到多個質量因子，藉由設定各質量因子的權重，去計算多質量因子下的加權平均S/N Ratio來決定各控制因子的最佳水平。

圖8: 主要考慮的不確定性來源圖9: 為試樣案例生成高保真度DoE? ROM首先，應當對降階模型進行定性和定量評估。對角線圖（圖10）顯示了模型預測的全場Fisher信息（FI）與真實計算的全場FI之間的近乎完美匹配。這可以通過針對不同數量的訓練數據評估的R2誤差參數來定量地證實。