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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。近似模型還用于剔除輸入參數平緩變化而輸出參數卻劇烈振蕩的仿真噪音。

因此在此次的優化中，第九組為最佳組，如圖七。圖五 平行坐標圖圖六 品質響應圖圖七 實際案例優化最佳組更多有關設計參數優化(DPS)設計參數優化(DPS)除了可以透過Moldex3D SYNC本身進行分析外，也積極與其他優化軟件進行整合，透過其他優化軟件的算法配合SYNC本身的CAE自動化流程，協助用戶找到最佳的產品設計參數。

參考組別設定 (Reference Run Setting)使用者應選擇現有分析作為參考組別，以確保所有 CAE 分析設定都相同，除了幾何參數。在設計參數研究的期間，每次分析的成型條件和網格尺寸將會參考參考組別。 3. 控制因子設定 (Control Factor Setting)?透過單擊新增(Add)選擇您要優化的特征。

在此基礎上，采用Altair Inspire Form軟件，以滿足強度、剛度要求為設計目標，完成了懸架立柱的應力分析及優化重構，并實現其結構輕量化。1 賽車主要參數本文所用的FSCC賽車主要參數如表1所示。表中參數除軸距、輪距在設計與制造裝配過程中能夠較精確保證和控制之外，其余參數均為目標參數。

目前關于沖壓工藝參數優化的研究主要有：李雷等[2]利用人工神經網絡，對封頭成形工藝參數進行優化，得到質量優異的封頭構件。王泌寶[3]依據Autoform有限元軟件得到實驗值，基于BP神經網絡擬合工藝參數與質量參數之間的關系，并依據預測均方根誤差驗證了擬合的精確性。雷艷惠等[4]構建了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝神經網絡優化模型，經過訓練、預測驗證獲得了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝的最佳參數。

DEP MeshWorks的優勢： 多學科優化中MeshWorks能夠快速生成龐大的DOE設計矩陣及模型，這是我們最關鍵的價值；這個CAE 優化流程程已成功運用在該客戶兩個早期車輛開發以及優化現有平臺上。若您想咨詢MeshWorks軟件購買事宜，請下方掃碼或聯系18665820511或caesoft@qq.com。

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計算機輔助求解技術（Computer Aided Engineering, CAE）能夠縮短設計周期，減小設計成本，在電磁鐵的參數優化方面最常用的方法是有限元法和基于Matlab語言的Simulink建模方法。

二、基于優化軟件的參數優化集成 SFE與優化軟件的集成是通過后臺調用SFE軟件來實現的。通過SFE創建參數化模型后，可以導出對應優化軟件所需的配置文件。通過不同優化軟件接口導出的文件均包括三個文件：.con文件為批處理所需的控制文件，.mac文件為參數文件，另外一個文件為優化軟件所需的接口文件，不同的優化軟件具有不同的接口文件，用于進行優化軟件的配置。

其他新功能1. BRep of Revolution：通過旋轉一組曲線輕松創建BRep。2.

表三 實際射出產品翹曲量測數據結果本研究利用Moldex3D模流分析軟件成功優化大型圓籃設計，肋厚從3mm減至2.5mm，實現厚度縮減與參數優化目標。結果顯示，經優化設計之產品仍可承受35kg載重，體積與質量減少22.75%，翹曲總位移減少28.1%，體積收縮率則減少11.8%。

然而這種建模方法僅適用于在CAESES中從無到有，進行點、線、面的逐步建模，即全參數化建模，對于已有的曲線，通過igs或其他幾何格式導入CAESES中，是無法自動識別NURBS曲線的控制點，也無法通過調整控制點的位置從而對已有的曲線進行變化。CAESES最新版本5.1提供的新功能Curve Polygon編輯使NURBS曲線逆參數化成為可能。

2.2 多目標參數化優化設計 概念設計階段確定拓撲結構形式后，在詳細設計階段需要對結構斷面形式、材料厚度等進行進一步的細化設計。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。

3.5 模型優化后的葉片結構參數和性能 在上述仿真實驗中，對葉片出口角度、葉片出口寬度、葉片厚度和分流葉片對離心式人工心臟泵的剪切應力分布、水力性能的影響進行了研究，得到了一組性能較好的葉片結構參數見表1。表1 優化模型的葉片結構參數 圖10為優化后的葉輪三維模型與泵的裝配剖視圖。

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。

本文在完成2檔AMT純電動汽車傳動系統參數初步匹配的基礎上，利用人群搜索算法，以改善動力性和提高整車續駛里程為目標，對減速器速比進行了優化，并結合AVL Cruise軟件對減速器速比優化結果進行仿真分析，對比優化前后仿真結果，實現電動汽車動力性和經濟性的有效提高。 1 整車參數及性能目標 某電動車型的主要技術參數及性能要求指標如表1和表2所示。

當需要對這些模型進行參數反演或優化時，Excel自帶的Solver（規劃求解）往往表現極差：<strong>容易陷入局部最優、不支持大規模非線性方程、速度慢且無法處理復雜約束</strong>。重寫模型到MATLAB或Python成本太高，怎么辦？

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。

優化是數學和物理相結合的一門學科：數學是優化的工具，物理是優化的實質。 CFD參數優化指的是，以流體相關的變量（如流阻、效率、換熱系數等）為優化目標的，基于自由形狀、尺寸參數、物性參數、邊界條件等參數的優化。 按照優化目標的數量可分為：單目標或多目標優化（MOO-Multi Objective Optimization）。