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從表1可知，其他MIM傳感器靈敏度多在680-3180nm/RIU之間，而該設計靈敏度遠超同類；在尺寸上，該設計為200nm×420nm，是對比研究中最緊湊的；優化方法上，PSO算法的應用使其性能超越傳統參數掃描、人工調優等方法。

圖5 底座參數靈敏度圖 從圖5中可得到，墊塊的長度、寬度，柱窩高度，耳板厚度和加強筋1的厚度對底座的應力值影響較大。

表 1 26 個形狀變量表2 16 個厚度變量 1.2.2 靈敏度分析 為了優化結構，需要量化所有的設計變量，包括結構 參數和厚度參數，即構件截面特性和接頭剛度對材料幾何 尺寸變化的靈敏度，以及結構整體剛度對截面特性 、 接頭 剛度或板厚變化的靈敏度，以便選擇較靈敏的變量或部位

二次開發在尺寸優化中的應用彎曲剛度靈敏度分析云圖結果：彎曲剛度靈敏度分析柱狀圖結果：根據靈敏度分析結果，進行變量篩選，對靈敏度小的變量進行剔除。

本文以弗遜懸架系統為例，優化懸架的前束，外傾角，非常詳細介紹例采用Adams/car insight對硬點坐標的調整進行優化的整個過程

GT316L觸摸芯片采用先進的算法能有效抑制水漬、水霧、潮濕甚至懸浮水滴帶來的影響亦能在水中進行操作；支持更厚的面板材質和更靈敏的觸發，即使戴著手套也能實現精準操作，待機模式功耗低至9.6μA（@3.3V）支持32級LED調光控制，可滿足較多16鍵滑條和矩陣的設計需求。

（2）貝葉斯優化對準：精準優化透鏡組傾斜透鏡組傾斜靈敏度與內部軸向誤差強耦合，線性度差，傳統靈敏度方法失效。

車門抗凹性，反映的是外板在受到外部載荷時，抵抗局部凹陷、變形的能力，是用戶主觀評價的重要因素[2]，其性能的優劣，會對車輛在高速行駛過程中的抖動有一定的影響。針對其抗凹性能的評估，行業內普遍做法是考察加載點的變形量、是否存在油罐現象，以及殘余變形量是否符合設定的目標值，且為了增加車門外板的剛度，通常會在內外板之間增加支架，增加板材料厚，優化板材結構或者在外板內側增加補強膠片，來使其滿足設計要求。

工采電子代理韓國GreenChip的電容式觸摸芯片 - GTX314L是具有多通道觸發傳感器的14通道電容式觸摸傳感器，工作電壓1.8V~5.5V，內置低功耗引擎+數字濾波+智能補償，無需外置運放，靈敏度0.1pF，18μA級待機電流，每個通道都能精準地檢測到微小的電容變化，即使戴手套/帶水點/厚面板也能實現對觸摸操作的靈敏響應。

車架界面尺寸參數創建使用 Hypermorph 對車架分別進行高度方向和寬度方向拉伸25mm，然后創建形狀尺寸設計變量，如圖2所示： 圖2 形狀尺寸變量主體結構板厚參數創建考慮板厚取整數，要先創建離散的變量值，然后創建主要結構件的板厚尺寸設計變量，如圖3和圖4所示：

先進行參數靈敏度分析，然后進行模型修正，具體結果如下：圖11 參數靈敏度分析圖12 電路板修正結果 由上圖結果可知，修正前后對比模態頻率和MAC值均得到了較好的改善，其中，10階模態MAC值的平均值從修正前的86.1%提高到了95.1%，模態頻率修正結果如下： 表3 修正前后有限元計算模態頻率 修正前后的材料參數為表 4 修正前后的材料參數

1 有限元數值模擬圖1為某企業生產的汽車消聲器連結法蘭盤零件圖，該產品由SPHE熱軋軟鋼板加工制造，板厚為3mm。其中，內孔的尺寸是Φ44.7mm, 采用圓孔翻邊沖壓的工藝進行加工。板料的內孔預制尺寸依據文獻[5]的計算公式進行計算，得到預制內孔徑為Φ22.187mm。

2.傳感器選型與工作電壓優化討論 為了找出與上述五種氣體相對應的傳感器靈敏度特性，以及最適宜的工作電壓，我們進行了詳細的實驗。

通常對 ECT 正問題的研究包括兩個基本內容，一個是已知電容傳感器的結構參數尺寸和被測對象內部的介質流型，計算已知流型下各組電極極板之間的電容值；另一個是計算 ECT 傳感器被測場域的靈敏度分布函數矩陣，該矩陣是后期要進行圖像重構的先驗信息。通過對 ECT 正問題的研究可以為優化 ECT傳感器和研究改進圖像重建算法提供先決信息。

這個過程的一部分需要靈敏度分析，它將確定影響結果的最關鍵的輸入。這些完全相同的輸入同時被定義為一個參考值為常數或非常數，并且在一個工作范圍內。采用optiSLang的最優預后自適應元模型(AMOP)方法進行敏感性分析。它表示輸入的所有可能組合的近似結果。

(3) 電磁感應加熱清潔、環保、高效，加熱參數調整方便，控溫精度高，可在大型厚壁容器局部熱處理中推廣應用。參 考 文 獻 [1] 申文飛，張立文，張馳，等. 加氫反應器焊后局部熱處理過程數值模擬與工藝優化[J]. 金屬熱處理，2018，43(2)：213-217.

基于 OpenFOAM 的計算流體力學（CFD）設計優化 課程定位：從流動仿真到自動化外形與拓撲結構設計 學習收獲 借助簡單流動案例，理解基于 CFD 的設計優化，以及靈敏度優化、外形優化和拓撲優化的相關概念。 無需掌握伴隨理論前置知識，即可在 OpenFOAM v2412 中搭建基于伴隨方法的靈敏度分析流程。

作品名稱：精準量化仿真探索——大小尺度共存的 HFSS 建模挑戰與 EMIT 射頻靈敏度仿真應用作者： 林翰軒 | 中興通訊股份有限公司 射頻工程師關鍵詞：低量級EMI，大小尺度共存，射頻靈敏度作者說利用Ansys工具能通過簡單的步驟進行復雜模型建模操作，并提供了一系列的統一設置、簡化方法、模型修補方案、快速計算方案，在電磁仿真中表現出很高的準確度，是十分適合電磁類設計的軟件