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針對多個荷載工況的傳統迭代設計方法是，在每次迭代中都去除低應力部分，但這通常都會很耗時。原始組件的設計花費了數周時間，而解決方案卻在結構效率方面差強人意。解決方案作為Altair HyperWorks仿真軟件的現有用戶，DUEM團隊把目光投向了OptiStruct軟件，希望借其之力應對這項挑戰。OptiStruct是Altair HyperWorks CAE軟件中提供的一款設計工具。

三、尺寸優化結果提交Optistruct求解器進行優化求解，經過30步迭代優化獲取最優解，優化目標迭代歷程如圖6所示： 圖6 優化目標迭代歷程優化結果提取：提取最終尺寸優化結果分布，如圖7所示： 圖7 優化結果說明

圖 9 目標函數迭代曲線（總體積）圖 10 尺寸優化后單元總厚度尺寸優化之后，OptiStruct根據每個真實物理鋪層的厚度（0.1mm），自動創建實際的物理鋪層數量。

除了看上述的力收斂曲線圖，我們可以設置“Solution Output= Solve Output”查看計算輸出信息，從其中可以更詳細地看到收斂情況。可以將計算輸出的信息與力收斂曲線圖對比起來看，就更容易理解力收斂圖了。第1個載荷步中，第1個分析子步經過了15次迭代收斂（圖中每個圓點代表一次迭代）。經過4個分析子步，第1個載荷步完成加載并收斂。

Altair OptiStruct作為結構分析與優化領域的標桿軟件，用三十載技術沉淀，為航空航天、汽車、工業機械等行業注入創新動能，讓“優化驅動設計”不再是口號。在傳統設計流程中，“先建模、后驗證”的模式往往導致反復迭代，既浪費時間又增加成本。而OptiStruct顛覆性的“單一模型，全流程優化”理念，徹底改變了這一現狀。

該論文以基于OptiStruct的壓縮機殼體VTF仿真分析及形貌優化為主題開展相關研究，論文對壓縮機殼體進行了VTF分析，基于OptiStruct對其壓縮機殼體結構的筋肋布局等進行了形貌優化，并得到最佳的加強筋的位置、形狀及尺寸，從而改善了壓縮機的振動噪聲性能。

整個迭代優化過程是漫長的，主要取決于模型的復雜程度。倘若優化一次便要循環所有的迭代次數，這一工程量是巨大的。試驗設計(DOE)是結構優化的基礎，主要作用是獲得足夠的樣本點構建近似模型，極大的提高優化效率。近似模型方法是通過數學模型的方法逼近一組輸入變量（獨立變量）與輸出變量（響應變量）的方法。

定義載荷曲線TABLED1 定義分析時間序列TSTEP 定義瞬態載荷TLOAD1，選擇激勵為創建的載荷幅值DAREA，類型選擇LOAD，TID選擇創建的載荷曲線。 定義阻尼PARAM,G和PARAM,W3。這里的G為整體的結構阻尼，取G=0.04。

由于彈簧位移和加速度的二次積分關系，如果說加速度的胃損傷上不去，但是曲線的跟蹤很好，可以調整下多體的測量點，多半是彈簧哦測點和實車不太一樣。 如果信號突然出現峰值，可以看看是不是緩沖塊碰上了。或者就是毛刺，需要進一步迭代，或者數值處理下。

導出fem文件后在OptiStruct求解器中提交計算，可以看到迭代過程。圖 拓撲優化計算 計算完成后在信息框內會顯示以下信息： OPTIMAZATION HAS CONVERGED. FEASIBLE DESIGN (ALL CONSTRAINTS SATISFIED). 表明優化成功。

車門抗凹分析結果動畫提取加載力和位移信息：繪制加載力與位移曲線 力-位移曲線（加載/卸載） 本案例模型及相關操作見附件、收費內容部分，凡購買本案例的朋友，結合附件中的模型及相關操作說明在仿真操作上還有什么疑問，請與我溝通交流。

再來看看我們上面的問題：藍色曲線為精確解，紅色點點為固定載荷增量下求得的位移，k=1000時，牛頓迭代法能夠很好地跟蹤載荷位移路徑，得到所有的位移響應。而當k=100時，曲線有下降段，此時牛頓迭代法就沒法得到這個區域的位移響應了。 下載地址：非線性有限元及程序

提交計算與監控：①將定義好的模型（網格、屬性、載荷、邊界條件、優化設置）提交給 OptiStruct 求解器。②監控求解日志文件 (.out/.log) 和迭代過程文件 (.iter)，了解收斂情況、警告和錯誤信息。

比較兩條曲線，將曲線的面積差作為優化目標 ARSM自適應響應面優化算法最小化面積差，26輪迭代后獲得最優解 航空電子設備 AcuSolve

比較兩條曲線，將曲線的面積差作為優化目標 ARSM自適應響應面優化算法最小化面積差，26輪迭代后獲得最優解 航空電子設備 AcuSolve

此外，Altair最重要的優化工具當數Altair OptiStruct?，同時OptiStruct也是Altair Inspire?的優化內核，預計會在下一講給大家介紹。

4)構建曲線擬合適應度函數5)以適應度函數值最小為目標進行粒子群迭代優化計算，當粒子迭代結果收斂或者達到最大迭代次數時，將適應度最小的粒子參數進行輸出，確定辨識參數，流程如圖2所示。在PSASP中搭建儲能單變流器模型[15,16,17,18,19,20],設置功率環節初始運行點為有功2 000 kW、無功1 000 kvar。設定a=0.4、b=0.3、c=0.3。

大家可以從迭代的動圖看到整個拓撲優化的過程。最終的最優結構竟然就是我們常見的拱橋。太神奇了！ 當我們把載荷面降低，結果會有什么變化呢？ 大家可以從迭代的動圖看到整個拓撲優化的過程。 這不就是斜拉索橋嗎!拓撲優化能夠利用少量的計算資源得到較優的設計構型。

目標函數的演化曲線如圖所示：不同迭代次數下對應的模擬和原始黃永剛程序計算得到的拉伸曲線對比如下：初始：迭代5次迭代10次迭代15次迭代20次：可以看到，隨著迭代次數的增加，模擬曲線逐漸接近于真實值，盡管目前只嘗試了針對簡單的唯象模型的參數自動標定，不過可以預期的是，該方案在更加復雜的位錯密度模型中將展示更大優勢