基于optistruct汽車控制臂三種工況、加上1階模態(tài)下的多目標拓撲優(yōu)化案例 
本例以汽車控制臂三種工況、加上1階模態(tài)下的多目標拓撲優(yōu)化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優(yōu)化，非公式，目的就是快速得到傳遞路徑，與傳統(tǒng)輸入公式傳遞路徑基本上百分九十以上的相似度，如果有需要公式方面的同學也可以聯(lián)系我，有相關(guān)的資料購買后對于模型中不懂的地方都可以問
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lz1234 ??? 3年前
基于多工況加權(quán)柔度響應(yīng)的汽車控制臂拓撲優(yōu)化 
概述汽車控制臂（Control Arm）是懸架系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，其核心作用是將車輪與車架連接，并在車輛行駛過程中承受并傳遞來自車輪的多方向力和力矩。拓撲優(yōu)化的目標是在給定的設(shè)計空間、材料和工況下，找到材料的最優(yōu)分布，使結(jié)構(gòu)在滿足多種性能要求（如剛度、強度、頻率）的同時，實現(xiàn)輕量化。
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320科技工作室 ??? 6天前
使用 COMSOL 實現(xiàn)多物理場拓撲優(yōu)化的優(yōu)勢 
為多物理場問題開發(fā)有限元模型 材料插值和設(shè)計變量的參數(shù)化 目標函數(shù)和設(shè)計靈敏度分析 后處理和操作拓撲設(shè)計結(jié)果 上述列出的挑戰(zhàn)通常會使普通從業(yè)者和研究人員不愿將自己已經(jīng)發(fā)表的一些教學案例和簡單框架擴展到多物理場拓撲優(yōu)化。
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我是小能 ??? 3年前
基于深度學習的多目標跟蹤算法原理 
基于對稱網(wǎng)絡(luò)的多目標跟蹤算法有很多種，而其中的一種便是采用 Siamese對稱卷積網(wǎng)絡(luò)，該算法以兩個尺寸相同的檢測圖像塊為輸入，輸出為兩個圖像塊是否屬于同一個目標的判別。通常有三種拓撲形式的 Siamese 網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)分別如下圖所示。
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駕駛哥 ??? 4年前
請問下，如果用abaqus實現(xiàn)目標函數(shù)為最大外力功的拓撲優(yōu)化，有什么方法嗎？
請問下，如果用abaqus實現(xiàn)目標函數(shù)為最大外力功的拓撲優(yōu)化，有什么方法嗎？是與matlab聯(lián)用？還是要自己子程序開發(fā)？
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張勇 ??? 3年前
基于optistruct汽車控制臂多工況拓撲優(yōu)化 
汽車控制臂三種工況下的多目標拓撲優(yōu)化為例，講述在optistruct中是如何進行多目標拓撲優(yōu)化，從而滿足特定要求下汽車控制臂的概念設(shè)計。對于單目標拓撲優(yōu)化你會發(fā)現(xiàn)每一種工況下拓撲優(yōu)化的結(jié)果不一樣，多目標拓撲優(yōu)化則綜合考慮多種工況下的目標得到一個綜合結(jié)果。 對于多目標優(yōu)化常用的手段：1、將目標轉(zhuǎn)化為約束條件；2、對多目標采用加權(quán)的方法得到一個綜合目標。
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CAE行路人 ??? 6年前
Hyperworks控制臂網(wǎng)格劃分和縱向/側(cè)向靜剛度、縱向和側(cè)向雙軸臺架疲勞、靜剛度+臺架疲勞多目標拓撲優(yōu)化、非線性Buckling Force仿真分析實例視頻教程 
本課程基于瑪莎拉蒂前懸架控制臂，詳細介紹了控制的網(wǎng)格劃分方法以及縱向和側(cè)向靜剛度的仿真分析方法、縱向和側(cè)向雙軸組合疲勞的仿真分析方法、縱向側(cè)向剛度和臺架疲勞的多目標拓撲優(yōu)化的仿真方法、縱向和側(cè)向非線性Buckling_Force的求解方法。
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辰巳午未 ??? 2年前
6_APDL基礎(chǔ)及仿真理論-多工況下的拓撲優(yōu)化 
多工況下的拓撲優(yōu)化 !學習重點： !1、 何為拓撲優(yōu)化 !區(qū)分尺寸優(yōu)化、形狀優(yōu)化、拓撲優(yōu)化。拓撲優(yōu)化是形狀優(yōu)化的一種特殊形式。網(wǎng)上資料和ansys help文件都有詳細說明。 !2、單一工況載荷下的拓撲優(yōu)化。單一工況拓撲操作流程很簡單，APDL命令也很簡單。Workbench也可以輕松實現(xiàn)。 !3、多工況下的拓撲優(yōu)化。
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白巧克力學仿真 ??? 4年前
多特征融合的多目標跟蹤網(wǎng)絡(luò) 
以上基于聚類的無監(jiān)督方法可以獲得一定的場景泛化能力來應(yīng)對光線變化，但僅使用二維圖像對復(fù)雜場景分割的精度依舊有限且難以進行場景感知，亦存在較多局限性。 針對室內(nèi)場景目標多種多樣，各目標之間差異較大，比如有靠椅、有凳子等，傳統(tǒng)圖像算法難以完整的分割出目標，且難以獲得類別標簽等更多的信息。
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駕駛哥 ??? 4年前
深度學習|基于MobileNet的多目標跟蹤深度學習算法 
關(guān)鍵詞深度學習 多目標跟蹤 目標檢測 YOLOv3 deep-SORT MobileNet0 引言多目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點, 可應(yīng)用于交通監(jiān)測、安防等多個領(lǐng)域, 具有一定的應(yīng)用價值和挑戰(zhàn)性[1]. 檢測方式可以分為檢測跟蹤和無檢測跟蹤兩類, 前者需要檢測目標后再進行跟蹤; 后者需要在第1幀手動初始化目標, 然后進行跟蹤.
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龍騰AI技術(shù) ??? 3年前
平板受多工況扭轉(zhuǎn)載荷拓撲優(yōu)化（文獻復(fù)現(xiàn)） 
本課適合哪些人學習：1、Optistruct拓撲優(yōu)化設(shè)計人員2、理工科學長和老師3、仿真工程師4、結(jié)構(gòu)創(chuàng)新設(shè)計人員5、結(jié)構(gòu)優(yōu)化人員你會得到什么：1、掌握多工況目標函數(shù)的創(chuàng)建2、學會拓撲優(yōu)化流程創(chuàng)建3、利用后處理，獲取拓撲優(yōu)化結(jié)果
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張先 ??? 3年前
Optistruct多工況優(yōu)化目標函數(shù)如何進行修正，以控制優(yōu)化結(jié)果 
本課適合哪些人學習：1、optistruct拓撲優(yōu)化設(shè)計人員2、理工科學子和老師3、學習型仿真工程師4、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、參數(shù)化優(yōu)化，拓撲優(yōu)化學習者你會得到什么：optistruct 多工況優(yōu)化目標函數(shù)如何進行修正，以控制優(yōu)化結(jié)果。
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張先 ??? 3年前
IPM電機隔磁橋電磁&結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化設(shè)計 
在這個案例中，我們將展示如何利用Maxwell UDP（參數(shù)化轉(zhuǎn)子幾何），結(jié)合Ansys Maxwell、Mechanical和optiSLang，來實現(xiàn)對IPM轉(zhuǎn)子隔磁橋進行多物理、多目標優(yōu)化設(shè)計。這樣的綜合優(yōu)化方法將有助于找到最佳設(shè)計方案，既能提高電機性能，又能滿足結(jié)構(gòu)強度的要求。
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上海笛佼信息科技有限公司 ??? 2年前
214基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標跟蹤算法 
基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標運動模型和觀測模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機動目標進行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運動和勻速圓周運動的目標進行跟蹤，而且在運動模型發(fā)生變化時，濾波誤差也比較小。
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matlab應(yīng)用與學習 ??? 2年前
hypermesh多目標優(yōu)化要注意那些問題？
hypermesh多目標優(yōu)化要注意那些問題？
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lz1234 ??? 1年前
如何在hyperworks上進行多模型拓撲優(yōu)化?
求問各位老師專家，本人hw剛?cè)胧值男“?，求問怎么樣可以在Optistrct上對同一種工況的兩個或者多個模型進行拓撲優(yōu)化呀？現(xiàn)在能在網(wǎng)上搜尋到的方法是通過插入TCL腳本去進行mmo，但是這個腳本的內(nèi)容寫什么該怎么寫也不清楚。請問還有其他方法嗎？救救孩子吧！
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用戶_104167 ??? 11月前
請問如何在hyperworks Optistrct上進行多模型拓撲優(yōu)化？
求問各位老師專家，本人hw剛?cè)胧值男“?，求問怎么樣可以在Optistrct上對同一種工況的兩個或者多個模型進行拓撲優(yōu)化呀？現(xiàn)在能在網(wǎng)上搜尋到的方法是通過插入TCL腳本去進行mmo，但是這個腳本的內(nèi)容寫什么該怎么寫也不清楚。請問還有其他方法嗎？救救孩子吧！
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用戶_104167 ??? 11月前
hypermesh多目標加權(quán)，怎么加權(quán)？
hypermesh多目標加權(quán)，怎么加權(quán)？
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lz1234 ??? 1年前
多目標優(yōu)化時量綱歸一化問題？
我有兩個目標函數(shù)分別是力均勻性和形面精度，需將這兩個目標函數(shù)轉(zhuǎn)換成一個目標函數(shù)f。在歸一化過程中，f1max，f1min，這些界限值是怎么選取的？是根據(jù)實際的需求，設(shè)定為固定值；還是說f1max f1min是要隨著迭代過程進行也進行變化？
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劉嫣然 ??? 3年前
基于ANSYS的汽車轉(zhuǎn)向節(jié)拓撲優(yōu)化仿真分析 
因此，在進行汽車轉(zhuǎn)向節(jié)拓撲優(yōu)化時，充分考慮工藝約束是十分必要的。3.2 多目標拓撲優(yōu)化的目標函數(shù)的選擇多目標拓撲優(yōu)化的目標函數(shù)的選擇是該研究的重要內(nèi)容。在汽車轉(zhuǎn)向節(jié)的設(shè)計過程中，需要考慮多個因素，如結(jié)構(gòu)的強度、重量、剛度和成本等。因此，需要建立包含多個目標的拓撲優(yōu)化目標函數(shù)。在目標函數(shù)的選擇過程中，需要根據(jù)設(shè)計要求和工藝約束進行權(quán)衡。
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汽車-小江 ??? 2年前
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