有限元分析-结构培训8.ansys设计优化讲义03dx ch

第二章DesignXplorer的使用DesignXplorer能够使用所支持的CAD系统中的参数，但是必须采用一个*命名规则（DesignModeler中也一样）一个“自定义参数关键字”用来指定CAD参数输出到Workbench，默认的关键字是“ds”例如：为了将名为“length”的CAD参数导入Workbench，需要将其重命名为“Lengthds”，“ds_Length”，“Length_ds”等等。

（顺序是任意的参数关键字可以由用户自己定义，可以在“GeometryImport”选项中进行修改。注：若自定义参数关键字行空白，则所有CAD参数都将输入Workbench。CAD参数ParameterSet是整个WB中所支持的参数参数设置What-If分析的设计点表格为了建立“What-If”研究，双击ParameterSet，激活What-If分析的设计点表格。模拟运行的初始值已经给出，而且用户可以通过点击“*”按钮输入新的值。或则拷贝，粘贴电子表单里的值。参数设置每次新的“添加”都成为一个设计点，当所有设计点输入完成时，点击UpdateallDesignPints。状态栏给出了关于设计点更新的更多信息。参数设置用户也可以通过在设计点上右键选择UpdateSelectedDesignPoint，运行一个选定的设计点。用户可以通过CopyinputtoCurrent将所选设计点设为当前状态，而Mechanicalapplication将自动更新到选定的设计点。参数设置ParametersCharts在XY坐标图上显示输入和输出参数，以便于用户确认这些参数。参数设置选择输入和输出参数，并且在Toolbox中选择ParameterChart来图形显示输入和输出参数。设计点：一个设计点是几组特定参数组合生成的响应面中的一个位置。一个简单示例：一个25x25mm的悬臂梁，长度由360变化到440mm对其一阶固有频率有什么影响？直觉告诉我们，随着长度的增加，固有频率将下降，而DX的求解结果也证实了这一点（下一页）。400mm设计点这里，由DX得到的图形指出，一阶固有频率随着长度的增加而降低。为了拓展这个响应曲线，DX针对“Length_ds”参数使用5个值（360，380，400，420和440mm）做了5次完整求解。这些求解方案由右图中的符号来表示这些求解方案之间的关系图是利用回归分析法拟合得到的曲线（详见文档）。因此，在给定的Length_ds范围内选择任意值，并计算响应（频率），即得到一个设计点。Designpoint(typical)Automaticsolutions设计点ResponseDesignpoint(typical)Automaticdesignpoint从响应图上得到的任何设计点（除了自动设计点）都是一个响应设计点。响应设计点（Responsedesignpoint）是基于响应图的近似，最好在设定一个硬设计点后，再基于一个响应设计点对设计进行制定或修改。设计点设计点Designpoints是在系统中一系列的输入参数的基础上建立的，可以通过点击工具栏中对应的Preview按钮进行浏览。建好的设计点的输出参数可以有几种方法计算：在工作区内，点击工具栏中对应的Update按钮来求解所有所建设计点。在ProjectSchematic内，右击cell并选择Update。在ProjectSchematic内，单击

工具栏中UpdateProject按钮更新项目中的所有系统。额外的抽样方法OptimalSpaceFillingDesign允许用尽可能少的点来填充设计空间，同时要保持尽可能小的差异。

选项提供了一个标准响应面合适的全面报告，来确定是否能够应用于GoalDrivenOptimization（GDO），DesignforSixSigma（DFSS），和RobustDesign（RD）样本。Tools>Options设计点CentralCompositeDesign（中心复合设计）对确定设计法，自动设计点的位置通过DOE方法来决定，DOE方法中采用的是部分因子设计的CCD法。如果N是输入参数数目，那CCD包括：

一个中心点2*N个位于所选输入参数轴线上-a和+a的

轴点2^(N-f)位于输入参数空间对角线-1和+1位置的因子点OptimalSpace-FillingDesign（最佳空间填充设计）根据指定的标准建立最佳的空间来填充DesignofExperiment(DOE)，这个选项可以用尽可能少的点来有效地填充设计空间。自动设计组合的数目是输入参数个数的函数设计点对确定设计法（deterministicmethod）,设计点的位置是由实验设计法（DOE）确定的，DOE默认的方法是部分因子设计的中心组合设计法（CCD）。响应面将根据DOE求解结果生成。求解时，生成的设计点被临时放在项目的参数设置栏（ParameterSetBar）的设计点表格中。设计点标准响应面——完全二阶多项式（默认）假设已知n个样本点，以及N个样本点对应的响应参数；确定输入和输出参数间的关系，确定基于采样点的响应参数；输出参数是输入参数的函数表达式，这个表达式被称为响应面；优先采用二阶多项式。

Kriging法标准响应面的综合拟合为Y(x)=f(x)+Z(x).多项式f(x)和Z(x)的组合，其中Z(x)——平均值为零，方差s^2和非零方差的正态分布高斯随机过程的描述Meta模型类型

NonParametricRegression非参数回归

支持向量法

使用超平面来对输入样本的向量子集进行分类，这些样本向量足以表达输出。神经网络（NeutralNetwork）基于人脑的神经网络技术基于减小插值点和已知点之间距离的算法，导出加权函数－学习过程每次迭代都要检查误差。Meta模型类型目标驱动优化DX运行结束后，在cell‘sProperties视窗中保存设计点，也可以由此建立：Tools>Options>DesignExplorationdialog

预存设计点有让用户看到DesignExplorationcell中使用的确切设计点的优点。例如一个参数的相关性分析，它是查看计算相关性的实际设计点的唯一路径，因为没有别的Cell可以查看它。预存设计点允许后续DesignExploration的更新中使用这些存在的设计点，这将减少CPU的消耗。筛选方法是利用准随机数发生器的一种非迭代的直接取样法。MOGA法是一种迭代多目标遗传算法，它能使用连续输入参数的优化问题。NLPQL法是基于梯度的单目标优化，它的基础是准牛顿法。MOGA法对计算全局最优解更好，而NLPQL法是一个基于梯度的算法，非常适合局部优化。因此，可以用

筛选法或MOGA法开始寻找多个暂时最优解，然后利用NLPQL法来完善它，使其扩大到局部的最大和最小值。带有混合参数类型（如可行性、离散性或连续参数的情景参数）的问题或离散问题目前还不能通过MOGE法或NLPQL法解决，而且这些情况下只能使用筛选法（Screening）。目标驱动优化目标驱动优化下图给出了GoalsandCandidateDesigns中指定的各种参数特征和重要性。一旦确定了目标，一组包含了候选设计（candidatedesigns）的样本组即建立。目标驱动优化至少有一个输出参数存在最大、最小目标，或寻求一个目标值，从而使用MOGA法或NLPQL法进行优化（NLPQL法只有一个输出）。如果没有进行以上定义，那么优化问题也没被定义（即不存在）或仅仅满足了一个约束条件，(Objectivesetto>=Targetor<=Targetor=Target).当这些问题没有定义时，MOGA法或NLPQL法分析不能运行。筛选法不依赖任何参数设置，而且能用于初始设计研究。目标驱动优化完成了样本设置后，候选设计将生成并根据参数排序（parameterrankings）显示出来。参数值根据既定目标按次序显示出来。目标驱动优化GDO的另一个有用的特点是能可视化一个参数的变化可能带给对另一个参数的影响。这被称为“TradeOffPlots”，适用于2D或3D显示，这取决于参数的数目。Tradeoffplots使用了帕累托优化点的概念，在后面再讨论。目标驱动优化无论一个候选设计是怎样选择的（从响应图或目标驱动优化设计中），它都将作为将来研究的一个设计点存放起来。从目标驱动优化设计中插入设计点（GoalDrivenOptimization）：目标驱动优化在DX中建立一个优化方案的过程。此例中，将使用DesignModeler作为几何源。这和使用商业CAD系统的过程没有差别。从指定DM模型的几何参数开始。几何参数创建DX方案–示例创建DX方案–示例从结构分析中得到的输入和输出参数一旦建立好分析模型，DX就从ProjectSchematic开始。

创建DX方案–示例在DesignExploration工具箱下双击GoalDrivenOptimization。在这里，只能定义设计点和参数，以及指定参数范围。创建DX方案–示例通过更新实验设计来计算输出参数。创建DX方案–示例在这里可以检查所有设计点，但没有计算输出。在查看部分，可以选择Responses，来查看计算数据。在响应图表中，可以用多种方式来查看结果信息。在响应图上，能可视化可能的设计。创建DX方案–示例如以上所示，响应图是一个探索整个设计空间，和视觉上选择期望设计点的工具。目标驱动优化是生成响应面的延续，它有三个步骤：生成样本指定设计目标指定候选设计在生成候选设计前，DX必须生成一组样本设计点。样