ISIGHT工程优化案例Word格式文档下载.doc

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2.4常用优化算法 11

2.5大型结构优化策略与方法 26

第三章iSIGHT软件界面与菜单介绍 33

3.1iSIGHT软件的启动 33

3.2iSIGHT软件图形界面总论 33

3.3任务管理界面 37

3.4过程集成界面 44

3.5文件分析界面 47

3.6过程监控界面 51

3.4多学一招—C语言的格式化输入/输出 55

第四章iSIGHT优化入门 56

4.1iSIGHT优化基本问题 56

4.2iSIGHT集成优化的一般步骤 56

4.3iSIGHT优化入门—水杯优化 58

第五章模压强化工艺优化 79

5.1工程背景与概述 79

5.2优化问题描述 79

5.3集成软件的选择 80

5.4有限元计算模型介绍 81

5.5模压强化优化模型 81

5.8iSIGHT集成优化 84

5.9优化结果及其分析 91

5.10工程优化点评与提高 92

第六章单梁起重机结构优化设计 93

6.1工程与概述 93

6.2优化问题描述 93

6.3集成软件的选择 94

6.4起重机主梁校核有限元计算模型介绍 95

6.5主梁优化模型 95

6.8iSIGHT集成优化 98

6.9优化结果及其分析 103

6.10工程优化点评与提高 103

6.11多学一招—ANSYS中结果输出方法 103

第七章涡轮增压器压气机叶片优化设 105

7.1工程背景与概述 105

7.2集成软件的选择 105

7.3限元计算模型介绍 107

7.5优化模型 108

7.6输入、输出文件格式及其分析 109

7.7iSIGHT集成优化 110

7.8优化结果及其分析 117

7.9工程优化点评与提高 122

第八章飞机风挡防撞设计优化 123

8.1工程背景 123

8.2工程概述 123

8.3集成软件的选择 124

8.4限元计算模型介绍 125

8.5优化模型 126

8.7iSIGHT集成优化 129

8.8优化结果及其分析 132

8.9工程优化点评与提高 134

8.10多学一招—LS—DYNA结果输出方法 135

第九章桥式起重机吊架优化设计 137

9.1工程背景 137

9.2工程概述 137

9.3集成软件的选择 137

9.4限元计算模型介绍 138

9.5优化模型 138

9.7iSIGHT集成优化 140

9.9优化结果及其分析 145

9.9工程优化点评与提高 147

9.10多学一招—ABAQUS输入、输出文件方法 148

第十章CRH5轮轴材料参数匹配优化设计 149

10.1工程与概述 149

10.2优化问题描述 149

10.3集成软件的选择 149

10.4限元计算模型介绍 149

10.8优化模型 149

10.7iSIGHT集成优化 151

10.8优化结果及其分析 155

10.9工程优化点评与提高 155

10.11多学一招—MSC.Mac中结果输出方法 155

第十一章车体实验设计 156

11.1工程与概述 156

11.2优化问题描述 156

11.3集成软件的选择 156

11.4限元计算模型介绍 156

11.9模压强化优化模型 156

11.7iSIGHT集成优化 156

11.9优化结果及其分析 160

11.9工程优化点评与提高 160

第六章单梁起重机结构优化设计

1.1iSIGHT软件简介

iSIGHT是美国Engineous公司出品的过程集成、优化设计和稳健性设计的软件，可以将数字技术、推理技术和设计探索技术有效融合，并把大量的需要人工完成的工作由软件实现自动化处理，在多学科优化类软件中市场知名度和占有率均居第一位，占有55％的市场份额。

iSIGHT软件可以集成仿真代码并提供设计智能支持，从而对多个设计可选方案进行评估，研究，大大缩短了产品的设计周期，显著提高。

iSIGHT软件由SiuS.Tong博士首创，做为Engineous公司创始人和董事长他于1979-1983年在MIT攻读博士期间，首次提出了“软件机器人”概念。

1982年Tong博士加入通用电气公司进一步实现这个构想。

他组织并领导一个小组，致力于开发第一代“软件机器人”技术，并获得通用电气和美国政府1200万美元投资。

经过十余年时间发展，“软件机器人”工程化、实用化不断加强。

　　当意识到工业界对iSIGHT设计开发环境的普遍认同和巨大需求后，1994年SiuS.Tong成立Engious公司开始将iSIGHT软件商业化。

目标是为大量使用计算机仿真模型的工业界提供先进工程设计和管理软件，并同时提供相关服务。

1995年iSIGHT第一个商业版本发布。

该版本拓展了早期iSIGHT软件的许多功能。

1996年和1997年iSIGHT新版本相继发布，在集成各类仿真软件的灵活性和易用性方面获得极大提高。

经过最初三个版本的发布，iSIGHT软件商业化达到了很高程度，这意味着更好的用户界面、更强的可用性、更直观的求解监视、以及对多学科综合设计更有力的支持。

2004年初，Engineous收购了Synaps，一家地处亚特兰大的基于过程集成和设计优化（PIDO）的软件供应商。

这次收购行为提供了一个非常好的契机，Engineous将Synaps产品的先进技术融合到iSIGHT软件当中。

2004年秋，iSIGHT9.0发布，除了从Synaps产品中提取出的几个特别著名的功能外（如，Pointer优化器，仿真云图，自动生成EXCEL格式报表等），最新版本中包含的最主要的先进技术还有：

selectabletermsforresponsesurfacemethods,径向基函数（RBF）神经网络近似模型，动态稳健设计方法。

iSIGHT在缩短产品设计周期、降低产品成本、提高产品质量等方面，每天都在取得令人瞩目的突破。

据美国权威市场调查公司Daratech统计，iSIGHT在过程集成和设计优化领域的全球市场占有率超过一半，已成为航空、航天、汽车、兵器、船舶、电子、动力、机械、教育研究等领域首选的过程集成、设计优化和可靠性稳健设计的综合解决方案。

总的来说，iSIGHT软件有集成自动化、结果数据综合分析以及网络运算三大优势。

1.1.1集成自动化

一个典型的工程需要不断进行“设计－评估－改进”的循环。

CAD/CAE的引入提高了这一过程的效率。

CAD加快了造型、装配、出图的设计过程，而CAE则减少了大量的试验，提供了有效的分析和评估工具。

但是在这种设计过程中，80%的工作量是没有创造性的重复性工作，中间环节繁杂易错。

iSIGHT通过一种搭积木的方式快速继承和耦合各种仿真软件，将所有设计流程组织到一个统一、有机和逻辑的框架中，自动运行仿真软件，并自动重启设计流程，从而消除了传统设计流程中的“瓶颈”，使整个设计流程实现全数字化和全自动化。

一个典型的集成过程主要包括以下四个步骤：

软件集成（集成一个或多个仿真软件）

问题定义（定义设计变量、约束和目标函数，也称建模）

设计自动化（选择优化设计方案）

数据分析和可视化（实时监控设计分析过程）

对于优化设计的研究不断证实，没有任何单一的优化技术可以适用于所有设计问题。

iSIGHT就此问题提供了两种解决方案：

其一，iSIGHT提供完备优化工具集，用户可交互式选用并可针对特定问题进行定制；

其二，iSIGHT提供一种多学科优化操作，以便把所有的优化算法有机组合起来，解决复杂的优化设计问题。

iSIGHT包含的设计方法可以分为优化设计、试验设计、逼近计算和质量工程四大类，如图1.1.1所示。

1．优化设计

优化的目的是通过设计搜索，寻找满足约束条件和目标函数的最佳设计方案。

iSIGHT提供了多种优化算法，主要有如下几种：

●数值方法

●全局探索法

●启发式搜索

●多目标多准则优化算法

2、试验设计

在进行设计的时候，对于设计目标影响的因素有时候比较多，可是由于计算资源或时间的因素不可能考虑所有的因素，所以iSIGHT提供了试验设计功能。

通过试验设计分析，发现对目标函数影响较大的关键参数，而对于那些影响轻微的参数在后续的设计就可以忽略，在资源有限的情况下提高了计算效率，又保证结果的可靠性。

iSIGHT软件中常用的试验设计有：

●正交试验

●中心复合试验

●数据文件

●全因子/单因子组合实验

●超拉丁方抽样实验

●优化的超拉丁方抽样实验

3、近似模拟

近似模型就是用近似模型代替原来运行时间较长的分析模型，以快速获得解答。

iSIGHT所提供的近似模型与方法主要有如下几种：

●高阶响应面模型

●泰勒级数近似法

●变复杂度模型

●Kriging近似模型

●径向基数函数神经网络模型（RBF）

●面向西格玛的可靠性、稳健性设计（DFSS）

图1.1.1iSIGHT优化设计结构框图

4．质量工程

考虑设计中的不确定性因素，寻找成功概率高并且对非确定因素不敏感的设计方案，从而保证了设计的稳健性和可靠性。

iSIGHT的质量工程分析主要包括如下几个方面：

●蒙特卡罗模型

●可靠性分析和优化

●（动态、静态）稳健设计

1.1.2结果数据分析

对于大多数设计软件，算法开始执行后需要等待算法程序结束后用户才可以查看计算结果数据，用户面对的好像一个“黑匣子”，缺乏可视化的方法来实时监控设计过程的运行状态。

而iSIGHT软件不但提供了多种程序结束后分析查看数据的方法，还做到了实时监控运行过程，主要体现在以下几个方面：

1.在设计分析过程中，提供了以图或表的形式直观、实时地展现优化计算过程的探索状况。

2.从各个角度把握进程结束后的设计参数和目标函数的变化及相关关系，使问题的特性明确化。

3.高级数据分析技术可以对响应面模型以三维和散布图显示。

4.EDM（EngineeringDataMining）提供了对多目标设计问题提供专门的后处理能力，以便有效地查看Pareto数据，使复杂数据的分析工作变得更加简单。

1.1.3网络功能

iSIGHT网络功能主要包括分布式处理、并行处理及网络发布三种。

1．分布式处理

iSIGHT分布处理是指在多台可能具有完全不同的系统的计算机上运行设计开发作业组件的能力。

iSIGHT提供一个方便的图形用户界面，用户可通过该界面总揽当前网络环境，并根据计算机类型或工作组特性进行任务分派。

2．并行处理

设计开发过程的代价有时可能会因仿真软件的时间开销而变得非常高昂。

然而在许多系统中，仿真软件可以相互独立地执行，并且在许多设计开发技术中，大量设计点可以同时进行分析。

因此，如果计算机资源足够，并且具备同时协调多个仿真软件或设计点运行的能力，就可以节省大量的时间开销。

iSIGHT支持两种类型的并行处理模式：

任务并行模式和算法并行模式。

3．网络发布

2003年iSIGHTv7.1发布，新增功能允许iSIGHT创建的应用程序通过网络被发布，并被远程用户共享。

iSIGHT-Net允许iSIGHT应用程序发布到网络服务器，客户端即使未完全安装iSIGHT也可通过一个简单易用的界面进行远程访问和执行，从而将预制的iSIGHT应用程序有效地散发给工作组成员。

图1.2.1

1.2iSIGHT工作原理简介

1.2.1常用数值分析软件的结构

任何一个与数学有关的工程问题的解决过程，总可以分为数学建模、求解与结果分析三个过程。

而相应的用来进行数值分析计算的各种软件按其功能也都可以划分为三个模块即前处理模块（建立分析模型）、模拟计算与后处理模块，每个模块之间通过数据文件进行连接。

比如，有限元分析软件ABAQUS/Stand或ABAQUS/Eplicit的一个完整的分析过程，通常由三个明确的步骤组成：

前处理、求解计算和后处理。

这三个步骤通过文件之间建立的联系如下：

1.前处理

在前处理阶段，需要定义物理问题的模型，并生成一个ABAQUS输入文件（job.inp）。

通常的做法是使用ABAQUS//CAE或其他前处理程序，以图形方式生成模型；

但对于一个简单的分析，可以直接用文本编辑器生成ABAQUS输入文件。

2.模拟计算（ABAQUS/Stand或ABAQUS/Eplici）

模拟计算阶段使用ABAQUS/Stand或ABAQUS/Eplici求解输入文件中所定义的数值模型。

它通常以后台的方式运行，输出数据被保存在二进制文件中（job.odb，job.dat等）以便于后处理。

3.后处理（ABAQUS//CAE）

完成了模拟计算后，用户就可以在ABAQUS//CAE的可视化模块或其他后处理软件的图形环境下读入计算结果数据，对计算结果进行评估。

可视化模块可以将读入的结果文件以多种方式显示，包括彩色等值线图、变形图、动画等。

1.2.2iSIGHT工作原理

传统的设计通常是采用试算法,即在设计时根据要求,参考一些同类产品设计的成功经验,凭借一定的理论判断来选定设计参数,然后进行校核计算,检验其是否符合要求,不满意则调整设计参数再校核,如此反复多次直到满足设计要求为止。

传统的算法已经不能满足高效、优质的设计生产任务要求,需要一种新的方法来适应现代化的高速发展。

基于上述数值分析软件的结构和工作过程，在进行数值分析的时候，可以通过修改模拟计算模块的输入文件来完成模型的修改，iSIGHT正是基于这种原理工作的。

iSIGHT通过一种搭积木的方式快速集成和耦合各种仿真软件，将所有设计流程组织到一个统一、有机和逻辑的框架中，自动运行仿真软件，并自动重启设计流程，从而消除了传统设计流程中的“瓶颈”，使整个设计流程实现全数字化和全自动化。

在实际操作中，按照指定的优化算法iSIGHT对所集成软件的输入文件进行修改，在调用软件进行求解计算后读取目标函数的值，然后判别目标函数值是否达到最优，如果最优则优化结束，否则对输入文件再次进行修改计算，如此循环直至取得理想的目标函数值。

其典型过程如图1.2.1所示。

图1.2.1iSIGHT集成优化的一般过程

1.3iSIGHT结构层次

iSIGHT软件由多学科优化语言、编译引擎、用户图形界面三部分组成。

1.3.1多学科优化语言

iSIGHT不同各模块之间（仿真程序、设计探索工具、数据库、监控等）是通过多学科优化语言连接为一个整体的。

多学科优化语言支持用标准命令来进行各项操作，如数据传输、仿真程序评估以及调用设计探索工具等。

虽然看不见，但是用户可以编辑*.desc文件。

1.3.2编译引擎

多学科优化语言需要编译引擎驱动。

另外当iSIGHT集成其它仿真程序时，作为一个独立的部件可以接受来自其它引擎的命令，或者是向其引擎发送。

这就保证了在运行的时候，用户可以使用共同的表达式而无需专门的程序编译。

1.3.3用户图形界面

用户图形界面由对话框、菜单及其子菜单组成。

通过图形界面，用户可以方便地完成对任务进行管理、打开、编辑、监控以及分析等工作。

图1.3.1典型用户图形界面

图形界面还有利于用户获取设计探索的各方面的信息，如任务定义、求解监控与过程集成是独立的模块，并且各自拥有自己的编译引擎。

程序的这种结构便于运行过程用户根据需要对界面进行连接或断开。

图1.3.1为典型的图形用户截面。

103

第二章结构优化设计理论基础

在计算力学领域中，结构优化设计比结构有限元等数值分析的层次高，这是因为有限元等数值分析是一个“认识世界”的过程，答案唯一；

而结构优化设计是一个“改造世界”的综合决策过程。

当前的结构设计，早已超出了不进行计算的经验决策阶段，因而有限元计算就成了结构设计得以“生存”的基本手段，倍受重视。

而结构优化设计却进展缓慢。

分析其原因，一是某些工厂决策者误把几个方案的比较视为优化设计，轻视真正优化设计的理论作用；

二是某些设计人员虽然认识到了优化设计的理论指导作用，但是难于消化。

针对上述两种倾向，本章从优化设计的基本概念、思路着手以让读者对优化设计有个初步的概念与意识。

2.1优化设计与数值分析的关系

优化设计与数值分析的关系是，对一个给定的数值计算模型，指定设计变量与约束条件后，可以进行优化设计或敏度分析，如果只进行敏度分析，则不需要修改设计变量；

如果要进行优化设计，则需要修改设计变量后返回到有数值计算模型，予以重分析。

对每一次重分析的结果进行收敛性检查，如果满足，停止分析，否则迭代继续进行直到满意为止。

2.2优化设计基本概念

2.2.1设计变量（DesignVariables）

设计变量，即自变量，凡是设计中允许改变的参数，均称为设计变量。

例如描写几何形状的参数（比如板壳的厚度、梁截面上的某些尺寸、孔的直径、园角半径等），甚至还有描写物理性质的参数（如杨氏模量、密度等）。

在优化设计中，我们一般把设计变量分为独立设计和相关设计变量两种。

所谓独立设计变量，是指它取值的变化不会引起计算模型中其它变量的改变，比如壳单元的厚度、材料弹性模量等；

而所谓的相关变量就指那些自身的取值变化会引起计算模型中其它变量信息改变的变量，比方说粱断面几何尺寸的变化会引起梁的抗弯截面模量等力学属性的变化。

另外，根据设计变量是连续取值还是仅取一些离散值，又把设计变量分为连续性与离散性两种。

2.2.2约束条件（Constraints）

在优化设计中对设计变量或其函数表达式所进行的限值与约束，均称为约束条件。

例如应力约束、位移约束、频率约束等，通常是设计规范中的规定值，以及设计变量的取值范围的上、下界限约束。

2.2.3设计目标与目标函数（Object）

对结构优化设计而言，设计目标是优化设计的最终目的。

而目标函数也就是设计目的的具体体现，它必须是设计变量的函数。

比方说，在结构轻量化优化设计中以结构总质量为目标函数，而在涡轮增压器叶片的组合场优化中则以叶片的空气阻力系数为目标函数。

2.2.4敏度（Sensitivity）

敏度是指目标函数或某个约束条件相对于某一个设计变量的变化而得到的变化率，在数值上它等于设计变量获得单位改变时目标函数或约束条件所获得的改变。

通过敏度分析，用户可以了解各设计变量对目标函数的影响程度。

例如，在废气涡轮增压器叶片的优化设计中。

其设计目的是如何在保证静强度和不发生共振的条件下，如何选择合适的叶片几何尺寸参数，以使叶片的质量最小为目标。

在这个工程优化实例中，叶片的几何尺寸参数是设计变量，叶片应力场应力最大值与自振频率为约束条件，而叶片的质量则是设计目标，或称之为目标函数。

而某处质量关于叶片某一几何参数的导数，以及某处位移关于该参数的导数，即为该处相应的质量敏度和位移敏度。

2.2.5收敛准则（ConvergenceCriteria）

收敛准则是指用以判断优化设计是否达到最优的判别标准，一般取前后两次目标函数值的相对变化是否小于某一事先给定的一个很小值，例如0.05或0.03等，这个收敛精度由用户自己定义。

2.2.6可行域（FeasibleDomain）

在数学规划的讨论中，把满足约束条件的点称为可行点（或可行解），所有可行解组成的点集称为可行域。

2.2.7最优点与最优值（OptimalPointandOptimumValue）

如果可行域记为S，对于数学规划而言就是求，且使在S上达到最大（或最小），把称为最优点（或最优解），为最优值。

2.3优化模型分类

根据处理方法的相近，又可以把优化问题加以归类，从而对这些问题可从一种或几种不同的角度进行系统地深入研究。

根据这种归类的结果，优化问题便产生了许多相对独立的分枝。

它们包括数学规划、组合优化、图论与网络流和动态规划等。

2.3.1数学规划

在一些不等式或等式约束条件下，求一个目标函数的极大（或极小值）的优化模型称为数学规划。

视有、无约束条件而分别称为有约束规划和无约束规划。

约束规划的一般形式为：

（2.1）

其中，为向量（即），若目标函数和约束条件中的函数，均为线性函数，则称数学规划（2.1）为线性规划，否则就成为非线性规划。

在线性规划和非线性规划中，所研究的问题都只含有一个目标函数，这类问题常称为单目标规划。

但是，在工程技术、生产管理以及国防建设等领域中，所遇到的问题往往需要同时考虑多个目标在某种意义下的最优化问题，我们称这种含有多个目标的最优化问题为多目标规划。

2.3.2组合优化