《ANSYS高级技术分析指南》课程教学讲义（优化设计）第五章 优化设计（II）

ANSYS 第五章 优化设计(Ⅲ)

第 五 章 优化设计 （II）

ANSYS 第5章 优化设计(Ⅲ) 本章将学习更多的优化设计知识。 内容涵盖: A.使用两种设计优化的方法以及他们是如何工作的 B.如何选择设计变量,状态变量和目标函数的指导 C.做1-2个练习 M5-2

M5-2 第 5章 优化设计（II） • 本章将学习更多的优化设计知识。 内容涵盖： A. 使用两种设计优化的方法以及他们是如何工作的 B. 如何选择设计变量，状态变量和目标函数的指导 C. 做 1-2 个练习

ANSYS 设计优化() A.设计优化方法 ANSYS提供了两中种优化设计方法(或称算法): 零阶( Subproblem)近似方法 一阶方法 第三种方法,用户优化,允许加入自己的优化算法。详见 ANSYS Guide to User Programmable Features M5-3

M5-3 设计优化（II） A. 设计优化方法 • ANSYS 提供了两中种优化设计方法（或称算法）： – 零阶（Subproblem）近似方法 – 一阶方法 • 第三种方法，用户优化，允许加入自己的优化算法。 详见ANSYS Guide to User Programmable Features

ANSYS 设计优化() 设计优化方法 零阶近似法 零阶方法只要求因变量(SV和OBJ)值,而不用他们的导数。 用因变量的近似值工作,而不用实际函数 目标函数近似为最小值,而不是实际的目标函数 状态变量近似为使用设计约束,而不用实际状态变量。 M5-4

M5-4 设计优化（II） 设计优化方法 零阶近似法 • 零阶方法只要求因变量(SV 和 OBJ)值，而不用他们的导数。 • 用因变量的近似值工作，而不用实际函数。 – 目标函数近似为最小值，而不是实际的目标函数。 – 状态变量近似为使用设计约束，而不用实际状态变量

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 零阶近似法 至少要适应所用的全部现有的设计集,以形成近似式: H=a+∑aXn+∑bX2+2∑ CmnXmnx2 H=目标函数或状态变量的近似值 Xn=设计变量n a,b,c=系数 N=设计变量总数 M5-5

M5-5 设计优化（II） - 方法 零阶近似法 – 至少要适应所用的全部现有的设计集，以形成近似式： H = 目标函数或状态变量的近似值 Xn = 设计变量 n a, b, c = 系数 N = 设计变量总数 m n N m N n m m n N n n n N n H a an Xn b X  c X X − = = = = + = + + + 1 1 1 1 2 1 0

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 零阶近似法 可用 OPEQN(或 Design Opt> Method/ Tool>Sub- problem)控制 近似式的形成: 二次项+交叉项(缺省为OBJ) 仅有二次项(缺省为S 线形项 +∑anXn+∑bX2+∑∑ mn m=1n=m+1 线形项 次项 二次项+交叉项 M5-6

M5-6 设计优化（II） - 方法 零阶近似法 – 可用OPEQN (或 Design Opt > Method/Tool > Sub-problem) 控制 近似式的形成： • 二次项 + 交叉项 (缺省为 OBJ) • 仅有二次项 (缺省为 SV) • 线形项 m n N m N n m m n N n n n N n H a an Xn b X  c X X − = = = = + = + + + 1 1 1 1 2 1 0 ~ 线形项 二次项 二次项 + 交叉项

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 零阶近似法 开始时,需要几个设计集,以形成近似式。 ANSYS产生随机设计(缺省为7个),或用优化数据库中的现成设计 可提供已知的“好的”设计来改进近似精度 提示:由随机法或单步循环法(或任何其他方法)开始,以产生一些设 计方案,然后只保留可行域内的或最好的n个设计。 M5-7

M5-7 设计优化（II） - 方法 零阶近似法 • 开始时， 需要几个设计集，以形成近似式。 – ANSYS 产生随机设计 (缺省为7个) ，或用优化数据库中的现成设计 – 可提供已知的“好的”设计来改进近似精度。 提示： 由随机法或单步循环法 (或任何其他方法)开始，以产生一些设 计方案，然后只保留可行域内的或最好的n个设计

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 零阶近似法 对大多数应用推荐用零阶近似法,这是因为: 采用通用方法。 迅速获得优化结果。 M5-8

M5-8 设计优化（II） - 方法 零阶近似法 • 对大多数应用推荐用零阶近似法，这是因为： – 采用通用方法。 – 迅速获得优化结果

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 阶方法 一阶方法 用因变量的导数-OBJ和SV-来决定搜索方向并获得优化结果。 没有近似,所以这种方法更精确 每次选代涉及多次分析(对分析文件的多次循环),以确定适当的搜 索方向。 M5-9

M5-9 设计优化（II） - 方法 一阶方法 一阶方法 • 用因变量的导数 - OBJ 和 SV - 来决定搜索方向并获得优化结果。 • 没有近似，所以这种方法更精确。 • 每次迭代涉及多次分析 (对分析文件的多次循环)，以确定适当的搜 索方向

ANSYS 设计优化(Ⅲ)-方法 阶方法 要选择一阶方法: Design Opt Method/Tool 或用 OPTYPE和 OPFRST [OPTYPE] Specify Opt imization Method/Tool optype, first o Single Run C Random Designs opfrst, nitr, size, delta S Factorial S|zE和DEL7A用缺省值,通常已 D Sub-Problen 足够 y User Optimizer PFRST] Controle for First-order Optinization NITR Maximun iterations Percent step sise DELTA Percent forward d⊥ff

M5-10 设计优化（II） - 方法 一阶方法 • 要选择一阶方法： – Design Opt > Method/Tool... – 或用 OPTYPE 和 OPFRST: optype,first opfrst,nitr,size,delta – SIZE 和 DELTA 用缺省值，通常已 足够