ANSYS響應(yīng)曲面法優(yōu)化分析

2016-10-25  by:CAE仿真在線  來源:互聯(lián)網(wǎng)

直接優(yōu)化分析花費的計算太多,而且無法對設(shè)計提供較好的建議,因此,經(jīng)常要使用到響應(yīng)曲面法來進(jìn)行優(yōu)化,響應(yīng)曲面優(yōu)化分為實驗設(shè)計類型和響應(yīng)曲面類型接下來分別介紹。

1、實驗設(shè)計類型

?Design of Experiments Type 實驗設(shè)計類型,用于產(chǎn)生抽樣的點,用于后續(xù)的計算。



? CCD(Central Composite Design) ,有五層的部分因子設(shè)計,比較適應(yīng)二次響應(yīng)模型,CCD的樣本側(cè)重于參數(shù)點附近 。





?Face-Centered:  三層的設(shè)計,無旋轉(zhuǎn)性。 alpha值等于1.0。一個模板類型的設(shè)置會自動出現(xiàn),使用標(biāo)準(zhǔn)和增強(qiáng)選項。選擇用于增強(qiáng)的響應(yīng)面可能更合適。



?Rotatable:  一個五層的設(shè)計,包括可轉(zhuǎn)動。 α值是根據(jù)輸入變量的數(shù)量和階乘部分的一小部分來計算。與可轉(zhuǎn)動一種設(shè)計具有擬合值的方差相同,無論從中心點的方向。 



? VIF-Optimality:   其中Alpha值是通過最小化非正交稱為方差膨脹因子(VIF)的量度計算一個五層的設(shè)計。越高度相關(guān)的輸入變量,在回歸模型,較高的方差膨脹因子的一個或多個方面。               

? G-Optimality:    最大限度地減少了預(yù)期的錯誤的措施在一個預(yù)測,減少預(yù)測在感興趣的地區(qū)最大的預(yù)期變化。

?Auto-Defined:   設(shè)計探索自動選擇基于輸入變量的個數(shù)的設(shè)計類型。在VIF-Optimality與G-Optimality之間選擇,建議大多數(shù)情況下使用此選項。

Optimal Space-Filling Design ,在整個設(shè)計空間均勻分布,空間填充能力強(qiáng),適用于后續(xù)的Kriging, Non-arametric Regression , Neural Networks的響應(yīng)面類型,為了節(jié)省計算時間,可以指定樣本數(shù),樣本有可能沒有落在角落及中點。



?Box-Behnken Design  ,有三層的部分因子設(shè)計,比CCD需要更少的設(shè)計點,當(dāng)極值出現(xiàn)在箱體的角落時,分析不可靠。



⑨Custom DOE ,允許輸入自己設(shè)計的樣本表,數(shù)據(jù)格式為(.csv)



⑩Sparse Grid Initialization , Sparse Grid 響應(yīng)面類型必須使用該實驗設(shè)計類型,不用設(shè)置,系統(tǒng)會自己進(jìn)行計算。

2、響應(yīng)曲面的類型介紹

?



?Standard Response Surface ,用一個二階多項式來擬合。Output=f(inputs)



 ?Kriging ,用一個二階多項式來擬合Output=f(inputs) + Z(inputs),其中Z為本地修正項。將提供更好的結(jié)果比標(biāo)準(zhǔn)的響應(yīng)面時的變化。



?可以通過知道細(xì)化點來提高響應(yīng)曲面的精度。



?Non-Parametric Regression ,創(chuàng)建一個空間帶,把取樣點都包含進(jìn)去。





?適用于非線性響應(yīng) ,計算時間長。Neural Network ,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng),具有高度非線性響應(yīng) ,少用,單元不能多于10個。





?Sparse Grid ,稀疏網(wǎng)格最大深度:指每個方向上最大的插值數(shù)。最大相對誤差:用來控制計算收斂。




?打開之前直接優(yōu)化分析的項目。點擊Response Surface Optimization,拖動到項目中。


⑨點擊Design of Experiments 進(jìn)入實驗設(shè)計。 




⑩點擊 Design of Experiments 進(jìn)入選擇實驗類型。


?用默認(rèn)CCD類型不改變




?在輸入?yún)?shù)欄中,點擊P1 - DS_THICK。在下限輸入0.5,上限輸入3。

在P2-DS_WIDTH1。在下限輸入50,上限輸入100。

在P3-DS_WIDTH2。在下限輸入20,上限輸入60。


?點擊Update開始更新。



?點擊Return to Project 返回主界面。



?點擊進(jìn)入Response Surface。



?點擊進(jìn)入選擇響應(yīng)面類型 



█選擇Kriging ,及Auto 



★點擊Update開始更新。 



★點擊Return to Project 返回主界面。



★點擊Optimization進(jìn)入求解。




★點擊Objectives and Constraints 設(shè)置輸出目標(biāo)。


?如下圖設(shè)置輸出,控制質(zhì)量目標(biāo)為最小值,變形目標(biāo)<=0.5。



★點擊 Optimization 選擇目標(biāo)算法。



★選擇Screening方法,樣本數(shù)輸入10000 。



★點擊Update開始更新。 



★很快可以得出最佳解。



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