ANSYS优化设计

ANSYS优化设计设计优化技术ANSYS优化设计是一种基于计算机仿真和数值分析的设计优化方法。

它利用ANSYS软件平台上的多物理场问题求解器和优化算法，对设计进行高效、全面的优化。

通过不断迭代求解和更新设计参数，最终达到设计性能的最优化。

ANSYS优化设计涵盖了多个领域的设计问题，例如结构优化、流体优化、电磁优化等。

在结构优化中，可以通过调整材料属性、几何形状和连接方式等设计参数，使结构在承受最大载荷的同时，尽可能地减少重量和成本。

在流体优化中，可以通过调整流体流动的速度、方向和阻力等设计参数，使流体系统的效率和性能得到最大化。

在电磁优化中，可以通过调整电磁场的分布和强度等设计参数，实现电磁设备的最佳性能。

ANSYS优化设计的核心是优化算法。

ANSYS提供了多种优化算法，包括遗传算法、进化算法、粒子群算法等。

这些算法可以根据设计问题的特点和约束条件选择合适的优化策略，并通过不断地试验和调整设计参数，逐步优化设计方案。

优化设计的目标通常是在一定的约束条件下，使设计满足最大化性能、最小化成本或达到特定的指标要求。

使用ANSYS进行优化设计需要以下几个步骤。

首先，确定优化目标和约束条件。

这包括定义设计的性能要求、约束条件、可变参数范围等。

其次，建立数学模型。

将设计问题转化为数学方程组，并确定相关参数之间的关系。

然后，选择合适的优化算法。

根据设计问题的特点和约束条件，选择合适的优化算法进行求解。

最后，进行多次迭代求解。

根据优化算法的要求，通过不断地更新设计参数，逐步接近最优解。

ANSYS优化设计具有以下优势。

首先，通过仿真和数值分析，可以提前发现并解决设计中的问题，减少试错成本。

其次，可以在多个设计方案中比较和选择最优解，提高设计性能。

第三，使用计算机仿真和优化算法，可以大大缩短设计周期，提高设计效率。

最后，ANSYS提供了丰富的优化设计工具和资源，使设计工程师可以更好地应用和掌握优化设计技术。

总之，ANSYS优化设计是一种基于计算机仿真和数值分析的设计优化方法。

第五章ANSYS 优化设计拓扑优化拓扑优化是指形状优化，也称为外形优化，其目的是寻找载荷作用下的物体最佳材料分配方案，最大刚度设计。

拓扑优化的原理是在满足结构体积缩减量的条件下使结构的柔度极小化。

极小化的结构柔度实际就是要求结构的刚度最大化。

ANSYS提供的拓扑优化技术用于确定系统的最佳几何形状，其原理是系统材料发挥最大利用率，同时确保诸如整体刚度、自振频率等在满足工程要求的条件下获得极大或极小值。

优化参数：不需要人工定义优化参数，而是自动将材料分布当作优化参数。

目标函数：是在满足给定的实际约束条件下（如体积减小等）需要极大或极小化的参数，通常采用的目标函数是结构柔量能量(the energy of structure compliance)极小化和基频最大等。

支持的单元类型：二维实体单元：PLANE2、PLANE82，用于平面应力或轴对称问题；三维实体单元：SOLID92、SOLID95；壳单元：SHELL93。

特别提醒：1、ANSYS程序只对单元类型编号等于1的单元部分进行拓扑优化，对于单元类型编号等于或大于2的单元网格不进行拓扑优化。

2、（1）拓扑优化只能基于线性结构静力分析或模态分析，其它分析类型暂时还不支持。

（2）ANSYS实际提供的拓扑优化为基于线性结构静力分析的最大静态刚度拓扑优化设计和基于模态分析的最大动态刚度优化设计，同时需要达到体积最小化目的。

（3）采用单载荷步或多载荷步的线性结构静力分析时，施加相应的载荷和边界条件。

采用模态频率分析，仅仅施加边界条件。

3、拓扑优化的结果对网格划分密度非常敏感，较细密的网格可以产生更加清晰、确定的拓扑结果，但计算会随着单元规模的增加而需要更多的收敛时间；相反，较粗的网格会生成模糊、不确定的拓扑结果。

另外，拓扑优化结果对载荷情况十分敏感，有时很小的载荷变化将导致拓扑优化结果的巨大差异。

优化设计1． 简介举例：如何在原材料消耗最少情况下，使水杯的容积最大。

利用ansys APDL 进行优化设计的例子一、问题描述：约束条件；1.总应力不超过"max2, 梁的变形不超过8m*3, 梁的高度不超过hm^x目标函数：使梁的重量最小二、分析文件的APDL语句及注释：（可把该文件拷贝到一个文本文件，作为ansys的分析文件。

）!第一步，初始化ANSYS系统环境FINISH/CLEAR/filename,BeamOpt!第二步，定义参数化设计变量B=1.4 !初始化宽度H=3.8 !初始化高度!第三步，利用参数创建有限元模型/PREP7 !进入前处理ET,1,BEAM3 !定义单元类型为BEAM3AREA=B*H !梁的截面积ETABLE,SMAX_I,NMISC,1 !每个单元I 节点处应力的最大值ETABLE,SMAX_J,NMISC,3 !每个单元J 节点处应力的最大值!绕Z 轴的转动惯量FILLE,1,2EGEN,10,1,-1 FINISH !第四步，执行求解 /SOLUANTYPE,STATICD,1,UX,0,,11,10,UYSFBEAM,ALL,1,PRES,20 !施加压力（单位长度上的负荷） =20SOLVEFINISH!第五步，进入后处理并创建状态变量与目标变量 /POST1SET,,,,!对单元表求和 *GET,VOLUME,SSUM,,ITEM,VOLU ! 得到总的体积ESORT,ETAB,SMAX_I,,1!按照单元SMAX_I 的绝对值大小排序 *GET,SMAXI,SORT,,MAX!参数 SMAXI=SMAX_I 中的最大值 ESORT,ETAB,SMAX_J,,1!按照单元SMAX_J 的绝对值大小排序 *GET,SMAXJ,SORT,,MAX !参数 SMAXJ=SMAX_J 中的最大值R,1,AREA,IZZ,H !定义单元实常数，以设计变量表示 MP,EX,1,30E6 MP,PRXY,1,0.3N,1!创建节点1 N,11,120!创建节点11NSORT,U,Y !以Uy 为基准对节点排序 *GET,DMAX,SORT,,MAX !参数DMAX=最大位移ETABLE,VOLU,VOLU !VOLU=每个单元的体积SSUMSMAX=SMAXI>SMAXJ !找到最大的应力FINISH三、优化过程的菜单方式实现1、1、读入分析文件进行分析：2、进入。

基于ANSYS的车架结构优化设计车架结构在汽车工程中起着至关重要的作用，它是支撑整个车辆的骨架，承受着来自地面、悬挂系统和动力系统的力和扭矩。

为了满足车辆的性能要求，提高安全性和降低噪音振动，车架结构需要进行优化设计。

本文将通过使用ANSYS软件进行车架结构优化设计，并详细介绍整个优化设计过程。

第一步是建立车架的有限元模型。

有限元分析是一种以离散化方法来近似连续物体的一种数学方法。

在车架结构的有限元建模中，可以使用SOLID186单元来模拟车架的实体结构。

同时，还需要将汽车的质量、车轮的载荷等加载到有限元模型中。

第二步是进行静态结构分析。

静态结构分析是车架结构优化设计的基础，可以评估车架在不同载荷情况下的应力和变形情况。

在进行静态结构分析之前，需要根据汽车设计标准和车辆使用条件来确定适当的载荷情况。

采用ANSYS软件进行静态结构分析，可以得到车架的应力和变形分布情况。

第三步是进行优化设计。

优化设计是车架结构设计中的重要环节，可以通过调整车架的材料、形状和尺寸等参数来改善车架的性能。

在ANSYS 中，可以使用自动优化工具进行优化设计。

首先，需要定义优化目标函数和约束条件，例如最小化最大应力、最小化车架的质量等。

然后，可以选择不同的优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，来最优解。

通过多次迭代和分析，可以逐步得到最优的车架结构。

第四步是验证优化结果。

在优化设计完成后，需要进行验证来确认优化结果的可行性和有效性。

可以对优化后的车架结构进行静态结构分析、模态分析和疲劳寿命分析等，来评估车架的性能和可靠性。

如果结果满足要求，就可以进行后续的制造和测试。

总之，基于ANSYS的车架结构优化设计可以帮助工程师更好地理解和改善车架的性能。

通过使用ANSYS软件进行有限元建模、静态结构分析、优化设计和验证，可以得到最优的车架结构，提高汽车的性能和安全性。

同时，车架结构优化设计还可以减少材料的使用和降低成本，对环境也有积极的意义。

基于ANSYS workbench的汽车传动轴有限元分析和优化设计使用ANSYS Workbench进行汽车传动轴的有限元分析和优化设计是一种常见的方法。

以下是基于ANSYS Workbench的汽车传动轴有限元分析和优化设计的一般步骤：1.创建几何模型：使用CAD软件创建传动轴的几何模型，并将其导入到ANSYS Workbench中。

确保几何模型准确、完整，并符合设计要求。

2.网格划分：对传动轴几何模型进行网格划分，将其划分为离散的单元。

选择合适的网格划分方法和单元类型，以确保模型的准确性和计算效率。

3.材料属性定义：定义传动轴所使用的材料的力学性质，如弹性模量、泊松比、密度等。

确保选择适当的材料模型，以准确模拟材料的行为。

4.载荷和约束定义：定义施加在传动轴上的载荷，如扭矩、轴向力等。

同时，定义约束条件，如固定轴承端点、自由转动等。

5.设置分析类型和求解器：根据实际情况选择适当的分析类型，如静态、动态、模态等。

配置求解器设置，选择合适的求解器类型和参数。

6.进行有限元分析：运行有限元分析，计算传动轴的应力、变形和振动等。

根据分析结果，评估传动轴的性能和强度。

7.优化设计：根据有限元分析的结果，对传动轴的结构进行优化设计。

通过调整传动轴的几何形状、材料或其他参数，以提高其性能。

8.重新进行有限元分析：对优化后的设计进行再次有限元分析，以验证优化结果。

如果需要，可以多次进行重复优化和分析的步骤。

9.结果评估和优化验证：评估优化结果的有效性，并验证传动轴在实际工况下的性能。

根据需求进行修正和改进。

请注意，基于ANSYS Workbench的有限元分析和优化设计需要一定的专业知识和技能。

基于ANSYS的风扇设计与优化一、引言风扇是一种常见的动力工具，广泛应用于家用电器、车辆、建筑等领域。

良好的风扇设计和优化可以提高工作效率和节能性能，为各行各业带来巨大的经济和环境收益。

本文将介绍基于ANSYS的风扇设计与优化的方法和实践，力图提供一个全面的指导。

二、风扇设计的基本原理1.风扇的工作理论风扇是通过旋转叶片产生气流，利用气流的动能对周围空气进行运动的装置。

其工作原理是将旋转动能转化为风速和压力。

风扇的关键参数包括风量、风速和静压。

2.风扇的主要构件风扇由电机、叶轮和外壳组成。

电机提供动力，叶轮是产生气流的关键部分，外壳起到引导气流的作用。

三、基于ANSYS的风扇设计与优化实践1.建立风扇模型首先，在ANSYS软件中，我们需要建立一个风扇的三维模型。

可以使用CAD 模型导入、参数化建模等方法。

接下来，通过划分网格，提高模型的精度和计算效率。

2.流体动力学模拟在建立了风扇模型后，通过ANSYS的流体动力学（CFD）模块进行模拟分析。

CFD模块可以模拟风扇在不同工况下的气流特性，如风速、风量和静压等。

通过调整叶片的形状和数量，可以改变风扇的气流性能。

3.模拟结果分析根据CFD模拟的结果，可以对风扇的气流性能进行评估和分析。

比如，可以通过观察叶轮上的压力分布、流线图和速度云图等来判断风扇的工作效果。

同时，也可以对比不同设计方案的性能差异，选择最佳的风扇设计方案。

4.优化设计根据模拟结果的分析，我们可以进一步优化风扇的设计。

比如，可以通过调整叶片的形状和数量来改变风扇的工作效率和噪声水平。

还可以通过优化叶轮和外壳之间的匹配关系，减少内部的漏风和压力损失。

5.验证与改进进行优化设计后，需要对改进后的风扇进行验证。

可以通过建立物理原型并进行实验测试来验证CFD模拟的准确性。

如果实验结果与模拟结果一致，说明优化设计是可行的。

如果存在差异，则需要对模型进行进一步改进和优化。

四、风扇设计与优化的挑战与展望1.挑战风扇设计与优化面临着诸多挑战。

基于ANSYS的机械结构强度计算及优化设计随着科技的不断发展，机械结构在各行各业中扮演着至关重要的角色。

为确保机械结构的安全性和可靠性，强度计算和优化设计成为了不可忽视的环节。

本文将介绍如何利用ANSYS软件进行机械结构的强度计算及优化设计，旨在提升产品的质量和性能。

1. 强度计算的基本原理强度计算是指通过数学方法和有限元分析等技术手段，预测机械结构在特定工况下的受力状态和应力分布，以评估其承载能力和强度情况。

ANSYS作为一款强大的有限元分析软件，提供了丰富的分析工具和模拟功能，可以高效准确地进行机械结构的强度计算。

2. 剖析ANSYS软件的应用ANSYS软件支持用户对机械结构模型进行网格划分、材料属性定义、加载条件设置等操作，并可以对结构进行静力、动力、热力学等方面的强度计算。

在进行强度计算之前，用户需要先建立准确的模型，并进行网格划分。

通过选择各个部件的材料属性和相应的加载条件，可以模拟出真实工况下机械结构的受力状态。

3. 强度计算结果的分析在进行强度计算后，ANSYS能够生成大量的数据和图形，如应力云图、位移变形图、应力分布图等。

通过这些图形和数据，用户可以直观地了解机械结构的受力情况，进而分析结构的强度和刚度情况。

根据实际需求，用户可以对强度计算结果进行进一步的优化设计。

4. 优化设计的思路和方法机械结构的优化设计是通过对结构形状、材料和参数等方面的调整，以达到优化目标的一种方法。

在进行优化设计时，考虑到机械结构的复杂性和多变性，我们可以采用基于ANSYS软件的仿真和优化技术。

通过设置设计变量、约束条件和优化目标，可以对机械结构进行参数优化和拓扑优化，从而改善结构的性能。

5. 优化设计案例分析以一个机械零部件的优化设计为例，首先在ANSYS中建立机械结构的有限元模型并进行强度计算。

然后，设定设计变量和约束条件，以降低结构的重量和提高承载能力为优化目标，利用优化算法进行设计迭代。

通过多次迭代计算和评估，最终获得一个满足设计要求的优化结构。

利用ANSYS进行优化设计时的几种优化算法优化技术理解计算机程序的算法总是很有用的，尤其是在优化设计中。

在这一部分中，将提供对下列方法的说明：零阶方法，一阶方法，随机搜索法，等步长搜索法，乘子计算法和最优梯度法。

(更多的细节参见ANSYS Theory Reference 第20章。

)零阶方法零阶方法之所以称为零阶方法是由于它只用到因变量而不用到它的偏导数。

在零阶方法中有两个重要的概念：目标函数和状态变量的逼近方法，由约束的优化问题转换为非约束的优化问题。

逼近方法：本方法中，程序用曲线拟合来建立目标函数和设计变量之间的关系。

这是通过用几个设计变量序列计算目标函数然后求得各数据点间最小平方实现的。

该结果曲线(或平面)叫做逼近。

每次优化循环生成一个新的数据点，目标函数就完成一次更新。

实际上是逼近被求解最小值而并非目标函数。

状态变量也是同样处理的。

每个状态变量都生成一个逼近并在每次循环后更新。

用户可以控制优化近似的逼近曲线。

可以指定线性拟合，平方拟合或平方差拟合。

缺省情况下，用平方差拟合目标函数，用平方拟合状态变量。

用下列方法实现该控制功能：Command: OPEQNGUI: Main Menu>Design Opt>Method/ToolOPEQN同样可以控制设计数据点在形成逼近时如何加权;见ANSYS Theory Referenc e。

转换为非约束问题状态变量和设计变量的数值范围约束了设计，优化问题就成为约束的优化问题。

ANS YS程序将其转化为非约束问题，因为后者的最小化方法比前者更有效率。

转换是通过对目标函数逼近加罚函数的方法计入所加约束的。

搜索非约束目标函数的逼近是在每次迭代中用Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) 实现的。

收敛检查在每次循环结束时都要进行收敛检查。

当当前的，前面的或最佳设计是合理的而且满足下列条件之一时，问题就是收敛的：& #61548; 目标函数值由最佳合理设计到当前设计的变化应小于目标函数允差。

基于ANSYS模拟的风力发电机组叶片优化设计引言随着全球对可再生能源需求的不断增加，风力发电作为一种理想的清洁能源逐渐受到广泛关注。

风力发电机组中的叶片作为最核心的部件之一，对发电机组的性能影响至关重要。

本文将基于ANSYS软件进行风力发电机组叶片的优化设计，旨在提高其效率和可靠性。

一、风力发电原理简介风力发电是利用风能驱动风力发电机组发电的一种可再生能源发电方式。

其基本原理是利用风动力驱动叶片旋转，通过旋转轴上的发电机将机械能转化为电能。

叶片的设计与性能优化直接影响着风力发电机组的效率和输出功率。

二、风力发电机组叶片设计的挑战风力发电机组叶片的设计面临一些挑战。

首先，叶片需要在复杂多变的风场环境下工作，面对不同强度和方向的风力。

其次，叶片材料需要具备一定的强度和韧性，以应对不同的工作条件和负荷。

最后，叶片的结构设计需要在保证强度的前提下，尽可能减小重量和阻力，以提高风力发电机组的效率。

三、ANSYS在风力发电机组叶片优化设计中的应用ANSYS是一种常用的工程仿真软件，可以提供准确的数值模拟和分析结果，对风力发电机组叶片的设计和优化起到重要作用。

在风力发电机组叶片设计中，ANSYS可以用来进行叶片结构分析、风场模拟和性能优化等方面。

1. 叶片结构分析通过ANSYS的结构分析功能，可以对风力发电机组叶片进行强度和刚度分析，以确定叶片的结构设计是否满足工作要求。

这可以帮助设计者找到叶片的薄弱点，进行针对性的结构优化，提高叶片的可靠性和使用寿命。

2. 风场模拟ANSYS的流体力学分析功能可以模拟叶片在不同风场环境下的工作情况。

通过建立风场模型，可以分析不同风速和风向对叶片的影响，进而优化叶片的气动特性。

这有助于提高叶片的抗风能力和发电效率。

3. 性能优化ANSYS的优化算法可以对风力发电机组叶片的形状和结构进行优化。

通过设定优化目标和约束条件，可以自动调整叶片的参数，使之达到最佳性能。

例如，可以通过优化叶片的曲率和扭转角度，以最大程度地提高风力发电机组的输出功率。

1优化设计什么是优化设计?优化设计是一种寻觅确信最优设计方案的技术。

所谓“最优设计”，指的是一种方案能够知足所有的设计要求，而且所需的支出（如重量，面积，体积，应力，费用等）最小。

也确实是说，最优设计方案确实是一个最有效率的方案。

设计方案的任何方面都是能够优化的，比如说：尺寸（如厚度），形状（如过渡圆角的大小），支撑位置，制造费用，自然频率，材料特性等。

事实上，所有能够参数化的ANSYS选项都能够作优化设计。

（关于ANSYS参数，请参看ANSYS Modeling and Meshing Guide 第十四章。

）ANSYS程序提供了两种优化的方式，这两种方式能够处置绝大多数的优化问题。

零阶方式是一个很完善的处置方式，能够很有效地处置大多数的工程问题。

一阶方式基于目标函数对设计变量的灵敏程度，因此加倍适合于精准的优化分析。

关于这两种方式，ANSYS程序提供了一系列的分析——评估——修正的循环进程。

确实是关于初始设计进行分析，对分析结果就设计要求进行评估，然后修正设计。

这一循环进程重复进行直到所有的设计要求都知足为止。

除这两种优化方式，ANSYS程序还提供了一系列的优化工具以提高优化进程的效率。

例如，随机优化分析的迭代次数是能够指定的。

随机计算结果的初始值能够作为优化进程的起点数值。

大体概念在介绍优化设计进程之前，咱们先给出一些大体的概念：设计变量，状态变量，目标函数，合理和不合理的设计，分析文件，迭代，循环，设计序列等。

咱们看以下一个典型的优化设计问题：在以下的约束条件下找出如下矩形截面梁的最小重量：总应力不超过max [max]梁的变形不超过max [max]梁的高度h不超过hmax [h hmax]图1-1 梁的优化设计例如设计变量（DVs）为自变量，优化结果的取得确实是通过改变设计变量的数值来实现的。

每一个设计变量都有上下限，它概念了设计变量的转变范围。

在以上的问题里，设计变量很显然为梁的宽度b和高度h。

ANSYS 优化设计1.认识ANSYS优化模块1.1 什么时候我需要它的帮忙？什么是ANSYS优化？我想说明一个例子要比我在这里对你絮叨半天容易理解的多。

注意过普通的水杯吗?底面圆圆的，上面加盖的哪一种.仔细观察一下，你会发现比较老式的此类水杯有一个共同特点：底面直径＝水杯高度。

图1 水杯的简化模型为什么是这样呢?因为只有满足这个条件，才能在原料耗费最少的情况下使杯子的容积最大。

在材料一定的情况下，如果水杯的底面积大，其高度必然就要小；如果高度变大了,底面积又大不了，如何调和这两者之间的矛盾？其实这恰恰就反应了一个完整的优化过程。

在这里，一个水杯的材料是一定的，所要优化的变量就是杯子底面的半径r和杯子的高度h,在ANSYS的优化模块里面把这些需要优化的变量叫做设计变量（DV）;优化的目标是要使整个水杯的容积最大，这个目标在ANSYS的优化过程里叫目标函数（OBJ);再者，对设计变量的优化有一定的限制条件，比如说整个杯子的材料不变,这些限制条件在ANSYS的优化模块中用状态变量（SV）来控制。

下面我们就来看看ANSYS中怎么通过设定DV、SV、OBJ，利用优化模块求解以上问题。

首先参数化的建立一个分析文件(假设叫volu.inp），水杯初始半径为R＝1,高度为H＝1（DV),由于水杯材料直接喝水杯的表面积有关系，这里假设水杯表面积不能大于100,这样就有S＝2πRH＋2πR2〈100（SV)，水杯的容积为V＝πR2H(OBJ)。

File:volu。

inp （用参数直接定义也可或者在命令栏内直接写)R=1H=1S=2＊3.14＊R*H+2*3。

14＊R*RV=10000/（3.14＊R*R*H）然后再建一个优化分析文件（假设叫optvolu。

inp）,设定优化变量，并求解。

/clear,nostart/input，volu，inp/optopanl,volu，inpopvar,R，dv，1，10，1e-2opvar,H,dv，1,10，1e-2opvar,S，sv,，100,1e—2opvar,V，obj,，,1e—2opkeep,onoptype，subpopsave，optvolu，opt0opexec最后，打开Ansys6.1，在命令输入框中键入“/input,optvolu，inp”，整个优化过程就开始了.图2 ANSYS优化过程图几秒钟的优化过程结束后，让我们来看一下优化的结果：/optoptlist,all图3 优化结果1上图中左右带*的SET 22是最优解，由此可以看出,要想在表面积一定的情况下使水杯容积最大，的确有这样一个规律 H=D=2＊R.有兴趣的同志可以用求极值的方法演算一下,一定会得到相同的答案。

ANSYS优化设计--设计优化技术ANSYS设计优化技术基于ANSYS的APDL语言建立的参数化模型。

基于参数化有限元分析过程的设计优化包含下列基本要素：1、设计变量（往往在开始级、前处理器或求解器中定义）；2、状态变量（来源于分析的结果后处理）；3、目标函数（最后得到关于模型系统或分析结果的导出量）；4、优化计算方法即优化设计工具（零阶方法是一个可以有效处理大多数工程问题的方法，一阶方法基于目标函数对设计变量的敏感程度，更加适合于精确的优化分析）。

优化设计过程就是一个反复优化改变设计变量以在满足状态变量限制条件下使目标函数变量参数逼近最小值。

在执行优化分析前必须创建一个分析文件，它是一个基于APDL参数化有限元分析过程的命令流输入文件，包括一个完整的前处理、求解和后处理分析过程，其中必须包含一个参数化的模型，定义有设计变量、状态变量和目标函数。

基本过程：1、利用APDL的参数技术和ANSYS的命令创建参数化分析文件，用于优化循环分析文件，除包括整个分析过程外还必须满足以下条件。

（1）在前处理器PREP7中建立参数化模型。

（2）在求解器SOLUTION中求解。

（3）在后处理器POST1/POST26中提取并指定状态变量和目标函数。

2、进入优化设计器OPT，执行优化设计分析过程。

（1）指定分析文件。

（2）声明优化变量，包括设计变量、状态变量和目标函数。

（3）选择优化工具或优化方法。

（4）指定优化循环控制方式。

（5）进行优化分析。

（6）查看设计序列结果。

求解方法：1、Single Run：2、Random Designs：3、Factorial：4、Gradient：5、DVSweeps：6、Sub-Problem：7、First-Order：8、UserOptimizer：注：1、在进入求解器之前定义设计变量，以便在优化设计器中指定读取分析文件的起始行为第一个/prep7命令行。

每次优化迭代计算完成后程序自动修改设计变量的值，并进入下一次迭代，即重新从指定的起始行读取分析文件，如果起始行后接着出现优化变量赋值定义语句，那么优化变量的值就强制恢复成初始值，即设计变量始终保持不变，不进行任何循环优化计算。

ANSYS优化设计ANSYS是一款广泛应用于工程设计和分析领域的计算机辅助工程分析软件。

其中的优化设计功能可以帮助工程师在设计过程中通过数值方法优化设计方案，以求得更优的设计结果。

本文将从优化设计的基本原理和流程、常用的优化设计方法以及ANSYS优化设计功能的使用方法等方面进行讨论。

优化设计的基本原理和流程优化设计的基本原理是通过对设计变量进行调整，使一些指标函数达到最优值，以达到满足设计要求的目标。

在优化设计流程中，首先需要明确设计目标和约束条件，例如最小化结构重量、最大化热交换效率等。

然后选择适当的优化方法并建立数学模型，通过计算求解得到最优设计方案。

常用的优化设计方法1.数学规划方法：包括线性规划、非线性规划等。

线性规划适用于目标函数和约束条件为线性关系的情况，非线性规划适用于目标函数和约束条件中包含非线性关系的情况。

2.遗传算法：模拟生物进化过程，通过基因组合、交叉和变异等操作，通过适应度评估得到最优解。

3.粒子群算法：模拟鸟群觅食行为，通过个体之间的位置和速度变化来逐步逼近最优解。

4.有限元法优化：通过建立有限元模型，通过改变设计变量来优化结构。

1. OptiStruct：OptiStruct是一种拥有高性能求解器的结构优化软件，能够处理多种优化问题。

在使用OptiStruct进行优化设计时，首先需要建立结构有限元模型，并设置设计变量、目标函数和约束条件。

然后通过OptiStruct的求解器求解得到最优设计方案。

2. DesignXplorer：DesignXplorer是ANSYS的参数化设计和优化软件，能够实现参数化建模、敏感性分析、Design of Experiments（DOE）等功能。

在使用DesignXplorer进行优化设计时，可以使用该软件提供的多种参数化建模工具进行建模，并通过设定设计变量的范围和目标函数来进行优化计算。

3. Workbench Optimization：Workbench Optimization是ANSYS Workbench的一个模块，可以对ANSYS Workbench中的各种分析模块进行全局优化。

1文件存储（1）仿真模块与优化模块文件夹如下图所示：（2）仿真流程Workbench界面流程节点，对应后台文件如下图所示。

1.材料文件；2.几何文件；3.设置及网格、结果文件2优化参数设置左侧为输入输出参数界面，右侧为工况列表。

目标：提取结果最小值3ANSYS WORKBENCH优化设计3.1目标驱动优化(Driven optimization)和多学科项目类似。

算例：Direct_optimization.wbpj3.1.1确定输入输出参数输入输出参数如下图所示：3.1.2设置优化目标设置一个或者多个优化目标，如将质量最小化作为目标，并设置质量范围，如下图所示。

3.1.3输入参数范围设置两个输入参数范围如下图所示：3.1.4优化方法（1）是否保留工况点求解数据（2）目标驱动的优化方法•Screening•MOGA•NLPQL•MISQP•Adaptive Single-Objective•Adaptive Multiple-Objective（3）设置工况数量，最小6个（4）设置残差结果残差设置：1e-6（5）设置候选工况数残差达不到要求，增加候选节点继续优化计算。

3.1.5求解开始求解显示当前求解工况仿真各个节点状态显示计算候选工况3.1.6优化完毕3.1.6.1 输入参数变化曲线显示两个输入参数变化曲线3.1.6.2 工况数据列表3.1.6.3收敛判断描述优化目标，优化算法，是否收敛，最优工况等，类似于设置总结3.1.6.4 结果设置参考点，计算工况残差，优化目标结果满足1e-6标准，即可认为收敛。

工况DP7为参考点，DP11残差为0，则最优点为DP7。

工况结果分布散点图3.1.6.5 输入输出分布算例：parameter_correlation.wbpj3.2.1参数设置（1）是否保留工况点数据DX计算完成后是否保留相关数据（2）失败工况管理(failed design points management)尝试计算次数（Number of retries）：失败后重新尝试计算的次数计算延迟时间（Retry delay）：两次重新计算之间要经过多少时间。