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CO.zip_CO的多学科协同优化_多学科优化

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简介:
本文探讨了多学科协同优化(MDO)技术在工程设计中的应用,特别关注于如何通过跨学科合作提高产品性能和效率。 采用松弛因子法处理多学科协同优化问题的一个具体算例验证了该方法的有效性。

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  • CO.zip_CO_
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    本文探讨了多学科协同优化(MDO)技术在工程设计中的应用,特别关注于如何通过跨学科合作提高产品性能和效率。 采用松弛因子法处理多学科协同优化问题的一个具体算例验证了该方法的有效性。
  • ANSYS optiSLang 设计软件 v8.0.0.58613 免费版
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    ANSYS optiSLang是一款专业的多学科设计优化软件,版本v8.0.0.58613提供全面的分析和仿真功能,帮助工程师高效地进行产品设计与创新。 ANSYS optiSLang是一款多学科优化设计分析软件,在参数敏感度分析、稳健性评估、可靠性分析、多学科优化以及稳健与可靠性优化设计方面具有强大的功能。 其主要优势包括: 1. 流程自动化:可以与其他虚拟产品研发中的大部分工具搭配使用,覆盖整个CAE工作流程。 2. 设计和数据探索:提供全交互式的后期处理和可视化工具,支持强大实验设计(DOE)及统计分析算法,帮助理解设计或产品数据。
  • 电子技大资料
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    《电子科技大学优化资料》是一套旨在帮助学生提升学习效率和成绩的精选材料集。涵盖课程核心知识点、历年考题解析及备考策略建议,助力学子高效掌握专业知识。 电子科技大学提供了丰富的最优化课程资料,涵盖理论讲解、算法实现及应用案例分析等内容。这些资源旨在帮助学生深入理解最优化问题的解决方法,并应用于实际工程项目中。此外,学校还鼓励师生进行学术交流与合作研究,共同推动相关领域的发展和创新。
  • iSight与Pro/E及ANSYS集成实例分析.docx
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    本文档探讨了iSight软件如何与Pro/E和ANSYS等工程工具结合,实现复杂产品设计中的多学科优化。通过具体案例分析,展示了该集成方法在提升设计效率、性能预测及优化方面的应用价值。 本段落介绍的是isight与PROE及ANSYS集成的多学科优化案例,并通过使用isight完成结构优化过程,包含相关操作代码。所使用的软件版本为isight5.5、PROE4.0以及ANSYS12.0。 该案例的目标在于利用多学科设计方法实现装置轻量化的同时确保其刚度要求得到满足。从数学角度描述此问题,即: Find f(d) s.t. qi(d) ≥ 0, (i = 1, 2, …, l) hi(d) = 0, (i = 1, 2, …, m) 这里的d代表一系列待求解的设计变量(如矩形钢的长a、宽b及厚度c,环形基座的厚度d),f(d)为需要优化的目标函数。在本案例中,目标是使装置体积最小化同时满足变形要求。 约束条件包括状态约束和设计变量范围限制等。通过ANSYS分析模型可以获取到体积信息,并将其作为优化目标考虑进去;质量与密度成正比关系,则可将此视为进一步的简化处理方式之一。 整个流程借助Isight实现对PROE及ANSYS软件功能的有效整合,具体步骤如下:首先,在PROE中进行参数化建模工作;其次,通过调用历史文件来设定设计变量值,并使用批处理脚本驱动ANSYS执行模型分析任务;最后,提取结果数据作为优化迭代过程中的输入信息。此外还需要利用响应面法创建近似数学模型以支持上述流程的自动化。 该案例的具体步骤包括:首先进行proe参数化建模、其次执行ansys分析工作以及最终通过Isight完成整个系统的多学科设计优化操作。这种集成方法极大地方便了复杂系统的设计与改进过程。
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    这是一份详细的中国科学技术大学凸优化课程笔记,涵盖了最优化理论的关键概念和方法,适用于深入学习和研究该领域的学生与科研人员。 中科大凸优化_笔记-最优化理论笔记涵盖了课程中的关键概念与解题方法,适用于学习者深入理解并掌握相关知识。笔记内容包括但不限于基本定义、重要定理及其证明过程,并配以例题解析帮助巩固所学知识点。通过系统地整理和总结这些材料,可以帮助学生更好地把握凸优化的核心思想和技术细节,在后续的学习或研究中发挥重要作用。
  • bobyqa.tar.gz_BOBYQA_参数_BOBYQA_
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    BOBYQA(Bound Optimization BY Quadratic Approximation)是一种高效处理具有多个参数约束优化问题的方法,适用于各种复杂场景下的数值最优化任务。此tar.gz文件包含BOBYQA算法的实现及相关文档。 鲍比Q优化算法(BOBYQA)是一种在数学优化领域广泛应用的无梯度方法,由英国牛津大学的Powell教授开发。该算法主要用于解决非线性最小化问题,尤其是在目标函数不可导或计算梯度成本较高的情况下效果显著。BOBYQA通过构建二次近似模型来逼近目标函数,并在整个搜索过程中保持约束条件不变,从而找到最优解。 在处理多参数优化时,BOBYQA表现优异,因为它能够应对具有多个自由度的复杂问题。这类问题通常涉及变量之间的相互作用和众多局部极小值点,在这种情况下,BOBYQA能有效探索这些空间并寻找全局最优解。 算法的核心在于利用最近函数评估点构建一个更为精确的二次模型。初始阶段该模型在原点附近的预测精度较高,并随着迭代逐步更新以适应更广泛的行为模式。每次迭代中,BOBYQA选择最有可能导致目标函数值下降的方向进行搜索,这一过程并不依赖于梯度信息。 BOBYQA的主要步骤包括: 1. 初始化:选定一个包含初始评估点及其周围若干点的集合。 2. 建立模型:基于当前评估集建立二次近似模型,该模型通过最小化平方误差来拟合最近几次函数值。 3. 搜索方向:确定使二次模型下降最大的搜索方向。此步骤不涉及梯度计算而是比较不同可能的方向选择。 4. 步长决定:采用如黄金分割法等策略找到能够最大化目标函数值下降的实际步长。 5. 更新点集:根据选定的搜索路径更新评估集合,如果新的位置优于当前最佳解,则替换旧的位置信息。 6. 迭代循环:重复上述过程直至满足预设条件,例如达到最大迭代次数、优化精度要求或停止准则。 BOBYQA的优点在于它不需要目标函数梯度的信息,在许多实际应用场景中非常有用。这些应用包括物理模拟、机器学习和工程设计等领域,并且拥有良好的全局收敛性,即使面对多峰函数也能有效搜索出最优解。
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    本项目介绍了一种应用于Java环境下的高效多目标优化算法,旨在解决复杂系统中多个相互冲突的目标优化问题。通过集成先进的优化技术与策略,该算法能够有效提升决策制定的质量和效率,在软件工程、机器学习等多个领域展现出广阔的应用前景。 Java语言编写的多目标优化算法源代码可供研究和探索。
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