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iSight参数优化理论及实例解析源码

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简介:
本书深入探讨了iSight参数优化的相关理论,并通过具体案例和源代码解析,帮助读者掌握实际操作技巧。适合研发人员学习参考。 第二章 程序集成 第三章 流程控制 第四章 试验设计 第五章 数值优化 第六章 直接搜索 第七章 全局探索法 第八章 近似模型 第九章 组合优化策略 第十章 多目标优化 第十一章 蒙特卡洛方法 第十二章 田口设计 第十三章 6Sigma 设计

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客服
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  • iSight
    优质
    本书深入探讨了iSight参数优化的相关理论,并通过具体案例和源代码解析,帮助读者掌握实际操作技巧。适合研发人员学习参考。 第二章 程序集成 第三章 流程控制 第四章 试验设计 第五章 数值优化 第六章 直接搜索 第七章 全局探索法 第八章 近似模型 第九章 组合优化策略 第十章 多目标优化 第十一章 蒙特卡洛方法 第十二章 田口设计 第十三章 6Sigma 设计
  • iSight.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了iSight参数优化理论,并通过具体案例详细解析其应用方法与实践技巧,为工程设计中的高效仿真提供指导。 Isight 功能强大且内容丰富。本书力求通过循序渐进、图文并茂的方式帮助读者快速理解和掌握基本概念及操作方法,并提高工程应用的实践水平。全书共十五章,前七章为入门篇,介绍 Isight 的界面、集成、试验设计以及数值和全局优化算法;第八至第十三章则为提高篇,全面介绍了近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计及 6Sigma 品质设计方法 DFSS(Design For 6Sigma)的相关知识。
  • iSight.doc
    优质
    本文档深入探讨了iSight参数优化的相关理论,并通过具体案例详细解析了如何应用这些理论进行有效的参数调整与优化。 自2000年起,我开始使用Isight软件进行多学科设计优化工作,并见证了该技术在中国各行业的广泛应用和发展。如今,越来越多的中国企业通过采用这项技术提高了产品性能、品质以及降低了成本与能耗,在经济和社会效益方面取得了显著成果。 作为工程优化领域的杰出代表,由法国Dassault/Simulia公司开发的Isight 5.5软件帮助工程师们实现了从单一零件参数分析到复杂系统多学科设计优化(MDO)的一系列任务。这款工具集成了四种核心数学算法:试验设计、近似建模、探索性优化和质量设计,可以自动驱动数字样机的设计过程,从而更高效地完成产品开发工作。 展望未来,以Isight为代表的优化技术将在推动中国从“制造”向“创造”的转型过程中发挥重要作用。
  • Isight教程:.zip
    优质
    本资源提供ISIGHT软件参数优化理论详解与实战案例,包含详尽代码解析,旨在帮助用户掌握高效设计和仿真流程,适用于工程研发人员学习参考。 《参数优化理论与实例详解》一书中的每章都包含了Isight程序的介绍,非常适合初学者学习使用。
  • Isight
    优质
    《Isight参数化理论及实例详解》一书深入浅出地介绍了Isight软件中的参数化技术及其应用,通过丰富的实例讲解如何高效运用这一工具进行优化设计。适合工程技术人员参考学习。 Isight参数化理论与实例详解,实现跨学科多目标优化。
  • iSight工程
    优质
    iSight工程优化案例分析聚焦于通过iSight软件进行复杂系统的设计、仿真与优化的实际应用案例,深入剖析了如何利用该工具提升产品设计效率和性能。 美国ENGINEOUS公司的协同优化设计软件包括isight案例资料的一部分。
  • MATLAB算法应用
    优质
    本书深入浅出地介绍了MATLAB环境下多种优化算法的应用与编程实践,通过丰富的实例和详尽的源代码解析,帮助读者掌握如何利用这些算法解决实际问题。 MATLAB优化算法案例分析与应用 源代码 包含PPT和每一章的源代码。
  • iSight与Pro/EANSYS集成的多学科.docx
    优质
    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。
  • MATLAB算法应用RAR包
    优质
    本资源提供一系列基于MATLAB实现的优化算法实例与详细代码,涵盖多种应用场景和问题求解策略。适合科研人员、工程师和技术爱好者学习使用。 Matlab优化算法案例分析与应用源代码RAR文件包含了多种使用MATLAB进行优化问题求解的实例及其相关代码。这些资源对于学习和研究基于MATLAB的优化技术非常有用。