ANSYS優(yōu)化設計(含幾個實例)

1、*ANSYS優(yōu)化設計1.認識ANSYS優(yōu)化模塊什么時候我需要它的幫忙?什么是ANSYS優(yōu)化？我想說明一個例子要比我在這里對你絮叨半天容易理解的多。注意過普通的水杯嗎？底面圓圓的，上面加蓋的哪一種。仔細觀察一下，你會發(fā)現(xiàn)比較老式的此類水杯有一個共同特點：底面直徑二水杯高度。圖1水杯的簡化模型為什么是這樣呢？因為只有滿足這個條件，才能在原料耗費最少的情況下使杯子的容積最大。在材料一定的情況下，如果水杯的底面積大，其高度必然就要小；如果高度變大了，底面積又大不了，如何調(diào)和這兩者之間的矛盾？其實這恰恰就反應了一個完整的優(yōu)化過程。在這里，一個水杯的材料是一定的，所要優(yōu)化的變量就是杯子底面的半徑r和杯子的

2、高度h,在ANSYS的優(yōu)化模塊里面把這些需要優(yōu)化的變量叫做設計變量（DV）;優(yōu)化的目標是要使整個水杯的容積最大，這個目標在ANSYS的優(yōu)化過程里叫目標函數(shù)（OBJ）;再者，對設計變量的優(yōu)化有一定的限制條件，比如說整個杯子的材料不變，這些限制條件在ANSYS的優(yōu)化模塊中用狀態(tài)變量（SV）來控制。下面我們就來看看ANSYS中怎么通過設定DV、SV、OBJ，利用優(yōu)化模塊求解以上問題。首先參數(shù)化的建立一個分析文件（假設叫volu.inp），水杯初始半徑為R二1,高度為H二1（DV）,由于水杯材料直接喝水杯的表面積有關(guān)系，這里假設水杯表面積不能大于100,這樣就有S二2nRH+2nR2peAdodurn

3、ioAiuedoIdo/dufniOAndui/AeisouJeep/書歪榊希（dui-niOAdo冊翅）般出帥g韻餌逐（HIS）/0000I=Al=Hoptlist,all圖3優(yōu)化結(jié)果1上圖中左右?guī)?的SET22是最優(yōu)解，由此可以看出，要想在表面積一定的情況下使水杯容積最大，的確有這樣一個規(guī)律H=D=2*R。有興趣的同志可以用求極值的方法演算一下，一定會得到相同的答案。ANSYS的優(yōu)化模塊是用來求解工程分析中的優(yōu)化例子的，但上面一個例子說明即使這樣于工程毫無關(guān)系純數(shù)學極值問題，也能夠輕松求解。不過在細節(jié)處會有一些技巧，后面再仔細分析。（其實用ANSYS的優(yōu)化模塊完全能解決數(shù)學上比較負責的極值

4、問題，不過現(xiàn)在有了Matlab、Mathematica，大概也沒有人愿意來用ANSYS獻丑了）。ANSYS優(yōu)化設計基礎前面寫了一個例子，來說明ANSYS的基本優(yōu)化過程。在這一節(jié)中，我們結(jié)合這個例子來說明一下優(yōu)化模塊中的一些概念。1.2.1優(yōu)化模塊中的三大變量：設計變量（DV）:即自變量。例子中的opvar,R,dv,1,10,1e-2就是用來定義一個設計變量R，其上限為10，下限為1,公差為10-2（公差和優(yōu)化過程的收斂有關(guān)）。ANSYS優(yōu)化模塊中允許定義不超過60個設計變量。狀態(tài)變量（SV）:用來體現(xiàn)優(yōu)化的邊界條件，是設計變量的函數(shù)。例子里面opvar,S,sv100,1e-2就是定義了一個

5、狀態(tài)變量S，它的上限為100，無下限，公差為10-2。從文件volu.inp中可以看到，S=2*3.14*R*H+2*3.14*R*R可見，定義這樣一個狀態(tài)變量，*即是限制水杯的表面積（可以認為表示材料的多少）不大于100。在ANSYS優(yōu)化模塊中用戶可以定義不超過100個狀態(tài)變量。目標函數(shù)（OBJ）:最終的優(yōu)化目的。它必須是設計變量的函數(shù)，而且只能求其最小值。看到volu.inp里面目標函數(shù)的定義了吧V=10000/（3.14*R*R*H），為了把求最大體積轉(zhuǎn)化為求最小值，只好對它求倒數(shù)了；如果知道目標函數(shù)的上限，還可以用一個大數(shù)減目標函數(shù)的方法來轉(zhuǎn)換。例子中opvar,V,obj,1e-2就

6、是定義了一個目標函數(shù)V，它的公差是10-2ANSYS優(yōu)化模塊中的兩種求解模式ANSYS優(yōu)化模塊的求解有兩種運行模式，一種是在GUI方式下運行，即已經(jīng)打開ANSYS的分析界面后進行分析；另一種是Batch模式，無需打開ANSYS分析界面，后臺運行求解。前面例子的運行過程其實就是一個典型的GUI方式體現(xiàn)，它涉及到兩個重要的文件:一個就是類似volu.inp的ANSYS分析文件，如果是一個工程問題，該文件中應該有參數(shù)定義、參數(shù)建模、求解、結(jié)果提取、目標函數(shù)賦值的一個全過程（由于優(yōu)化求解是一個不斷跌代的過程，ANSYS分析文件其實是包涵了一個完整的循環(huán)）。另一個文件是類似optvolu.inp的優(yōu)化控

7、制文件，基本語句就那么幾條，無非是定義三大變量、優(yōu)化方式、優(yōu)化控制等幾條，用戶拿過去稍稍替換下就可以用在不同的問題上。（注:細心的讀者可能會提問，既然ANSYS分析文件包涵了一個完整的循環(huán)，但是整個優(yōu)化過程中是要求設計變量不斷改變的，每次循環(huán)都有一個參數(shù)重定義的過程，不會使設計變量恢復初始值嗎？這一點勿用擔心，正是由于有了另一個優(yōu)化控制文件，優(yōu)化過程只在第一次進行完全的參數(shù)定義工作，在后續(xù)循環(huán)中，優(yōu)化控制文件中聲明的設計變量定義將被忽略）。有了這樣兩個文件，簡單的在命令窗口把優(yōu)化控制文件輸入進去（其中的opanl命令會自動調(diào)用指定的ANSYS分析文件），就可以完成整個優(yōu)化過程。以上說明的是完全

8、使用命令流的GUI方式，至于如何在菜單中進行優(yōu)化過程的定制，竊以為沒有命令流方式快捷，這里就不再贅述了。另一種方式是后臺運行的Batch方式，它只需要一個輸入命令流文件（batch文件）。該文件可以簡單的把GUI方式下ANSYS分析文件和優(yōu)化控制文件合并得到。不過有幾個注意點：1需要把optanl語句去掉，因為在batch文件中，不需要提供ANSYS分析文件名字，系統(tǒng)默認batch文件中/opt語句以前的所有部分為ANSYS分析文件內(nèi)容。2、以前為防止在GUI方式下的重新定義錯誤而引入的一些語句，如/cle,nostart需要去除。上述例子經(jīng)過合并、處理，就可以得到Batch方式下需要的bat

9、ch文件batch.inpFile:batch.inpR=1H=1S=2*3.14*R*H+2*3.14*R*RV=10000/（3.14*R*R*H）/optopvar,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假定batch.inp在目錄bvolu下，在cmd命令行方式下，進入bvolu目錄，丸行命令:ansys61-b-jbvolu-pane3flds-ibatch.inp-ooutput.txt命令中-

10、b參數(shù)指定用batch模式求解；-jbvolu參數(shù)指定該求解默認工作名字為bvolu(不指定就默認為file)-pane3flds參數(shù)指定使用ANSYS/Multiphysics/LS-DYNA求解器-ibatch.inp參數(shù)指定輸入batch文件為batch.inp-ooutput.txt參數(shù)指定把輸出導向到output.txt中，便于查看過程糾錯運行結(jié)束后，可以從output.txt文件中看到最有解是多少：文件output.txt中的一部分數(shù)據(jù)：SOLUTIONHASCONVERGEDTOPOSSIBLEOPTIMUM(BASEDONDVTOLERANCESBETWEENFINALTWOD

11、ESIGNS)FINALVARIABLESARESET22(FEASIBLE)S(SV)99.997R(DV)2.2851H(DV)4.6830V(OBJ)130.23其結(jié)果與用GUI方式求解完全一樣，生成的bvolu.opt文件中也有最優(yōu)解的信息，同時還能看到求解整個參數(shù)迭代求解過程。ANSYS的優(yōu)化方法和收斂準則例子中優(yōu)化控制文件里面的優(yōu)化命令”還有opkeep,on（用來要求保留最優(yōu)解的DB）,opexec（執(zhí)行優(yōu)化），剩下重要的命令就只有optype了，這個命令指定ANSYS優(yōu)化中使用的優(yōu)化方法。優(yōu)化方法發(fā)展到今天可說是形形色色，比較完善了。ANSYS的優(yōu)化模塊中只支持兩種優(yōu)化方法，不

12、能不說是一大遺憾。但ANSYS的這兩種優(yōu)化方法對絕大多數(shù)的工程問題已經(jīng)足夠，更何況ANSYS還留下了用戶話優(yōu)化接口，方便用戶寫出適合于自己問題的優(yōu)化方法來使用?？纯蠢又械拿睢眔ptype,subp”，這里指定的是第一種通用的函數(shù)逼進優(yōu)化方法。改種方法的本質(zhì)是采用最小二乘逼進，求取一個函數(shù)面來擬和解空間，然后再對該函數(shù)面求極值。無疑這是一種普適的優(yōu)化方法，不容易陷入局部極值點，但優(yōu)化精度一般不是很高，因此多用來做粗優(yōu)化的手段。另外一種是針對第一種優(yōu)化方法缺點的改進方法，叫做梯度尋優(yōu)。如果說第一種方法是CO階、大范圍普適的粗優(yōu)化方法；第二種方法就是C1階、局部尋優(yōu)的精優(yōu)化方法。一般來說，一個比

13、較負責的問題都需要同時采用兩種優(yōu)化方法，先用函數(shù)逼進的第一類方法初步求得最優(yōu)解基本位置，然后再采用梯度尋優(yōu)的對最優(yōu)解的位置進行更精確的確定。（注：但用第二類梯度尋優(yōu)進行優(yōu)化，不僅時間消耗長，還可能陷入局部最小點，因此通常的問題都建議使用0階函數(shù)逼進優(yōu)化subp）前面討論了ANSYS的兩種優(yōu)化方法，但光了解優(yōu)化進行的方式是不夠的。ANSYS進行優(yōu)化計算，都是一個不斷迭代的過程。有時候，了解優(yōu)化過程什么時候結(jié)束比了解優(yōu)化過程本身更加重要。下面我們就來談談決定優(yōu)化過程什么時候結(jié)束的條件：優(yōu)化準則。假設j召和Fjj知分別為目標函數(shù)、設計變量第j次迭代和第j-1次迭代的結(jié)果（X.為矢量），F(xiàn)b和Xb分別

14、是當前的最優(yōu)目標函數(shù)和其相應的設計變量值。如果滿足或者,為目標函數(shù)的公差，那么認為迭代收斂，于是迭代停止。假設或者，那么也認為設計變量的搜索已經(jīng)趨于收斂于是迭代停止。當然，為了防止優(yōu)化過程在某些問題中不收斂ANSYS還提供了循環(huán)數(shù)量控制。比如說，如果你使用的是0階函數(shù)逼進優(yōu)化，你可以用opsubp命令設定最多循環(huán)多少次退出，已經(jīng)當不可行解連續(xù)出現(xiàn)多少次就認為優(yōu)化過程發(fā)散，強行退出等。（注：在0階函數(shù)逼進優(yōu)化中，默認的最大循環(huán)次數(shù)為30；默認當連續(xù)出現(xiàn)7次不可行解，就認為優(yōu)化過程發(fā)散）在上面的描述中，可能只有公差和不可行解這兩個概念在ANSYS中的意義我們不甚了解了?？尚薪馀c不可行解的定義將在下

15、一小節(jié)中詳細定義，這里說明一下公差。從例子里面可以看出，我對設計變量、狀態(tài)變量、目標函數(shù)都給出了公差限制。從上面一段的的分析可以得知，設計變量、目標函數(shù)的公差可以控制優(yōu)化過程的收斂性。其實設計變量也一樣，如果前后兩次設計變量之間的誤差小于設計變量的公差時，優(yōu)化過程也會自動停止，不過對它的限制主要是來控制可行性（下一節(jié)介紹可行性），三大變量的公差都有一個默認值：對于設計變量，默認公差就是0.01x（上限-下限），如果只有上限，默認公差為0.01x上限絕對值。（設計變量定義時必須指定上限）。對于目標函數(shù)，由于定義時不指定上下限，默認公差為001x當前目標函數(shù)值。對于狀態(tài)變量，如果指定了上下限，默認

16、公差為0.01x（上限-下限），如果只有上限或者下限，默認公差為0.01x上限或者下限的絕對值。上述默認公差的定義都能在ANSYS的隨機幫助中查到，這里為什么如此冗余的詳細介紹它呢？因為大多數(shù)情況下你不能得到最優(yōu)解都是這個東西在作怪。為什么例子中要每個變量都詳細定義公差呢？我們可以把這些公差都去掉，看看是什么結(jié)果：圖4優(yōu)化結(jié)果2由此可見，不帶任何公差的最優(yōu)化分析得不到我們所要求的最有解（151.62顯然比帶公差后得到的結(jié)果130.23要大許多），而且優(yōu)化過程才做了6步就停止了，查看下ANSYS的輸出窗口，顯示：SOLUTIONHASCONVERGEDTOPOSSIBLEOPTIMUMLLFINISH半溼Fw棄前EXAMPLE27.LGWEXAMPLE27IOPT.TXT茁言左滸墾或口言左FSSJW棄咄亠縣畝ANSYSSH齋W棄來冊、MmANSYSINPUT、EXAMPLE27OPT、TXT、回w、*第28例載荷工況組合實例一簡支梁本例提示介紹了載荷工況組合的應用場合和使用方法、步驟，并使用解析解對有限元分析結(jié)果進行了驗證。/CLEAR/FILNAME,EXAMPLE28/PREP7ET,1,BEAM3R,1,7.069e-4,3.