搜索ANSYS響應曲面法優化分析
2016-10-25 by:CAE仿真在線 來源:互聯網
介
直接優化分析花費的計算太多,而且無法對設計提供較好的建議,因此,經常要使用到響應曲面法來進行優化,響應曲面優化分為實驗設計類型和響應曲面類型接下來分別介紹。
1、實驗設計類型
?Design of Experiments Type 實驗設計類型,用于產生抽樣的點,用于后續的計算。
? CCD(Central Composite Design) ,有五層的部分因子設計,比較適應二次響應模型,CCD的樣本側重于參數點附近 。
?Face-Centered: 三層的設計,無旋轉性。 alpha值等于1.0。一個模板類型的設置會自動出現,使用標準和增強選項。選擇用于增強的響應面可能更合適。
?Rotatable: 一個五層的設計,包括可轉動。 α值是根據輸入變量的數量和階乘部分的一小部分來計算。與可轉動一種設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計。越高度相關的輸入變量,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期的錯誤的措施在一個預測,減少預測在感興趣的地區最大的預期變化。
?Auto-Defined: 設計探索自動選擇基于輸入變量的個數的設計類型。在VIF-Optimality與G-Optimality之間選擇,建議大多數情況下使用此選項。
Optimal Space-Filling Design ,在整個設計空間均勻分布,空間填充能力強,適用于后續的Kriging, Non-arametric Regression , Neural Networks的響應面類型,為了節省計算時間,可以指定樣本數,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計,比CCD需要更少的設計點,當極值出現在箱體的角落時,分析不可靠。
⑨Custom DOE ,允許輸入自己設計的樣本表,數據格式為(.csv)
⑩Sparse Grid Initialization , Sparse Grid 響應面類型必須使用該實驗設計類型,不用設置,系統會自己進行計算。
2、響應曲面的類型介紹
?
?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。將提供更好的結果比標準的響應面時的變化。
?可以通過知道細化點來提高響應曲面的精度。
?Non-Parametric Regression ,創建一個空間帶,把取樣點都包含進去。
?適用于非線性響應 ,計算時間長。Neural Network ,神經網絡響應,具有高度非線性響應 ,少用,單元不能多于10個。
?Sparse Grid ,稀疏網格最大深度:指每個方向上最大的插值數。最大相對誤差:用來控制計算收斂。
?打開之前直接優化分析的項目。點擊Response Surface Optimization,拖動到項目中。
⑨點擊Design of Experiments 進入實驗設計。
⑩點擊 Design of Experiments 進入選擇實驗類型。
?用默認CCD類型不改變
?在輸入參數欄中,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。
?點擊進入Response Surface。
?點擊進入選擇響應面類型
█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進入求解。
★點擊Objectives and Constraints 設置輸出目標。
?如下圖設置輸出,控制質量目標為最小值,變形目標<=0.5。
★點擊 Optimization 選擇目標算法。
★選擇Screening方法,樣本數輸入10000 。
★點擊Update開始更新。
★很快可以得出最佳解。
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