--.z..z.ANSYS優化設計的幾種優化算法優化技術將提供對以下方法的說明：零階方法，一階方法，隨機搜索法，等步長搜索法，ANSYSTheoryReference20零階方法之所以稱為零階方法是由于它只用到因變量而不用到它的偏導數。在零階方法中有兩個重要的概念：目標函數和狀態變量的逼近方法，由約束的優化問題轉換為非約束的優化問題。逼近方法果曲線(或平面)叫做逼近。每次優化循環生成一個新的數據點，目標函數就完成一次更新。實際上是逼近被求解最小值而并非目標函數。新。實現該控制功能：mand:OPEQNGUI:MainMenu>DesignOpt>Method/ToolOPEQN同樣可以控制設計數據點在形成逼近時如何加權;見ANSYSTheoryReference。轉換為非約束問題題。ANSYS程序將其轉化為非約束問題，因為后者的最小化方法比前者更有效率。轉換是通過對目標函數逼近加罰函數的方法計入所加約束的。搜索非約束目標函數的逼近是在每次迭代中用SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique(SUMT)實現的。收斂檢查理的而且滿足以下條件之一時，問題就是收斂的：數允差。最后兩個設計之間的差值應小于目標函數允差。自的允差。最后兩個設計所有設計變量的變化值應小于各自的允差。用以下方法指定目標函數和設計變量允差：mand:OPVARGUI:MainMenu>DesignOpt>DesignVariablesMainMenu>DesignOpt>Objective收斂并不代表實際的最小值已經得到了，只說明以上四個準則之一滿足了。因此，用戶必須確定當前設計優化的結果是否足夠。如果缺乏的話，就要另外做附加的優化分析。有時候求解過程會在收斂前終止，這是因為發生以下情況之一：指定的循環次數到達了。連續的不合理設計到達了指定的值(OPSUBP命令的NINFS域)。缺省值為7。零階方法的特殊問題樣的準確度。下面給出了一些得到較好的逼近的建議。合理的設計。用以下方法之一運行隨機搜索：mand:OPTYPE,RANDGUI:MainMenu>DesignOpt>method/Tool用以下方法刪除所有不合理設計：mand:OPSELGUI:MainMenu>DesignOpt>Select/Delete起始設計序列。用以下方法：mand:OPTYPE,RUNGUI:MainMenu>DesignOpt>Method/Tool(如果對問題的特性有些認識的話，后一種方法更好些。)注：做一些小的設計分析將有利于收斂。但如果設計之間差異不大，也就是說設計數據點“堆積〞在一起時，用戶就要指定優化處理器沿一個指定的路徑分析，以防止丟掉好的設計。如果零階方法生成了許多不合理的設計的話，可能說明狀態變量的近似不能良好的反映狀態變量的實際情況。在這種情況下，可以處理如下：•增加連續不合理設計的允許值，然后進展附加的零階方法分析(如果合理的設計好象要到達了)。用以下方法：mand:OPSUBP,NINFSGUI:MainMenu>DesignOpt>Method/Tool•合。用以下方法實現：mand:OPSELGUI:MainMenu>DesignOpt>Select/Delete•在狀態變量逼近時選擇穿插項。用以下方法：mand:OPEQN,KFSVGUIMainMenu>DesignOpt>Method/Tool一階方法對逼近數值進展操作。一階方法使用因變量對設計變量的偏導數。在每次迭代中，梯度計算(用最大斜度法或共軛方向法)確定搜索方向，并用線搜索法對非約束問題進展最小化。因此，每次迭代都有一系列的子迭代(其中包括搜索方向和梯度計算)組成。這就使得一次優化迭代有屢次分析循環。OPFRST命令(MainMenu>DesignOpt>Method/Tool)有兩個輸入域可以用以指定線搜索步長的范圍。一般來說，這兩個輸入值的缺省數值就足夠了。見ANSYSTheoryReference。收斂檢查列滿足下面任意一種情況時，問題就稱為收斂：數允差。從當前設計到前面設計目標函數的變化值應小于允差。同時要求最后的迭代使用最大斜度搜索，否則要進展附加的迭代。用以下方法指定目標函數允差：mand:OPVARGUI:MainMenu>DesignOpt>Objective問題在收斂之前可能中斷。在用OPFRST命令NITR域指定的最大迭代次數到達的情況下出現。一階方法的特殊情況證最正確求解。下面是一些注意點：一階方法可能在不合理的設計序列上收斂。這時可能是找到了一個局部最小值，或是不存在合理設計空間。如果出現這種情況，可以使用零階方間(如果存在的話)，然后以合理設計序列為起點重新運行一階方法。一階方法更容易獲得局部最小值。(見后面“局部和全局最小值〞的說明。)這是因為一階方法從設計空間的一個序列開場計算求解，如果起點很是局部最小值，可以用零階方法或隨機搜索驗證，如上所述。目標函數允差過緊將會引起迭代次數很多。因為本方法計算實際有限元解(而非逼近)，在計算過程中會根據給定的允差盡量找到確切的結果。隨機搜索法對于隨機搜索法[OPTYPE，RAND]，程序完成指定次數的分析循環，并在每OPRAND(MainMenu>DesignOpt>Method/Tool)指定最大迭代次數和最大合理設計數。如果給出了最大合理設計數，在到達這個數值時循環將終止，而忽略最大迭代次數是否到達。否合理。等步長搜索法等步長搜索法[OPTYPE，SWEEP]用于在設計空間內完成掃描分析。將生成n*NSPS個設計序列，是每個掃描中評估點的數目(由OPSWEEP命令指定)。對于每個設計變量，變量范圍將劃分為NSPS-1個相等的步長，進展NSPS計變量保持其參考值不變。設計序列中設計變量的參考值用 OPSWEEP命令的Dset指定(MainMenu>DesignOpt>Method/Tool)。圖示和列表顯示等步長搜索結果用以下方法圖示設計變量數值和響應變量的數值關系：mand:OPLSWGUI:MainMenu>DesignOpt>ToolResults>Sweeps縱坐標表示目標函數或狀態變量的實際數值。橫坐標表示正交化(0到1)的設計變量，正交范圍為設計變量的最大最小值[OPVAR]。用以下方法生成列表的結果：mand:OPRSWGUI:MainMenu>DesignOpt>ToolResults>Print結果與參考設計序列數值正交[OPSWEEP，Dset]。對于設計變量，0相應于最小值，1乘子計算法本工具[OPTYPE，FACT]用二階技術生成設計空間上極值點上的設計序列數值。(這個二階技術在每個設計變量的兩個極值點上取值。)可以用OPFACT命令(MainMenu>DesignOpt>Method/Tool)指定是完成整體的還是局部子的評估。2n1/2圖示和列表顯示乘子計算結果可以用棒式圖和表格顯示目標函數或狀態變量的*些方面。例如，可以圖示互相作用。用以下命令顯示棒式圖：mand:OPLFAGUI:MainMenu>DesignOpt>ToolResults>Factorial用以下命令對目標函數或狀態變量的作用列表：mand:OPRFAGUI:MainMenu>DesignOpt>ToolResults>Print要得到更詳細的說明，請查閱ANSYSTheoryReference第20章“DesignOptimization〞。最優梯度法最優梯度法*mand:OPGRADGUI:MainM