1. DesignXplorerg概述
1.1 DesignXplorerg特點
1.2 ANSYS Workbench進行優(yōu)化設(shè)計的優(yōu)勢
1.3 ANSYS Workbench平臺下的參數(shù)化
1.4 DesignXplorerg的界面
2.參數(shù)關(guān)聯(lián)性研究
2.1?參數(shù)關(guān)聯(lián)性的研究目的
2.2?樣本
2.3?參數(shù)關(guān)聯(lián)性的計算方法
2.4?參數(shù)關(guān)聯(lián)性計算設(shè)置
2.5?參數(shù)關(guān)聯(lián)性后處理
2.6?實例-懸臂梁的設(shè)計參數(shù)關(guān)聯(lián)性研究
3.DOE實驗設(shè)計
3.1 DOE的目的及算法簡介
3.2 CCD抽樣
3.3 Box-Behnken Design抽樣
3.4 Latin Hypercube Sampling Design抽樣
3.5 Optimal Space Filling抽樣
3.6 Custom / Custom + Sampling抽樣
3.7 Sparse Grid Initialization抽樣
3.8?其他設(shè)置
3.9?實例-連接桿的DOE實驗設(shè)計
4.響應(yīng)面技術(shù)
4.1?響應(yīng)面技術(shù)術(shù)語及目的
4.2 Standard Response Surface響應(yīng)面
4.3 Kriging響應(yīng)面
4.4 Non-parametric Regression響應(yīng)面
4.5 Neural Network響應(yīng)面
4.6 Sparse Grid響應(yīng)面
4.7?擬合數(shù)據(jù)表
4.8驗證點
4.9?響應(yīng)面的計算結(jié)果
4.10?實例-支撐架的響應(yīng)面分析
5.優(yōu)化設(shè)計
5.1?優(yōu)化設(shè)計的目的及類型
5.2?優(yōu)化設(shè)計術(shù)語
5.3?優(yōu)化設(shè)計算法(篩選,多目標(biāo)遺傳算法,基于拉格朗日的非線性規(guī)劃優(yōu)化算法,混合整數(shù)二次規(guī)劃優(yōu)化算法,自適應(yīng)單目標(biāo),自適應(yīng)多目標(biāo))
5.3?直接優(yōu)化設(shè)計法
5.4?基于響應(yīng)面的優(yōu)化設(shè)計方法
5.5?優(yōu)化設(shè)計收斂
5.6?原始優(yōu)化數(shù)據(jù)
5.7?優(yōu)化設(shè)計的候選方案
5.8?優(yōu)化設(shè)計的后處理
5.9?實例-曲柄臂的輕量化設(shè)計(直接+響應(yīng)面)
6. Six Sigma穩(wěn)健性(可靠性)設(shè)計
6.1 Six Sigma分析目的
6.2 Six Sigma基本步驟
6.3?實例-吊鉤的可靠性計算
7.動力學(xué)的優(yōu)化設(shè)計
7.1?動力學(xué)關(guān)注重點
7.2?問題的描述
7.3?設(shè)置方法
7.4?計算結(jié)果的評估
7.5實例-低固有頻率的優(yōu)化設(shè)計
8.流場的優(yōu)化設(shè)計
8.1問題的描述
8.2?設(shè)置方法
8.3?計算結(jié)果的評估
8.4?實例-混水器的壓降優(yōu)設(shè)計
9.APDL命令流的優(yōu)化設(shè)計
9.1 APDL命令簡介
9.2?數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化設(shè)計
9.3 APDL參數(shù)化程序的優(yōu)化設(shè)計、
9.4?實例-多元函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計
10.多場耦合的優(yōu)化設(shè)計
10.1多場耦合簡介
10.2?多場耦合優(yōu)化設(shè)計的設(shè)置方法
10.3計算結(jié)果的評估
10.4?實例-熱應(yīng)力的小控制的優(yōu)化設(shè)計