ANSYS高级技术分析指南 优化设计 OPEXE !开始优化循环 请查阅/OPT, OPRESU, OPSEL, OPTYPE和 OPEXE命令以得到更详细 的说明。 注一一除了优化数据, ANSYS工作文件名将存储在优化数据库文件中 ( Jobname OPT)。 因此,如果优化数据文件被读入,该文件名将覆盖当前的文件名 IFILNAMEI 在交互方式下可以用 OPRESU命令( Main menu> Design Opt> Resume读 入批处理方式下生成的优化数据,这样便于交互的查看批处理优化的数据 如果在读入数据前优化数据库中有数据的话,应当首先清除优化数据库 在这个过程中,所有的设置将恢复其缺省值,所有的设计序列将被删除。用下列 方式清除数据库: Command: OPCLR GUI: Main Menu>Design Opt>Clear&Reset 因为 ANSYS数据库是不受 OPCLR命令影响的,所以在读入一个新的优化 数据库前应该清除 ANSYS数据库。用下列方法清除 ANSYS数据库 Command: /CLEAR GUI: Utility Menu>File>Clear&Start New 与 OPRESU命令相对应的是 OPSAVE命令( Main menu> Design Opt>Save), 其功能是将优化数据写入指定的文件中(缺省为 Jobname OPT)。优化数据在每 次优化循环结束的时候自动存储(见 OPDATA命令),但用户也可以随时用 OPSAVE命令存储优化数据。 优化技术 理解计算机程序的算法总是很有用的,尤其是在优化设计中。在这一部分 中,将提供对下列方法的说明:零阶方法,一阶方法,随机搜索法,等步长搜索 法,乘子计算法和最优梯度法。(更多的细节参见 ANSYS Theory Reference第 20章。) 零阶方法 零阶方法之所以称为零阶方法是由于它只用到因变量而不用到它的偏导 数。在零阶方法中有两个重要的概念:目标函数和状态变量的逼近方法,由约束 的优化问题转换为非约束的优化问题。 逼近方法: 本方法中,程序用曲线拟合来建立目标函数和设计变量之间的关系。这是 通过用几个设计变量序列计算目标函数然后求得各数据点间最小平方实现的。该 结果曲线(或平面)叫做逼近。每次优化循环生成一个新的数据点,目标函数就 完成一次更新。实际上是逼近被求解最小值而并非目标函数。 状态变量也是同样处理的。每个状态变量都生成一个逼近并在每次循环后 更新 用户可以控制优化近似的逼近曲线。可以指定线性拟合,平方拟合或平方 差拟合。缺省情况下,用平方差拟合目标函数,用平方拟合状态变量。用下列方 法实现该控制功能: 1-13ANSYS 高级技术分析指南 优化设计 1-13 OPEXE !开始优化循环 请查阅/OPT，OPRESU，OPSEL，OPTYPE 和 OPEXE 命令以得到更详细 的说明。 注——除了优化数据，ANSYS 工作文件名将存储在优化数据库文件中 （Jobname.OPT）。 因 此 ，如 果优 化数 据文 件被 读入 ，该 文件 名 将覆 盖当 前的 文件 名 [/FILNAME]。 在交互方式下可以用 OPRESU 命令（Main Menu>Design Opt>Resume）读 入批处理方式下生成的优化数据，这样便于交互的查看批处理优化的数据。 如果在读入数据前优化数据库中有数据的话，应当首先清除优化数据库。 在这个过程中，所有的设置将恢复其缺省值，所有的设计序列将被删除。用下列 方式清除数据库： Command: OPCLR GUI: Main Menu>Design Opt>Clear&Reset 因为 ANSYS 数据库是不受 OPCLR 命令影响的，所以在读入一个新的优化 数据库前应该清除 ANSYS 数据库。用下列方法清除 ANSYS 数据库： Command: /CLEAR GUI: Utility Menu>File>Clear&Start New 与 OPRESU 命令相对应的是 OPSAVE 命令（Main Menu>Design Opt>Save）， 其功能是将优化数据写入指定的文件中（缺省为 Jobname.OPT）。优化数据在每 次优化循环结束的时候自动存储（见 OPDATA 命令），但用户也可以随时用 OPSAVE 命令存储优化数据。 优化技术 理解计算机程序的算法总是很有用的，尤其是在优化设计中。在这一部分 中，将提供对下列方法的说明：零阶方法，一阶方法，随机搜索法，等步长搜索 法，乘子计算法和最优梯度法。（更多的细节参见 ANSYS Theory Reference 第 20 章。） 零阶方法 零阶方法之所以称为零阶方法是由于它只用到因变量而不用到它的偏导 数。在零阶方法中有两个重要的概念：目标函数和状态变量的逼近方法，由约束 的优化问题转换为非约束的优化问题。 逼近方法： 本方法中，程序用曲线拟合来建立目标函数和设计变量之间的关系。这是 通过用几个设计变量序列计算目标函数然后求得各数据点间最小平方实现的。该 结果曲线（或平面）叫做逼近。每次优化循环生成一个新的数据点，目标函数就 完成一次更新。实际上是逼近被求解最小值而并非目标函数。 状态变量也是同样处理的。每个状态变量都生成一个逼近并在每次循环后 更新。 用户可以控制优化近似的逼近曲线。可以指定线性拟合，平方拟合或平方 差拟合。缺省情况下，用平方差拟合目标函数，用平方拟合状态变量。用下列方 法实现该控制功能：