Isight与simulink联合优化设置流程
isight参数优化理论和实例详解
前言●Isight 5.5简介笔者自2000年开始接触并采用Isight软件开展多学科设计优化工作，经过12年的发展，我们欣喜地看到优化技术已经深深扎根到众多行业，帮助越来越多的中国企业提高产品性能和品质、降低成本和能耗，取得了可观的经济效益和社会效益。
作为工程优化技术的优秀代表，Isight 5.5软件由法国Dassault/Simulia公司出品，能够帮助设计人员、仿真人员完成从简单的零部件参数分析到复杂系统多学科设计优化（MDO, Multi-Disciplinary Design Optimization）工作。
Isight将四大数学算法（试验设计、近似建模、探索优化和质量设计）融为有机整体，能够让计算机自动化、智能化地驱动数字样机的设计过程，更快、更好、更省地实现产品设计。
毫无疑问，以Isight为代表的优化技术必将为中国经济从“中国制造”到“中国创造”的转型做出应有的贡献！●本书指南Isight功能强大，内容丰富。
本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章，第1章至第7章为入门篇，介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法；第8章至第13章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS（Design For 6Sigma）的相关知识。
本书约定在本书中，【AA】表示菜单、按钮、文本框、对话框。
如果没有特殊说明，则“单击”都表示用鼠标左键单击，“双击”表示用鼠标左键双击。
在本书中，有许多“提示”和“试一试”，用于强调重点和给予读者练习的机会，用户最好详细阅读并亲身实践。
本书内容循序渐进，图文并茂，实用性强。
适合于企业和院校从事产品设计、仿真分析和优化的读者使用。
在本书出版过程中，得到了Isight发明人唐兆成（Siu Tong）博士、Dassault/Simulia （中国）公司负责人白锐、陈明伟先生的大力支持，工程师张伟、李保国、崔杏圆、杨浩强、周培筠、侯英华、庞宝强、胡月圆、邹波等参与撰写，李鸽、杨新龙也为本书提供了宝贵的建议和意见，在此向所有关心和支持本书出版的人士表示感谢。
基于Isight的电动助力转向系统集成优化
基于Isight的电动助力转向系统集成优化曹艳玲;李鹏帅【摘要】为了兼顾整车的操纵稳定性和电动助力转向系统(EPS)参数优化的便利性,采用Isight优化软件和Simulink仿真平台对EPS进行了优化研究.建立了EPS和七自由度整车的集成动力学模型,引用总方差评价方法建立了EPS的多目标优化模型,并基于Isight和Simulink软件完成了EPS和整车模型的集成优化.结果表明,集成七自由度整车模型的EPS系统优化,使得驾驶员转向更加轻便、整车的操纵稳定性得到进一步提升,同时,基于Isight和Simulink平台的集成优化过程省去了目标函数的繁琐推导过程,也使得EPS系统参数的优化更加方便.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】4页(P64-67)【关键词】操纵稳定性;优化;电动助力转向系统;Isight;Simulink;七自由度整车模型【作者】曹艳玲;李鹏帅【作者单位】河南科技大学车辆与交通工程学院,河南洛阳471003;河南科技大学车辆与交通工程学院,河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP391.9电动助力转向系统（EPS）能够实现较好的转向轻便和高速路感特性，已经成为转向系统的主流研发产品。
国内外对EPS系统的控制和优化都做了大量的研究，但是，大多数文献都基于理想二自由度整车模型，不能兼顾整车的非线性特性。
而且，EPS的参数优化需要对大量的动力学方程进行推导，目标函数的推导将变得很繁琐，同时，在需要分析一些智能控制算法下的系统模型时，目标函数的推导将无法实现。
基于以上研究状况，建立七自由度整车和EPS系统的集成动力学模型，引用总方差评价方法设计优化的目标函数，并基于Isight优化软件和Simulink平台实现了EPS系统的集成优化。
优化过程方便快捷，优化的结果使得EPS系统的操纵性以及整车的稳定性得到进一步提升。
2.1 EPS系统及助力特性模型的建立2.1.1 EPS系统模型的建立考虑到EPS系统由许多具有弹性和阻尼特性的质量元件和惯量元件组成，而且系统的特性是由低频元件决定的[1]，所以，对所研究的EPS系统进行了等效简化，简化后的结构，如图1所示。
Isight平台理论与方法及其在产品结构设计与优化中的应用研究
10.16638/ki.1671-7988.2021.08.021Isight平台理论与方法及其在产品结构设计与优化中的应用研究李佳霖，李劲松，李美（海南大学机电工程学院，海南海口570228）摘要：Isight平台是集成、自动化和优化设计过程的通用软件框架，广泛应用于产品结构设计和优化工作中。
文章不仅对其理论和方法进行了详细的描述，而且给出了一个工业实例，以说明该平台的应用。
结果表明，Isight平台能够集成多种类型的软件，并基于其数据集成和数据处理等能力实现自动分析，与传统的产品设计和优化方法相比具有更大的优势。
此外，文章对同类研究问题也具有一定的指导意义和参考价值。
关键词：Isight平台；数据集成；数据处理；多目标优化；算法中图分类号：U461.99 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2021)08-63-05Isight Platform Theory and Method and its Application in Product StructureDesign and OptimizationLi Jialin, Li Jingsong, Li Mei（College of Mechanical Engineering ,Hainan University, Hainan Haikou 570228）Abstract:The Isight platform, which is a generic software framework for integration, automation, and optimization of design processes, is widely used in product structure design and optimization jobs. This study not only provides a detailed description on its theory and method, but gives an industrial case in order to illustrate the application of the platform. The results show that the Isight platform can integrate many types of software and realize automatic analysis based on its capability such as data integration and data processing, and have more advantages compared with the traditional product design and optimization methods. In addition, this paper also has certain guiding significance and reference value for the same type of research problems.Keywords: Isight platform; Data integration; Data processing; Multi-objective optimization; AlgorithmCLC NO.: U461.99 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2021)08-63-05前言在传统产品结构设计和优化中，在获得最终方案之前，通常需要根据方案参数的变化进行多次模拟分析和实验验证。
基于Isight的联合循环优化设计系统
基于Isight的联合循环优化设计系统
冯永志;于宁;张宏涛
【期刊名称】《机械工程师》
【年(卷),期】2013(000)009
【摘要】给出基于Isight的联合循环优化设计系统的构建方法,以及系统中最为重要的实现自动优化的宏调用算法,并给出了该系统进行联合循环优化分析的若干方法.该优化设计系统使用方便灵活,可以大大加快联合循环最优技术方案的确定.【总页数】2页(P136-137)
【作者】冯永志;于宁;张宏涛
【作者单位】哈尔滨汽轮机厂有限责任公司,哈尔滨150046;哈尔滨汽轮机厂有限责任公司,哈尔滨150046;哈尔滨汽轮机厂有限责任公司,哈尔滨150046
【正文语种】中文
【中图分类】TK472
【相关文献】
1.基于iSIGHT的变循环发动机性能优化 [J], 黄红超;王占学;刘增文;蔡元虎
2.基于iSIGHT的Atkinson循环汽油机配气正时优化 [J], 杜爱民;周晨夏;万玉;李国强
3.基于PDCA循环的联合借阅系统优化路径研究 [J], 戴晓翔
4.基于ADAMS-Isight联合仿真的电子机械制动器增力机构结构参数优化 [J], 许本博;张竹林;蒋德飞;毋青松
5.基于金属燃料的SOFC/氦氙布雷顿双闭式循环联合动力系统优化设计 [J], 王佳宾;徐虎;董平;郭兆元;郑群
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excited-isight联合仿真教程(多目标优化)
无iSIGHT整合计算经验者可
快速使用
4
Review
AWS “Connect to iSIGHT”自动完成的工作
建立和管理iSIGHT的数据模型（参数）Creates and manages iSIGHT data
model (parameters)
建立和管理iSIGHT的工作流模型 Creates and manages iSIGHT process flow
8
例一： Generate Results
画出结果曲线(需优化的)
观察扭振峰值，制订优化目标
9
例一： Generate Results
调入优化目标曲线(图中绿线)
优化目标曲线可在原结 果数据基础上制作：
可先将原结果导出为文本
文件
手工编辑调整（或来自其
它计算）
10
例一： Generate Results
24
例二：
例二: Optimization of Damper and Flywheel (2/8)
Step 2: Assign parameters for a speed range
25
例二：
例二: Optimization of Damper and Flywheel (3/8)
Step 3:
31
18
例一： iSIGHT
存盘(缺省名)，并执行
n
存盘（缺省名）
o
运行
19
例一： iSIGHT
监控执行
Go to Monitor and Open database *.db-file
n
监控
o
利用iSIGHT动力总成悬置参数优化
利用iSIGHT动力总成悬置参数优化1 悬置参数优化概述图1 悬置参数优化流程图解耦优化涉及到动力总成悬置系统自由振动微分方程的建立、优化设计变量的选取、约束范围和目标函数的确定。
对于发动机悬置系统来说,通常它的6个固有振型在多个自由度方向上是耦合的,在某个自由度方向进行激振就会产生耦合振动,这样使得共振频率的范围大大加宽,增大了共振的机会[3]。
模态解耦方法是目前悬置参数设计运用较多的方法之一,其假设系统微幅振动(阻尼可以不考虑),通过合理配置刚度矩阵来实现系统的优化。
常用的解耦方法有弹性中心法、刚度矩阵解耦法、能量解耦法等。
弹性中心法受到悬置布置位置的限制,而刚度矩阵法对于缺少对称面的动力总成结构应用不便,能量解耦方法则可以在原坐标系中进行解耦设计,基本脱离发动机类型和布置形式,解耦总指标在(0, 1)范围内变化,使优化计算保持较好的稳定性。
1.1 动力总成悬置设计的总体原则对于动力总成悬置系统的设计而言，总体的设计思路是：对于存在较大激振力的自由度而言，在避免出现共振的基础上应使动力总成悬置在该方向的刚度小，以利于减振；对于没有激振力或激振力小的自由度而言，应使动力总成悬置在该方向的刚度大，以利于支撑。
按照振动理论，动力总成悬置通用的隔振原则是：1、悬置的布置应尽可能满足非耦合条件，力图使各自由度的振动互相分离。
在此基础上，力图使外部激励频率和系统固有频率之比大于2，使共振点处于实用频率之外，提高隔振效果；2、考虑到动力总成及其支撑车架都是弹性体，应力争将动力总成的悬置支撑在其弯曲振动的节点上，极力降低传递给车体的振动，改善高速行驶时的驾驶室室内噪声水平；3、动力总成的主要运动自由度是侧倾，悬置必须确保能够支撑动力总成的重量，并降低侧倾方向的刚度。
在此前提下考虑悬置布置的倾斜角度，使垂直和剪切方向的刚度得到优化；4、为了防止抖动（轮胎一阶振动模式引起的10～30 Hz车体振动），提高舒适性，必须将悬置系统垂向固有频率设计得较簧下质量振动系统固有频率略高；5、悬置的静变形应在4mm左右，静变形过大将影响悬置元件的寿命，静变形过小意味悬置的刚度过大，不利于减振的需要；6、对于半阶和一阶激振频率都很大的发动机而言，侧倾模态应该在半阶频率和一阶频率之间；7、动力总成的刚体模态应尽量避开人体的最敏感范围；8、动力总成的横向刚度大，利于整车的操纵稳定性。
isight和proe与ansys集成的多学科优化案例介绍
Isight与Pro/e和Ansys集成的多学科优化案例介绍迫于研究生毕业设计的要求,需要用到多学科优化,自己当时学习的时候网上找了很久没找到教程,这里就将通过自己研究学习后的心得介绍介绍。
案例中使用的软件：isight5.5 proe4.0 ansys12.0注意：必须是这几个版本的组合,本人多次尝试,用ansys15.0、proe5.0什么的组合都不行,只有这个搭配才能正常集成。
参考教材《isight参数化理论与实例详解》,该书电子链接〔百度文库里面有：目标：有必要装置关键结构尺寸参数进行优化设计,使得在满足整体装置刚度要求的情况下,装置更加轻量化。
一般优化设计模型一般标准的优化设计模型为：式中,d=<d1,d2…d k>是优化设计过程中待确定的设计变量,f<d>是待优化的目标函数,q i<d>是不等式形式的约束函数,h i<d>是等式形式的约束函数,d1A和d1B是相对于设计变量d t的上届和下届,以下对此进行分析。
设计变量装置主体结构包括由矩形钢焊接而成的支撑框架和环形基座,如下图所示,装置的体积V、形变量E1与矩形钢的长a、宽b、厚度c、环形基座的厚度d有关优化目标在保证形变量要求的基础上同时获得更合理的尺寸分布,使装置的质量最小；Ansys分析模型可以很方便地导出体积信息,而质量与密度成正比,因此,为减轻整体装置重量,可将装置的体积作为优化目标,即Min V约束条件装置结构优化的关键是保证整体装置的静刚度特性不超过设计要求的条件下减小重量,约束条件包括状态约束和变量约束,状态约束主要是整体结构的形变量、许用应力,变量的取值范围为变量约束,如下式所示,其中|E1|max为自动焊接装置的最大变形量,σmax为最大等效应力。
优化过程Isight优化设计分析流程通过Isight集成三维建模软件Pro/E和有限元分析软件Ansys,在Pro/E中进行参数化建模,调用参数化建模的历史文件对设计变量进行赋值,并通过批处理文件驱动Ansys对调用的参数化模型进行分析,提取结果文件作为优化的输出文件,然后通过选取Isight合适的优化算法对设计变量及优化目标设定的次数进行迭代循环操作。
simulink操作流程
simulink操作流程Simulink操作流程。
一、啥是Simulink呢？Simulink呀，就像是一个超级好玩的积木搭建世界。
它是MATLAB里的一个超酷的工具，让咱们可以轻松地构建各种各样的系统模型呢。
比如说，你要是想模拟一个汽车的行驶过程，或者是一个电路的工作状态，Simulink就可以帮你搞定。
它就像一个万能的小助手，只要你有想法，就能在这个小天地里把想法变成模型。
二、打开Simulink的大门。
1. 先得打开MATLAB哦。
这就像是进入魔法世界得先找到入口一样。
打开MATLAB 之后呢，在它的主界面里，就能看到Simulink的图标啦，就像一个小宝藏的入口标志。
轻轻一点那个图标，就进入到Simulink的世界咯。
2. 刚进去的时候，可能会觉得有点眼花缭乱。
不过别担心，这就像你第一次走进一个超级大的游乐场，到处都是新鲜好玩的东西。
你会看到一个大大的空白区域，这就是咱们要大展身手的地方啦。
三、开始搭积木——构建模型。
1. 找模块。
- 在Simulink的左边有一个长长的库，这里面藏着各种各样的模块，就像一个个小零件。
比如说，如果你要构建一个数学计算的模型，就能在Math Operations这个库里找到加法、减法、乘法之类的模块。
这些模块长得都挺有趣的，就像一个个小方块，上面还有一些简单的标识，让你一眼就能看出来它是干啥的。
- 要是想做个信号处理的模型，Signal Processing库里的模块就派上用场啦。
你可以像在玩具箱里找玩具一样，在这些库里翻找你需要的模块。
2. 拖模块。
- 当你找到想要的模块之后呢，就可以用鼠标把它拖到中间的空白区域啦。
这感觉就像从玩具箱里拿出一个小积木，然后放到搭建台上。
比如说，你拖了一个正弦波模块到中间，它就静静地待在那儿，等着和其他模块交朋友呢。
3. 连接模块。
- 光有孤零零的模块可不行，还得把它们连接起来。
这就像把小积木用小棍子连接起来一样。
用鼠标点住一个模块的输出口（一般是小箭头），然后拖到另一个模块的输入口上，就把它们连接起来啦。
Signal Constraint使用方法简介
Signal Constraint使用方法简介1.Signal Constraint的介绍通过对Simulink模型添加信号约束模块（Signal Constraint block）可以优化已知输入的模型响应。
Simulink设计优化软件（Simulink Design Optimization software）通过调整模型的参数来满足指定的约束，其中包括信号振幅界限和与参考信号的匹配。
Signal Constraint模块在优化过程中利用简单搜索、梯度下降、遗传算法等优化方法，并且对于大型系统或者仿真速度较慢的系统可以采用并行仿真的技术，为参数优化提供了一条非常快捷并且方便的参数优化手段，对于提高模型质量和效率有着巨大的现实意义。
2.Signal Constraint使用方法为了便于表达，本文将通过对PID参数的自动寻优来说明Signal Constraint模块的使用方法，本文MATLAB版本为7.8.0。
2.1Signal Constraint模块的添加在完成目标的模型的准备后，打开Simulink模型库浏览器，在Simulink Design Optimization根目录中找到Signal Constraint模块，将其选中并拖入目标模型，并将目标模型的输出与Signal Constraint模块输入进行连接。
图1 Signal Constraint模块的添加2.2Signal Constraint模块的设置第一，在Optimization菜单中选择Tuned Parameters选项，将待调整参数加入，并设置待调整参数的调整范围和初值。
图2 Tuned Parameters选项第二，在Optimization菜单中选择Uncertain Parameters选项，可以对目标模型中不确定参数的范围进行设置（由于本文不涉及，此处不做详解）。
图3 Uncertain Parameters选项第三，在Optimization菜单中选择Simulation Options选项，在此对优化仿真的仿真时间、求解器选项等参数进行设置，此设置界面与Simulink参数设置中求解器选项卡界面类似。
基于Isight平台DOE方法的并联机构多目标优化设计
基于Isight平台DOE方法的并联机构多目标优化设计杜岩锦;郭宗和;李泽众【摘要】以提高并联机构的整体性能为目的.以3-PUU并联机构为例,首先根据虚设机构法建立影响系数矩阵,包括雅可比矩阵和海塞矩阵,并通过Adams虚拟建模仿真验证影响系数矩阵的正确性,然后综合考虑工作空间、速度、加速度、惯性力等方面的需求建立并联机构的性能指标,根据性能指标多目标优化设计模型,最后基于Isight软件集成MATLAB,采用最优拉丁超立方法进行试验设计,通过NSGA-II 算法进行多目标优化设计.优化结果表明,基于Isight的多目标优化设计方法不仅高效而且可以得到Pareto解集,决策者可以根据并联机构的具体服役环境权衡选择整体性能最优解.【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2017(039)007【总页数】7页(P99-105)【关键词】并联机构;影响系数矩阵;实验设计;多目标优化设计;Isight【作者】杜岩锦;郭宗和;李泽众【作者单位】山东理工大学机械工程学院,淄博 255049;山东理工大学机械工程学院,淄博 255049;山东理工大学机械工程学院,淄博 255049【正文语种】中文【中图分类】TH122并联机构以其运动精度高、刚性好、动态响应灵敏、承载能力强等优点被广泛应用于运动模拟器、工业机器人、虚拟轴机床、微动机械、医用机器人等多个领域[1]。
并联机构的多个需求性能之间存在着或相互制约、或相互耦合的的关系，某项性能指标的提高有可能是以其他性能指标的下降为条件，因此在并联机构整体性能的优化设计中，要把多个性能需求同时考虑在内，以多个性能指标为目标函数建立多目标优化设计模型，对并联机构进行多目标优化设计。
在传统的优化设计[2,3]过程中，设计者们大多数采用多目标优化算法进行繁琐的数学推导，理论性强，计算复杂，工作量大。
随着计算机技术的快速发展，计算机辅助优化软件Isight[4]在航空航天、飞行器的优化设计[5]中取得了显著成果。
isight优化使用方法
isight优化使用方法0、proc文件中的几个重要的关键词*save_as_model D:\optiext\extrusion.mud yes*write_marc D:\optiext\extrusion.dat yes*quit yes1、Mentat的背景执行过程文件test.proc.命令行：mentat -pr test.proc(必须有文件全名)2、Marc的背景执行模型文件model.dat命令行：run_marc -jid mode l -ver no -back no（可以省略扩展名）3、提取Marc结果的python程序为MarcResult.py其目的是从marc输出t16文件extrusion.t16中提取结果，输出到extrusion.res中去。
（按照自己的需要进行修改）使用方法python ExtractMarcResult.py extrusion.t16 extrusion.res源程序:from py_post import *import stringimport sysimport timedef Extract(fname1,fname2):p=post_open(fname1)ninc=p.increments()p.moveto(ninc-1)nodes=p.nodes()elements=p.elements()xlist=[]ylist=[]for i in range(0,elements):el=p.element(i)for j in range(0,el.len):nodeid=el.item[j]nodeseq=p.node_sequence(nodeid)node=p.node(nodeseq)if (node.x,nodeid) not in xlist:xlist.append(node.x,nodeid)if (node.x,nodeid) not in ylist:ylist.append(node.y,nodeid)xlist.sort()ylist.sort()ylist.reverse()#get upper die cbody forceupdieforcex=p.cbody_force(1)[0]updieforcey=p.cbody_force(1)[1]out=open(fname2,'w',-1)str="%10g %10g %10g %10g\n" % (-xlist[0][0]+30,ylist[0][0]*2,-1*updieforcex,updieforcey) out.write(str)out.close()if __name__=='__main__':Extract(sys.argv[1],sys.argv[2])print '\a'4、对分析结果的备份如果希望备份每次执行的结果，可以运用下面这个程序BackFile.cpp。
ISIGHT梯度优化算法
梯度算法通过在设计空间中的当前位置设定一个前进方法和搜索步长从而获得设计空间中的另一个位置，并判断收敛性。
Isight中梯度优化算法有三种NLPQL,LSGRG和MMFD,这里通过寻找数学函数表达式的最小值问题，来展示这三种算法搜寻最优解的效率。
优化问题：min f(x)=100*(x2-x1^2)^2 10*(x1-1)^2s.t. x1^2 x2^2=<9.0isight优化步骤：1、构建优化流程，application组件采用calculator，process 组件选用optimization;2、设置优化算法、设计变量、约束及目标，设计变量初始值为x1=2.0,x2=3.0;3、查看优化结果，并比较3种梯度算法搜寻全局最优解的效率。
图3给出了三种算法的搜寻历程，算法收敛准则均设置为1.0e-6，设计空间为以（0,0）为圆心半径为3.0的圆域内，初始点为（2.0,3.0）不在设计空间内部，NLPQL算法迭代27次能搜寻到全局最优解（0.986,0.975），LSGRG算法迭代10次找到局部最优解（1.590,2.544），这个局部解刚好在设计区域的边界上，因为LSGRG算法的搜寻梯度和它的临界约束相关，MMFD算法迭代8次找到局部解（1.523,2.342），这个点刚好满足目标函数高阶项接近零。
以上结果可以发现，初始点不在设计区域内，NLPQL算法通过多次迭代能搜寻到全局最优解，而LSGRG和MMFD算法能用较少的迭代次数搜寻到一个局部最优解而完成迭代过程。
下面考察3种算法在无约束情况下搜寻最优解的效率，去掉设计区域在圆域内的限制，设计空间改为无限平面域，初始点位置不变，从图4中可以看出NLPQL和LSGRG算法都能搜寻到全局最优解，而MMFD算法依然在一个局部最优解处停止搜寻，从迭代历程上看NLPQL算法和LSGRG算法相比能以更少的迭代次数获得全局最优解。
本文以数学函数表达式为例对比了isight中3中梯度算法的效率，在有约束情况下NLPQL 能搜寻到全局最优解，而LSGRG和MMFD 算法只能搜寻到局部解；在无约束情况下，NLPQL比LSGRG算法能更快速搜寻到全局最优解。
Simulink优化工具箱入门案例演示
Simulink优化工具箱Simulink优化工具箱有五个基本功能：1．参数校准2．系统响应优化3．优化灵敏度分析4．基于优化技术的控制系统设计5．自动生成查表表格通常来说灵敏度分析是说系统各个不确定性源对系统输出的影响。
在优化工具箱里所进行的优化灵敏度分析是指各个优化参数对优化目标的cost function的影响。
所以可以在优化之前进行灵敏度分析，评价各个参数对优化目标的权重。
还可以在优化之后，分析优化结果对优化参数的鲁棒性。
基于优化技术的控制系统设计其实也就是优化控制参数。
下面举例来说明参数校准，系统响应优化以及自动生成查表表格。
参数校准顾名思义，也就是使用参考数据来自动估算模型的参数或者仿真初始状态。
1．模型打开这个内置模型msd_system。
初始位置设置为-0.1待估算参数mbk的当前值示波器Positions里显示三路信号：当前仿真信号pos，第一次实验结果exp1，第二次实验结果exp2。
这里的m,b,k是保存在模型的workspace(注意不是base workspace，而是model workspace)。
仿真结果与实验结果的误差当前m,b,k参数不准确所以需要校准参数两次实验时的初始位置也是不同的2．初步估算我们现在来利用实验结果来自动估算m,k,b的值。
双击模型左下角的橘红色模块，打开预先配置好的参数估算页面。
点击视图标签页调整为左右布局，如下图，同时显示两次的实验结果。
点击红圈内的图标，把当前的仿真结果也同时显示在两张图上，如下图。
点击Select Parameters，看到已选中的估算的参数及其初始值：点击Select Experiments，选择同时使用这两组已经导进来的实验数据进行参数估算（如何导入实验数据参见后面的自动生成查表表格案例）：Cost Function，可以看到还可以选择绝对值误差。
More Option菜单页，还可以选择优化算法以及使用并行运算加快估算过程。
iSIGHT优化设计—Optimization
iSIGHT 优化设计一Optimization1概述1.1传统劳动密集型的人工设计1.2iSIGHT 智能软件机器人驱动的设计优化icnciic c j illon---■Are ---Lksi^nr^quircHicnt^pl'licd '.'亠才人的叠和列話足够设il~{AdequateDesign)用井析和Mtt 评忻性能改变设it 变量改变设it 变量"Are ■---designrequirenientsplblksd '.'亠十理拝初崎设计首动化的过建足HttEf {AdequateDesign]|探索算法和优化第略1.3优化问题特征•设计变量数目•设计变量取值类型；/连续型、离散型、整数型、连续/离散混舎型♦有无约束条件•解空间线性、非线性•解空间的多峰性、凸性♦计算时间•计算精度（1）约束约耒1I:可芍区城—目标函数等值线©最优解車2 3）非线性5）离散取值gi(«)o6o◎釜粒弓邑最工归—_-曲木；坐^冶6）组合问题J孙阿旦W員込期1阳（归往斗雷弼题2分立宦界袪比如.X,領的的JMfcA.B,C-«利尺寸XI .M 3.E J-*Jj]>](A/jai') Jubf'.fr?琼舟宀一,耳)冬0j =1.2,...m■MS*E)N Q It =1,21{u J t.fl\刊书.Xj .Xj t Xj JWWW7）优化问题按特征分类对优化设计的研究不断证实，没有任何单一的优化技术可以适用于所有设计问题。
实际上，单一的优化技术甚至可能无法很好地解决一个设计问题。
不同优化技术的组合最有可能发现最优设计。
优化设计极大地依赖于起始点的选择，设计空间本身的性质（如线形、非线形、连续、离散、变量数、约束等等）。
iSIGHT就此问题提供两种解决方案。
第一，iSIGHT提供完备的优化工具集，用户可交互式选用并可针对特定问题进行定制。
iSIGHT在多目标优化问题中的应用研究
2) 肋骨应力 Ρr
K r 由 l 和 t 决定
年, E 1Zitzler 首先对 SPEA 算法进行改进, 得到 SPEA 进型, 接着又对 SPEA
改
Ρr = K r
改进型中的杂交算子和选择方法进 的特点, 对 N SGA 算法进行了 。 遗传算法不是单点
D a ra tech 统计, iS IGH T 在过程集成和设计优化领域的全球
市场占有率超过一半, 已成为航空、 航天、 汽车、 兵器、 船舶、 电子、 动力、 机械、 教育研究等领域首选的过程集成、 设计优 化和可靠性稳健设计的综合解决方案。 本文利用 iS IGH T 中的多目标优化算法和软件自带的
( 西北工业大学航海学院, 陕西 西安 710072)
摘 要: 在工程实际中, 随着设计要求的日益提高, 单一的设计目标已经不能满足设计者的要求。于是多目标设计优化问 题在设计领域越来越占据主导地位。 目前多目标优化设计方法种类繁多, 各有优劣, 重点介绍优化设计框架 iS IGH T , 并就 iS IGH T 在解决鱼雷壳体结构设计中的多目标优化设计问题中的应用情况进行研究, 讨论 iS IGH T 在解决多目标优化问题中 的可行性。 关键词: iS IGH T , 多目标优化设计, 鱼雷壳体结构, Pa reto 解 中图分类号: T P 183 文献标识码: A
Abstract: In eng ineering a rea s, sing le design ta rget ha s no t m ade designers con ten t w ith increa sing of design dem and s, so m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem s have g radua lly dom ina ted in design a rea s1 N ow these a re so m any m ethod s of m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion, and they a ll have their ow n 1 advan tages and sho rtcom ing s T h is thesis m a in ly in t roduces iS IGH T w h ich is a k ind of D esign O p t im iza t ion F ram ew o rk 1 M eanw h ile w e w ill resea rch app lica t ion circum stances of iS IGH T in the m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem of shell st ructu re of to rp edo 1 A nd w e w ou ld d iscu ss fea sib ility of iS IGH T in so lving m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion p rob lem s1 Key words: IS IGH T , m u lt i2 ob ject ive design op t im iza t ion, shell st ructu re of to rp edo , p a reto so lu t ion s
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。