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HyperStudy优化


HyperStudy 优化

HyperStudy分析时所支持的求解器 分析时所支持的求解器: 分析时所支持的求解器 ? Abaqus ? ANASYS ? LS-DYNA ? Nastran ? OptiStruct ? PAM-CRASH 2G ? RADIOSS ? HyperForm ? MADYMO ? ADAMS

设计变量的定义
通过hypermesh可以定义为设计变量的参数 可以定义为设计变量的参数: 一 通过 可以定义为设计变量的参数

可为设计变量的参数名称 Shell thickness (壳单元料厚) Spring stiffness (弹簧刚度) Concentrated mass (集中质量) Composite ply thickness (复合结构的组成结构板厚) Composite ply angle(复合结构中各组成结构间的角度) Shapes (as created by the HyperMorph module, or by the perturbations panel) (通过HyperMorph或 摄动面板下产生的结构的形状)

应用范围 结构的灵敏度分析、优化 简化车身模型中,接头对车身的灵敏度及优化 结构的灵敏度分析、优化 结构的灵敏度分析、优化 结构的灵敏度分析、优化 形状优化

设计变量的定义

二 用于制造工艺优化的设计变量 1)Hyperform可用的设计变量:
? Sheet thickness(钣金厚度) ? Friction(摩擦系数) ? Forces(载荷) ? Shapes(as create by HyperMorph)(通过hypermorph定义的形状)

2)HyperXtrude可用的设计变量 :
? Control points of the bearing profile curve(轴承轮廓曲线的控制点) ? Shapes (as created by HyperMorph)(通过hypermorph定义的形状)

设计变量的定义
三 各求解器所支持的设计变量及对应的参数类型

设计变量的定义
三 各求解器所支持的设计变量及对应的参数类型

HyperStudy的输入文件
HyperStudy 认可的输入文件为 认可的输入文件为:
? Study files (.xml) ? Model files (.tpl, .hm, .hf,.mdl,.xls) ? Preference files(preference.mvw)——求解器脚本文件

?

HyperStudy的输出文件
针对不同求解器输出结果所支持的文件类型
Solver Result
Model mass(质量), center of gravity(重心) moments of inertia(转动惯量) Frequency(模态频率)

File

Remarks
内容:模型定义、历史定义,警告与出错信息提示

.dat

如果要在该文件中输出mass 信息,则需要在计算输入文 件中定义一个动态载荷步。

*STEP *DYNAMIC 1.0 ,0.01 *EL FILE *END STEP

Nodal number(节点数), Displacement(位移), reaction force(反作用力)

.fil

计算结果文件,存放计算所得的单元、节点等 结果。

Abaqus

Element number(单元数), Stress(应力), Strain(应变)

.fil

1. 所有单元与节点的数据以向量的形式存放。 2. 如果要得到具体编号的单元或节点的数据,需要 使用 getval2 函数。

为计算输入文件,主要内容为模型定义 Nodal position(节点位置) .inp 节点向量包含x、y、z三个方向的数据。 Nodal data(节点数据), element data(单元数据) 二进制文件,内容为模型信息与计算结果 .odb 如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使用 resvector() 函数。

HyperStudy的输出文件
针对不同求解器输出结果所支持的文件类型

Solver

Result

File

Remarks
ASCII格式的结果文件,包含分析的注释

Model volume(模型体积), Mass(质量), Frequency(模态频率), Buckling factor(屈曲因子) Nodal displacement (节点位移), reaction force(反作用力), element stress,strain (单元应力、应变), strain energy density (应变能密度) Nodal displacement (节点位移), reaction force(反作用力), element stress,strain (单元应力、应变), strain energy density (应变能密度)

.out

OptiStruct Radioss (Bulk format)

二进制结果文件 .res 如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使用 resvector() 函数 压缩的二进制结果文件,包含模型与结果信息 .h3d 如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使 用 resvector() 函数

HyperStudy的输出文件
针对不同求解器输出结果所支持的文件类型

Solver

Result
Nodel displacement (节点位移), Velocity(速度), Acceleration(加速度)

File

Remarks

Vector contains time history .T01

RADIOSS (block format) element stress、strain (单元应力、应变)

.T01

Vector contains time history

Nodal data(节点数据), element data(单元数据)

二进制结果文件 .A00 如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使 用 resvector() 函数 输出数据的文件 .f06 To write the mass to the .fo6 file, use PARAM, GRDPNT, 0 in the input. 结果存放文件 .op2 如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使 用 resvector() 函数

Model,mass(模型质量)

Nastran Nodel data(节点数据), Element data(单元数据) Frequency(模态频率)

HyperStudy的输出文件
针对不同求解器输出结果所支持的文件类型
Solver Result File Remarks

Model and part mass (模型、部件质量), Moments of inertia(转动惯量), d3hsp Center of gravity(重心) ASCII文件,存放全局数据,模型大部分类型的能量 通过该文件输出。 glstat Nodal displacement (节点位移), Velocity(速度), Acceleration(加速度) Element stress、strain (单元应力、应变) Nodal data(节点数据), Element data(单元数据) 该文件存放历史数据。 ASCII文件,存放节点数据。 nodout 文件存放历史数据。 ASCII文件,存放单元(梁、壳)数据。 elout 文件存放历史数据。

Model energies(模型能量)

LS-DYNA

d3plot

如果要得到向量中的具体元素的数值,需要使用 resvector() 函数

Nodal position(节点位置)

Keyword file Vector contains x,y or z component of the node. SPC反作用力。该文件存放力、力矩。

reaction force(反作用力)

spcforc

运行控制

Solver(求解器)
RADIOSS (Block Format) RADIOSS (Bulk Data Format) Optistruct Nastran Ls-DYNA

Input file (输入文件类型)

Solver input arguments(运行参数)
$file -both

.fem 文件 $file / $file –scr C:\temp .fem 文件 .bdf 文件 /.dat 文件 $file i=$file (MEMORY=5000000) job=<filename>.inp (memory=200Mb) interactive 无

.key 文件 .inp 文件 .csv 文件

Abaqus Excel

MotionSolve

Excel 在Excel表格中输入设计变量并计算响应。

Size Optimization 尺寸优化 尺寸优化的变量
尺寸优化时,和尺寸相关的属性都可以作为尺寸优化的变量。常用的尺寸优化设计变量有: 1)结构料厚thickness 2)集中质量mass

Size Optimization 尺寸优化
一 在excel表格基础上进行优化 表格基础上进行优化
A 设计变量与结果在 设计变量与结果在excel表格中已经给出,以此作为优化的依据。 表格中已经给出, 表格中已经给出 以此作为优化的依据。
1. 目的是创建一个近似值,然后对这个近似值进行优化。 2. 该表格包含五列数据,如右图所示。第一列表示设计的次数,第二和第三列表示每个设计的两个 设计变量,第四和第五列表示先前DOE分析所得到的结果。 1. 打开excel表格,并将其另存为.txt格式的文本文件(制表符分隔)。 2. 创建model时,model type选择HyperStudy。 由于Excel中已经列出了设计变量与相应的设计结果,因此前 面建模时不需要进行初始计算,而仅在response中设置相应 的响应结果即可。 3. 创建response响应时,建立名称为index的响应用来表示设计的 次数,其Response experssion可表示为 “convert(getenv(“STUDY_RUN_NUMBER”))-1” 4. 创建结果response响应时,响应矢量Vector的Vector resourece file选择reference file类型的文件,并且选择前面得到的.txt格 式的文本文件。Type和Request采用默认的Unknown和 Block1,Component则根据该矢量的作用选择表格中相应数据 表示的列(column x) 5. 创建DOE分析时,Controlled factors中的DOE Class选择Run Matrix,并相应选择先前得到的.txt文件。

Size Optimization 尺寸优化
一 在excel表格基础上进行优化 表格基础上进行优化 B: 在excel表格中输入设计变量,同时有响应的计算方法,以此作为优化的依据。 : 表格中输入设计变量, 表格中输入设计变量 同时有响应的计算方法,以此作为优化的依据。 Exemple:HS-1070(The objective is to find the cross-sectional dimensions, width, and height of a beam that minimizes the beam volume while keeping the tip deflection below 0.35 mm. )如右图示 1. 创建HyperStudy可以评估的矩阵输入。 打开excel文件,选择tools菜单下的加载宏命令, 将宏命令hw_hst_genpdd.xla加载入,如果没有, 则在Altair的安装目录下\templates\hst\ 找到 hw_hst_genpdd.xla,并加载即可。 2. 创建Model时,选择spreadsheet作为创建的Model的 类型,并且前一步中加载入宏命令的excel表格作 为Model的输入。 3. 创建设计变量l时,通过Add Model Parameter命令, 在excel表格中选择设计变量(Design Variable)和响 应(Response)。

Shape Optimization 形状优化
形状优化的变量
形状优化的设计变量是结构的形状,因此在创建设计变量时需要先定义形状。通常使用HyperMorph定义用于形状 优化的设计变量——形状。

建立分析模型(Study setup) 建立分析模型
步骤: 1 定义分析 2 建立模型——参考输入文件类型 3 定义设计变量—参考设计变量定义 4 初次分析运行——参考求解器定义、运行控制 5 建立响应——参考HyperStudy输出文件 6 设计变量间的相互关系定义 7 灵敏度定义

DOE分析 分析(Post processing) 分析
设计变量的交互作用(Controlled Design Variable Interaction) 左图中为设计变量C0与C1的 交互作用,其中x轴表示其中一个 设计变量C0 ,y轴表示分析的响 应。图中的两条曲线则分别表示 设计变量C1在其极限值时(最大 与最小设计值)响应随设计变量 C1变化而产生的变化。 如果两条曲线相互平行,说 明两个设计变量之间没有交互作 用,也即两变量改变对响应的影 响是相互独立的。 如果两曲线不平行,则说明 该二变量之间有交互作用。

响应拟合 (Approximation)

根据DOE分析结果建立响应关于设计变量的关系曲线,在设计变量发生更改时,根据拟合得到的 关系曲线即可得到相应的响应结果,而不需要对整个模型进行分析来获得结果,这样可以节约计算时 间,从而提高成本。

误差方差(Residuals) 表示通过求解器计算得到的响应值与使用回归方程预测得到的响应值之间的差异,该差异值越小, 所得到的回归方程越接近实际。

方程拟合 (Approximation)
步骤: 1 定义一个拟合方程

如图中所示:定义曲线拟合方程时,程序会在方程内自动为每个设计变量分配一个变量名,用于拟合曲线。 曲线方程拟合的类型: 1)Least Squares Regression 拟合曲线形式为: f ( x ) = β 0 + ∑ β i xi + ∑ βij xi x j 根据拟合曲线,响应为: f = Aβ ;根据DOE分析得到响应为: y β 为拟合方程的拟合系数; 为随机误差。 如果

ε 足够小,则建立的曲线拟合方程越准确。

ε

= Aβ + ε

。其中A为自变量组成的矩阵;

2)Moving Least Squares 3)HyperKriging

方程拟合 (Approximation)
2 输入矩阵

通过DOE分析计算,得到一系列不同设计变量时,相应的响应结果,以此作为输入,建立拟合方程。

方程拟合 (Approximation)
3 创建拟合方程
拟合模型 拟合模型的阶次 拟合模型的精度

拟合方程及系数

4 残差
DOE分析得到的响应结果与通过拟合方程得到 的相应响应结果之间的差别对比。

方程拟合 (Approximation)
5 trade-off
通过拟合方程得到的响应结果与设计变量 之间的关系图表。

6 Anova
评估误差及各因子对结果的影响作用。

优化分析 (Optimization study)
典型的目标函数类型(Typical Objective Functions) 1 结构质量与体积( Structural Mass and Volume) 2 位移(Displacements) 3 频率(Prequency) 4 能量(Energies) for DYNA/ABAQUS 5 伤害指标(Head Injury Criteria [HIC], Femur Loads, etc) 典型的约束函数类型(Typical Constraints) 1 位移(Displacements) 2 应力(stress) 3 塑性应变(Plastic Strain) 4 频率(Prequency) 典型的设计变量类型(Typical Constraints) 1 尺寸优化(结构厚度,梁截面参数) 2 形状优化(修改结构的外部边界) 3 材料响应(不同密度的泡沫材料、钢材)

优化分析 (Optimization study)
步骤: 1 定义优化

优化算法类型: 1)Adaptive Response Surface Method——自适应响应面法<约束优化> 2)Sequential Quadratic Programming——序列二次规划法<约束优化> 3)Method of Feasible Directions——模式搜索法/可行方向法<约束优化> 4)Genetic Algorithm——遗传算法 5)User Defined-Xopt——用户自定义优化方法 4)遗传算法 基于生物进化上“适者生存”的原则。每次迭代优化时,保留适应度高的因子,淘汰适应度低的因子,进 入下 次优化,经过数次迭代得到最好的结果,即为问题的最优解或次优解。

优化分析 (Optimization study)
2 选择用于优化的设计变量

3 定义约束
2 确定约束类型及约束方向

1 选择可作为约束的响应

3 指定约束边界

优化分析 (Optimization study)
4 定义目标
优化类型选择

最大迭代次数 结果绝对收敛条件 结果相对收敛条件 约束容差 设计变量收敛条件

创建优化目标

优化目标: 1)Minimize;结果最小化 2)Maximize ;结果最大化 3)MinMax;最大值最小化 4)MaxMin;最小值最大化 5)System Identification;系统识别

优化初次移动步长 步长界限 初始变量波动 约束的显示 出现失败分析的处理

选择既非约束又非目标的响应的评估方式。

程序重启动后,是否接着指定的优化或DOE分析 步继续运行。

一般定义优化的目标时,采用默认的优化参数即可。 一般定义优化的目标时,采用默认的优化参数即可。如果有特殊 需求,则可根据需要修改相应的优化参数。 需求,则可根据需要修改相应的优化参数。

优化分析 (Optimization study)
5 结果处理 a 优化曲线

所有响应(包括用于优化的约束和 目标)、设计变量在优化过程中的数值 变化曲线。

b 优化数据表

所有响应(包括用于优化的约束和 目标)、设计变量在优化过程中的数值 列表。

失效的优化方案 接近成功的优化方案:约束超差在容差范围内。 可接受的优化方案

随机性研究 (Stochastic study)

随机性研究 (Stochastic study)
步骤
1. 定义一个随机分析

数据采样方法: 1) Simple Random Sampling 简单的随机抽样; 2) Latin Hypercube Sampling ; 3) Hammersley Sampling 。

随机性研究 (Stochastic study)
2. 定义随机变量

① 随机变量分布类型选择

① 随机变量分布参数 采用正态分布时: mean为均值,即? 。2 variance为方差,即σ 。

随机变量确定时需注意: 1) 随机变量的离散与连续性(与设计变量的离散与连续性相同,在study setup时确定); 2) 随机变量的分布: a Normal Distribution 正态分布 b Uniform Distribution 平均分布 c Triangular Distribution 三角分布 d Exponential Distribution 指数分布 e Weibull Distribution 威布尔分布 根据统计规律,正态分布是自然界多数现象的存在状态,因此确定随机变量时一般采用正态分布形式。

随机性研究 (Stochastic study)
3. 定义随机变量的相关性 4. 选择响应 5. 计算抽样数据 使用二维、三维以及统计方 法列出随机变量的抽样数据分布。 其中Histogram柱状图,表示 随机变量取值频率的分布; pdf概率分布图,表示随机变 取值与均值接近程度的概论; cdf累积分布图,表示随机变 量取值小于或等于均值的概论。

随机性研究 (Stochastic study)
6. 后处理 对抽样的随机变量进行计算得到的响应的分布 使用二维、三维以及统计方 法列出响应与随机变量或响应之间 的数据分布。 左图为响应结果的统计学分布 其中Histogram柱状图,表示 响应结果值出现频率的分布; pdf概率分布图,表示响应结 果值与目标值接近程度的概率; cdf累积分布图,表示响应结 果值小于或等于目标值的概率。

随机性研究 (Stochastic study)
6. 后处理 响应结果统计

左侧所列参数依次为: Mean平均值 Avg.Dev.平均差 Std.Dev. 标准差 Variance 方差 CoV 标准差系数 Skewness 偏斜 此值作为结果响应的概率最高 反应结果偏离平均值的程度 对方差开平方根 反映结果的离散程度,该值越大则结果越离散 反映结果偏离均值的程度,该值越大则结果离均值越远 反映结果概率分布是否偏斜,该值为0则无偏斜,大于0 则偏于均值右侧,小于0则偏于均值左侧。 响应值中值。 响应值平方的均值。 响应值中的最小值 响应值中的最大值 响应值中的最大值与最小值之差

Median RMS Min Max Range

随机性研究 (Stochastic study)
6. 后处理 分析结果——可靠性

Reliability:可以满足该响应约束条件的设计的概率; Probability of Failure:违反该响应约束条件的设计的概率。

Noting 注意点
1 模型最大应力值response的创建 Abaqus与Ansys软件作为优化求解器时,可以从结果文件中直接提取模型的所有应力值vector,从而 使用max()函数得到模型的最大应力值。 Ls-Dyna、Radioss、Optistruct以及HperForm作为优化求解器时,结果文件中的应力值是针对独立的 单元,因此可以使用resvector()函数首先创建出整个模型的应力值vector,然后再使用max()函数提取 出模型最大应力。Resvector()函数结构如下: resvector(file_name, type, start_request, end_request, start_component, end_component, timestep); File_name为需要提取数据的结果文件,通常包括路径;type为所提取数据类型的索引,数字用2表示; start_request为结果文件中提取数据的起始点的索引,对于提取应力值来说,即为提取模型所有单元的 应力值建立vector;end_request为结果文件中提取数据的结束点的索引;start_request与end_request分别 为模型单元id号的最小与最大值;start_conponent与end_component分别为可提取数据所在component的 索引号;timestep为提取数据的时间间隔。 例如,要提取某一分析结果中的单元最大应力值,则可以采用 max(resvector(“m_1/plate.res”,2,0,612,0,0,0));此处使用了两个函数,求最大值的max()函数与提取向量 数值的resvector()函数;其中文件名是包含路径的。

Error and Warning message错误与警告信息 错误与警告信息
1 数据类型选择出错

创建Response响应时,从结果文件中提取出的是一向量,而响应结果所需的则是该向量中的一个元素, 即一个标量,因此需要对这一向量进行操作,提取出结果所需相应标量。


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