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ISIGHT软件介绍

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iSIGHT是世界顶级的工程设计开发基础的系统软件，具有“软件机器人”之称。它能够实现CAD\CAE\CAM以及PDM等各种操作系统的自动化和集成化，并为产品设计及开发提供最优化设计及稳健设计功能。

iSIGHT在加快产品进入市场、降低产品成本、提高产品质量等方面，每天都在取得令人瞩目的突破。据美国市场调查公司Daratech权威统计，iSIGHT在过程集成和设计优化领域的全球市场占有率超过一半，已经成为航空、航天、汽车、兵器、船舶、电子、动力、机械、教育等领域首选的过程集成、设计优化和可靠性稳健性设计软件。

Engineous公司自1996年将iSIGHT软件商业化以来，不断投入巨额资金研发世界最先进的集成化、自动化、优化的“软件机器人”技术，使其功能不断完善满足使用者需求。

iSIGHT架构图

集成自动化特性

Fast Parser使内部代码和商业程序的模型参数化、集成自动化更加容易；

控制条件(If,while, for)可以在流程中任意设置，便于对复杂的设计过程流进行有效管理；

TaskPlan中可任意指定分阶段的设计策略，使复杂设计空间的搜索更加自动化；

多任务嵌套的机制使多学科设计优化方案更易实现；

在图形界面中可指定模块的分布计算和并行计算的方式；

Matlab接口能在iSIGHT界面中快速集成数学程序；

Excel接口使复杂数据表格处理和VBA定制更加容易；

FIPER接口直接驱动FIPER工作流设计优化。

设计优化

增强已有的优化、近似建模、试验设计和质量工程方法工具包，组合使用这些算法可使探索能力全面提高。

更加人性化的Parameter问题定义界面。

优化方法的加强：

1. Pointer 全能优化器：

全自动型——优化过程中自动选择和调节遗传算法、Nelder& Mead 单纯形法、序列二次规划 和线性规划方法，使优化过程智能化。

实时用户指导型——在优化过程中允许用户实时改变设计变量、约束、目标、权重和算法参数，加强优化过程可控性。

有针对性训练型——在优化某问题之前对优化器进行相似问题求解训练，优化器积累了该类问题的求解经验后，能快速优化这一类设计问题。

2. MOGA 多目标遗传优化算法：

NCGA (Neighborhood Cultivation ) ——邻域培植遗传算法。

NSGAII (Non-dominated Sorting GA ) ——非支配解排序遗传算法。

3. STA ( Satisficing Trade-off Analysis )

多目标优化问题的折中解分析法。

4. Stress Ratio Optimizer

全应力设计方法( FSD, Full Stress Design)，直接针对结构学科的设计优化。

5. Nelder & Mead Downhill Simplex方法

近似建模方法的加强：

1. RBF（Radial Based Function) Neural Network

径向基函数神经网络模型，逼近复杂非线性问题

2. 多项式选择手段提高RSM响应面模型拟和的可靠性和精确性

Sequential Replacement

Stepwise Regression (Efroymson)

Two-At-A-Time replacement

Exhaustive search

试验设计方法的加强：

1. OLH (Optimal Latin Hypercube )

使随机Latin Hypercube生成的样本点均匀分布于设计空间，保证样

本点的正交性

2. Rank Checking 秩检验 在试验设计之前进行秩检验，保证后处理时模型拟和的有效性

质量工程方法的加强：

1. Dynamic/Static Taguchi 动/静田口方法

处理产品使用过程中动态特性不确定性和设计过程中静态特性不确定

性，保证设计、加工、使用的质量稳健性。

2. Truncated Distributions 截断型概率分布

对标准的概率分布函数 （PDF, Probability distribution function）

上下限进行截断，更好描述随机变量统计规律 。

Solution Monitor

提供优化计算过程的直观、清晰的图解。

了解设计探索方案变更的时机和效果。

把握设计空间的特点和性质。

EDM(Engineering Data Mining)可以对多目标设计问题提供专门的后处理能力，以便有效地查看pareto数据，使复杂数据的分析工作变得更加简单。

Advanced Data Analysis

可以对响应面模型进行三维和散布图显示。

合集下载

isight参数优化理论和实例详解

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。

ISIGHT工程优化案例分析

ISIGHT工程优化案例分析

ISIGHT工程优化案例分析

I / 108

ISIGHT工程优化案例分析

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iSIGHT工程优化实例分 ISIGHT工程优化案例分析

前言

随着设备向大型化、高速化等方向的发展，我们的工业设备（如高速列出、战斗机等）的复杂程度已远超乎平常人的想象，装备设计不单要用到大量的人力，甚至已牵涉到了数十门学科。例如，高速车辆设计就涉及通信、控制、计算机、电子、电气、液压、多体动力学、空气动力学、结构力学、接触力学、疲劳、可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性等若干学科。随着时代的进步，如今每个学科领域都形成了自己特有研究方法与发展思路，因此在设计中如何增加各学科间的沟通与联系，形成一个统一各学科的综合设计方法（或平台），成为工程和学术界所关注的重点。

多年来，国外已在该领域做了许多著有成效的研究工作，并开始了多学科优化设计方面的研究。就国外的研究现状而言，目前已经实现了部分学科的综合优化设计，并开发出了如iSIGHT、Optimus等多学科商业优化软件。

iSIGHT是一个通过软件协同驱动产品设计优化的多学科优化平台，它可以将数字技术、推理技术和设计搜索技术有效融合，并把大量需要人工完成的工作由软件实现自动化处理。iSIGHT软件可以集成仿真代码并提供智能设计支持，对多个设计方案进行评估和研究，从而大大缩短了产品的设计周期，显著地提高了产品质量和可靠性。

目前市面上还没有关于iSIGHT的指导书籍，而查阅软件自带的英文帮助文档，对许多国内用户而言尚有一定的难度。基于以上现状，作者根据利用iSIGHT做工程项目的经验编写了这本《iSIGHT工程优化实例》。本书分为优化基础、工程实例和答疑解惑三个部分，其中工程实例中给出了涉及铁路、航空方面多个工程案例，以真实的工程背景使作者在最短的时间内掌握这款优化的软件。

本书在编写的过程中，从互联网上引用了部分资料，在此对原作者表示衷心地感谢！

基于Isight软件的白车身多目标优化方法

基于Isight软件的白车身多目标优化方法

基于Isight软件的白车身多目标优化方法

基于Isight软件的白车身多目标优化方法

随着汽车工业的迅猛发展，车辆质量和性能的要求也越来越高。在汽车生产中，白车身是汽车生产过程中的一个重要环节。白车身的设计和优化对整个汽车的质量和性能有着重要的影响。

在过去的几十年里，设计师们通常依靠经验和试错方法来设计优化白车身。然而，这种方法会消耗大量的时间和资源，并且无法保证最佳的设计方案。因此，研究人员开始探索使用计算机建模和优化方法来提高白车身设计的效率和性能。

近年来，基于Isight软件的多目标优化方法在白车身设计中受到了广泛关注。Isight是一种用于多目标优化的软件平台，它能够自动化实验设计、参数化建模和优化分析。通过结合CAD软件和有限元分析软件，Isight可以实现对白车身结构的全面优化。

首先，在使用Isight软件进行白车身多目标优化之前，需要将整个白车身结构进行参数化建模。参数化建模是将车身结构的几何形状和性能指标与设计参数进行关联的过程。通过定义合适的设计参数和变量范围，可以有效地探索设计空间，并寻找最佳的设计方案。

接下来，利用Isight软件自带的优化算法进行多目标优化。多目标优化可以分为两个主要阶段：初级优化和细化优化。初级优化通过运用遗传算法、粒子群算法等启发式算法探索设计空间，生成一组不同的设计方案。然后，通过有限元分析和性能评估，对这些设计方案进行初步筛选和排序。

在初级优化的基础上，进行细化优化。细化优化是根据初级优化结果，进一步调整设计参数和变量范围，以优化白车身的性能指标。细化优化可以采用响应面法、Kriging模型等方法来快速评估不同设计方案的性能。通过迭代优化过程，不断更新设计参数和变量范围，逐步接近最佳设计方案。

最后，使用Isight软件的可视化功能，对多个最优解进行分析和比较。通过对不同设计方案的性能指标进行权衡，可以选择最佳的设计方案。

isight 2020手册

isight 2020手册

isight 2020手册

**一、手册简介**

本手册是为ISIGHT 2020用户和开发者提供的全面指南，涵盖了ISIGHT

2020的功能、使用方法、操作说明、维护保养和故障排除等信息。ISIGHT是一款广泛应用于系统优化、风险分析和可靠性分析的软件工具。

**二、ISIGHT 2020概述**

ISIGHT 2020是一款功能强大的优化软件，提供了直观的用户界面和丰富的功能模块，如模型构建、优化算法、场景生成、结果分析等。该软件适用于各种领域，如制造业、交通运输、能源电力、医疗健康等。

**三、使用方法**

**1. 安装与启动**

a. 下载并安装ISIGHT 2020，按照安装向导的提示操作。

b. 启动ISIGHT 2020，你将看到其简洁明了的用户界面。

**2. 创建模型**

a. 建立新项目：选择适当的模板，输入项目名称和描述。

b. 添加组件：根据需要添加各种组件，如变量、系统、算法等。

c. 连接组件：使用连接线将组件相互关联，形成完整的模型。

**3. 运行优化**

a. 设置优化目标：为模型指定优化目标，如最小化成本、最大化产量等。

b. 定义约束：为模型添加约束条件，如资源限制、性能限制等。

c. 运行优化：选择优化算法和参数，开始运行优化过程。

**四、操作说明**

ISIGHT 2020提供了丰富的操作说明和提示，帮助用户更好地使用软件。以下是一些常见操作：

* 查看结果：在运行优化后，可以查看结果报告，包括最优解、运行时间、成本等。

* 调整设置：在软件界面中，可以方便地调整各种设置，如优化算法、参数等。 * 保存与加载：可以将模型保存为文件，以便以后加载和继续优化。

* 分享模型：可以将模型分享给其他用户或团队，以便共同分析和优化。

**五、维护保养**

ISIGHT 2020需要定期进行维护保养，以保持其性能和稳定性。以下是一些建议的保养措施：

* 定期更新软件：保持软件版本最新，以获得最新的功能和修复的漏洞。