isight 优化案例patran
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）的复杂程度己远超予平常人的想象，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，形成个统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.国外已在该领城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isI（GHT、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。isIGIIT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》。木书分为优化基础、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r.联网上引用了部分资料，在此对原作者表示衷心地感谢！
我要真诚地感谢大连交通大学（原大连铁道学院）和王生武教授，是他们给了我学习、接触和使用iSIGHT软件机会！
ISIGHT里面的优化方法大致可分为三类：
1 数值优化方法
数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。iSIGHT中有以下几种：
（1）外点罚函数法（EP）：
外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。此方法非常很可靠， 通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。
（2）广义简约梯度法（LSGRG2）：
通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。
（3）广义虎克定律直接搜索法：
此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。它不要求目标函数的连续性。因为算法不必求导，函数不需要是可微的。另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。
（4）可行方向法（CONMIN）：
可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。用数学方程描述如下：
Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。
（5）混合整型优化法（MOST）：
混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。
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基于Isight的仪表板横梁优化
作者：蔡庆荣 董丹丹 夏建新 江峰
来源：《计算机辅助工程》2013年第05期
摘要： 在汽车仪表板横梁（Cross Car Beam，CCB）的设计开发初始阶段，选取一些设计参数作为设计变量，利用SFE建立针对这些变量的参数化模型，选取适当的DOE正交矩阵列表输出参数化模型.使用Kriging方法构建性能结果的响应面近似模型，通过主效应和贡献量的对比分析发现圆管梁的直径和壁厚是最关键的设计变量，为仪表板横梁的设计提供指导.借助Isight优化算法在整个样本空间中寻找最优结构设计并进行虚拟仿真验证，从而得到最优的实际产品结构.
关键词： CCB； 参数化建模； Kriging； Isight
中图分类号： U463.837； TB115.1文献标志码： B
引言
汽车仪表板横梁（Cross Car Beam，CCB）是汽车结构中的一个十分重要的部分，它担负着仪表板总成、空调系统、转向系和安全气囊等重要子系统，并为很多与控制相关的电子模块提供安装接口，包括BCM，保险丝盒和空调控制模块等.CCB设计的好坏直接影响到汽车的NVH性能，如方向盘的怠速抖动和汽车在匀速行驶时仪表板总成里面的振动异响等.此外，随着对汽车轻量化的要求越来越高，要开发出既能满足各方面性能要求，质量又最轻的结构，成为设计工程师正在面临的挑战.
在汽车结构设计和开发过程中要解决这样的问题，需要在设计自由度相对较大的设计早期引入优化分析，有针对性地选取产品设计中的具体参数作为变量进行研究，通过科学的方法了解影响产品性能和质量的关键设计参数，从而指导设计得到最优的产品结构，并且通过分析，为同类产品设计提供指导方向.
1优化流程
1.1优化方法对比
传统的优化方法是尺寸优化和形状优化的组合，使用OptiStruct求解器进行的优化分析中只能提取单一变量对结果影响程度的灵敏度信息，无法得到变量与变量之间交互对结果的影响信息；同时，由于求解器算法的原因，常规优化只能得到变量的初值附近局部最优解，不利于工程师真正地深入理解设计参数对性能的影响.此外，如果待研究的分析工况使用OptiStruct求解器计算，需要2～3 h甚至更长的时间，那么求解器在计算十几个变量的效率会比较低，求解器的梯度寻优时完成一个迭代步的时间会变得很长.分析工程师无法预知优化作业什么时候可以算完，同样也不能确定求解器可以得到收敛解，最终导致优化分析很难控制. 龙源期刊网
iSIGHT中优化方法种类
iSIGHT里面的优化方法大致可分为三类：
1 数值优化方法
数值优化方法通常假设设计空间是单峰值的，凸性的，连续的。iSIGHT中有以下几种：
（1）外点罚函数法（EP）：
外点罚函数法被广泛应用于约束优化问题。此方法非常很可靠， 通常能够在有最小值的情况下，相对容易地找到真正的目标值。外点罚函数法可以通过使罚函数的值达到无穷值，把设计变量从不可行域拉回到可行域里，从而达到目标值。
（2）广义简约梯度法（LSGRG2）：
通常用广义简约梯度算法来解决非线性约束问题。此算法同其他有效约束优化一样，可以在某方向微小位移下保持约束的有效性。
（3）广义虎克定律直接搜索法：
此方法适用于在初始设计点周围的设计空间进行局部寻优。它不要求目标函数的连续性。因为算法不必求导，函数不需要是可微的。另外，还提供收敛系数（rho），用来预计目标函数方程的数目，从而确保收敛性。
（4）可行方向法（CONMIN）：
可行方向法是一个直接数值优化方法，它可以直接在非线性的设计空间进行搜索。它可以在搜索空间的某个方向上不断寻求最优解。用数学方程描述如下：
Design i = Design i-1 + A * Search Direction i方程中，i表示循环变量，A表示在某个空间搜索时决定的常数。它的优点就是在保持解的可行性下降低了目标函数值。这种方法可以快速地达到目标值并可以处理不等式约束。缺点是目前还不能解决包含等式约束的优化问题。
（5）混合整型优化法（MOST）：
混合整型优化法首先假定优化问题的设计变量是连续的，并用序列二次规划法得到一个初始的优化解。如果所有的设计变量是实型的，则优化过程停止。否则，如果一些设计变量为整型或是离散型，那么这个初始优化解不能满足这些限制条件，需要对每一个非实型参数寻找一个设计点，该点满足非实型参数的限制条件。这些限制条件被作为新的约束条件加入优化过程，重新优化产生一个新的优化解，迭代依次进行。在优化过程中，非实型变量为重点考虑的对象，直到所有的限制条件都得到满足，优化过程结束，得到最优解。
