Design Optimization

Optimize your designs for performance and efficiency early in the product development cycle, and reduce material waste

设计优化

在产品开发循环的初期对您的设计进行性能和效率优化,同时可减少材料浪费

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产品设计与开发要求工程师考虑成本、重量、工艺性、质量及性能等产品属性之间的平衡。在确定如何获得最佳总体设计、既要做出适当的折衷又不能牺牲安全性等关键属性方面,工程师们面临着严峻的挑战。
MSC 软件提供了一整套的优化解决方案,既有梯度优化法的使用(例如尺寸、形状及拓扑优化或者效应面计算),也有广泛的过程管理,因此能以涵盖多个学科的方式对设计进行分析和优化。这些解决方案能与第三方优化软件集成,并可提供符合您需求的解决方案。

MSC 软件可用于众多类型的设计优化:
  • •自动外部超级元优化(AESO)
    •通过形态优化进行薄壁结构胎圈设计
    •实验设计(DOE)与保守离散设计(CDD)
    •等效静态载荷发
    •可选外部计算响应
    •满应力设计
    •优化时包含制造约束
    •同时在多个分析原则上建立多个模型
 
  • •非线性响应优化
    •通过形态/自由尺寸优化获得理想的厚度分布
    •用于线性和非线性域的优化
    •优化模型参数,例如材料特性和几何尺寸
    •参数设计与分析
    •通过形状优化降低高应力集中
    •专门的复合材料优化
    •随机研究
 

MSC 为部件和系统设计优化提供经过验证的解决方案。这些解决方案以 MSC Nastran 的梯度优化技术为基础,大致可分为三类——即尺寸、形状及拓扑优化(根据实现理想设计采用的方法)。从预定点开始搜索设计空间,可得到满足各种结构行为约束的本地最优方案,也可以纳入复合材料高级材料属性作为优化中的变量。
MSC 还提供了被称为形态与形态测量的形状与尺寸优化的高级形式,可对作为设计变量的材料厚度及几何体分别加以精确控制。通过多学科支持的效应函数和约束,用户不需要针对每一个学科分别进行多次优化。可将所有这些学科组合到一次优化运算之中,使用户能够提高效率并获得更优秀的设计。

 

通常需要开发出“最佳”设计,它是多项需求与健壮性之间的折衷。这正是实验设计(DOE)或蒙特卡罗法 (Stochastics)大显身手之处。MSC 提供的工具允许用户基于多个仿真模型乃至不同学科设置多次运行 CAE 实验;这些实验甚至可以纳入离散设计变量。可对实验获得的结果采用效应面法(RSM)创建近似模型,用以表征该设计在一个较大的工作空间内有何表现。一旦生成这些模型之后,进行“假设分析”及设计折衷研究就会非常简便、快捷。

 

优化与设计改进研究通常较为复杂,需要与第三方专业应用集成,这些专业应用能够提供处理各种事务的高级功能,例如多种设计概念、其他专业优化以及设计改进技术。这些研究也会产生与成百上千个设计变量及仿真模型相关的大量仿真数据及结果,需要对其进行跟踪和管理。
MSC 提供了能与其他应用配合使用的解决方案,从而可对其在优化过程中所起的作用进行定制,甚至能够集成并管理整个过程(由客户的特定需求决定)。此外,MSC 的仿真内容与过程管理解决方案非常适合于跟踪并管理整个仿真过程,可确保不会丢失相关数据,并能随时识别出重要的设计配置。
 

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