文档介绍：该【多学科设计优化的集成CAE平台 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【32】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【多学科设计优化的集成CAE平台 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(MDO)是一种系统工程方法,旨在优化一个系统中的多个相互关联的学科或领域,以获得整体最佳性能。,通过协调和协商优化系统整体性能,而不是单独优化每个学科。,包括工程、科学、管理和优化技术。集成优化方法:,形成一个单一的优化问题,该问题可以同时考虑所有学科的约束和目标。:单级优化、多级优化、协同优化和混合优化方法。每种方法都有其自身的优势和局限性。、减少设计迭代次数,并生成更优化的设计解决方案。多学科优化概念:多学科优化概念优化算法:。MDO使用各种优化算法,包括梯度下降、演化算法、启发式算法和基于物理的优化算法。,应考虑问题规模、约束类型、目标函数复杂性等因素。,如机器学****算法和swarmintelligence算法,正在为MDO提供新的可能性,提高优化效率和鲁棒性。不确定性分析:。它考虑了来自材料、制造、操作和环境的各种不确定来源。:概率论、模糊逻辑、可信度理论和鲁棒优化。,即使在存在不确定性的情况下也能生成可靠的设计解决方案。。它有助于确定设计空间的边界、约束和潜在的最佳解决方案。:响应面法、蒙特卡罗模拟、拉丁超立方体抽样和贝叶斯优化。,提高优化效率和设计质量。优化平台集成:、优化算法和不确定性分析方法集成到一个统一的环境中。,提高了效率,并促进了多学科团队之间的协作。设计空间探索:、仿真、分析、优化等各个环节的模块,形成完整的CAE平台。,确保数据在不同应用场景下的无缝流转。,方便用户在平台内自由切换工作流程。,包括特征建模、参数化建模和自由曲面建模。,包括变形、网格划分、尺寸标注等。,实现设计变更的快速响应。、结构、电磁、热传递等多种物理场仿真模块。,实现不同物理场之间的相互作用分析。,提升仿真效率。,包括遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。,提高优化效率。,解决具有多个约束条件的复杂问题。,包括云图、等值面、流线等。,方便用户深入分析仿真结果。,方便用户将分析结果汇总输出。,提供高性能计算能力和可扩展性。,实现对仿真数据的高效管理和挖掘。,提升平台的智能化水平。