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1、有關(guān)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)完整過程由于做項(xiàng)目,我在仿真論壇上搜索過N 次,只是查到說多目標(biāo)要用加權(quán)和方法。但是沒有具體步驟,經(jīng)過一些時(shí)間郁悶,看了幾天的help,終于搞出來了。我的經(jīng)驗(yàn)如下,不一定正確(我個(gè)人感覺是正確的),我用的是9.0 版。我只是把我發(fā)現(xiàn)在問題,解決問題的過程說出來,可能語句不太通順。1. 我們用optistruct時(shí)只能有一個(gè)objective. 如下圖:我只用過 min, 其他三個(gè)我沒有用過。特別是后兩個(gè),誰用過說一下。2.我們可以設(shè)置多個(gè) response,可以把很多 response用 dconstraint 約束,但是只能有一個(gè) objective 。有時(shí)我們需要同時(shí)滿足

2、某幾個(gè) response的最小值或是最大值。 但是 deconstraint 只能設(shè)置 response的上限或是下,不能設(shè)置為 min 或是 max。(聽說可以將上限和下限設(shè)置成相近的值可以使約束近似定為某一確定的值) 。3.多目標(biāo)其實(shí)在help 里有說明,如下。DRESP2 Design Response via equations for design optimization DescriptionWhen a desired response is not directly available from OptiStruct, it may be calculated using D

3、RESP2. This response can be a functional combination of any set of responses that are the result of a design analysis iteration. These responses can be used as a design objective or as design constraints. The DRESP2 card identifies the equation to use for the response relationship and the input valu

4、es to evaluate the response function.我看過一些論文,現(xiàn)在還沒有什么新的理論可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)(可能我沒有發(fā)現(xiàn)) ,現(xiàn)在對(duì)多目標(biāo)的處理情況是 response用函數(shù)關(guān)聯(lián)起來,將不同的 response設(shè)置為函數(shù)的變量,把多目標(biāo)處理成為一個(gè)單目標(biāo)。方程形式如下: f=w1*response1+w2*response2 W1,w2 為權(quán)值。Optistruct 中就是如此處理的,首先在 dequation 中設(shè)置方程,如下圖:我對(duì)設(shè)置方程還有些地方?jīng)]有弄明白,我只是舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子。(希望哪位高人能把編輯方程的詳細(xì)過程,及要注意的地方,單獨(dú)發(fā)個(gè)帖子,特別是復(fù)雜的方程的

5、編寫過程。)4. 寫方程。我以單工況情況下最小化 compliance 和最大化一階固有頻率為例子, (這個(gè)最簡(jiǎn)單,多工況的情況,和這個(gè)差不多) .寫方程時(shí),我們不能簡(jiǎn)單的將方程寫成 f=w1*response1+w2*response2 形式,因?yàn)?w1*response1 的值和 w2*response2 值可能會(huì)相差太大, 并且兩者的值很可能不是同時(shí)變大或是同時(shí)變小。 所以我們要對(duì)兩個(gè) response作一定的數(shù)學(xué)處理。(至于為什么要這樣,大家可以想明白)。數(shù)學(xué)處理的方法很簡(jiǎn)單,我主要是通過看這篇論文想到的:汽車車架結(jié)構(gòu)多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化方法研究范文杰,范子杰,蘇瑞意(強(qiáng)烈推薦)Multio

6、bjective optimal topology design of structuresT.-Y. Chen, S.-C. WuUni?ed topology design of static and vibrating structures using multiobjective optimization Seungjae Min, Shinji Nishiwaki, Noboru KikuchimCk ( )min(12Ck22max) 2 2( 1)min F ( ) w k 1wkCkmaxCkmin(1 w) maxmin至于為什么這樣處理,都至少是本科生了,這個(gè)我想不需要說明

7、(數(shù)學(xué)處理的方法肯定不只這一種,這個(gè)比較簡(jiǎn)單,也好理解,誰要是有其他的處理方法,大家討論一下)這里只討論一個(gè)工況情況下,k=1 , wk =1, 方程 1 里面的參數(shù)自己看論文去。C1 ( ) 是我們?cè)O(shè)置的參數(shù),為柔度,C1max 怎么得到:以原模型做分析,原模型的柔度應(yīng)該是最小的,因?yàn)槲覀円獪p小模型的柔度,提高剛度。它的值可以在out 文件中取得。C1min怎么得到:將增加了設(shè)計(jì)區(qū)域的模型進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化,objective設(shè)為compliance最小,經(jīng)過優(yōu)化可以得到最小的compliance 值, out 文件中可以取得。() 為我們?cè)O(shè)置的變量,一階固有頻率。max 怎么得到: 將增加了設(shè)計(jì)

8、區(qū)域的模型進(jìn)行拓?fù)鋬?yōu)化,objective 設(shè)為 frequency 最大,out 文件中可以得到優(yōu)化后最大值。min 怎么得到:將原模型進(jìn)行分析, 得出的值為最小值, 因?yàn)槲覀円玫奖冗@個(gè)大的值。W 為權(quán)值, 0 至 1 之間,我們可以設(shè)置不同的權(quán)值,得出不同的結(jié)果,然后作出比較。寫方程:我是用這在 help 里面有,大家自己看。f(x1,x2)=rss(0.3*(x1-10 ),0.7*( 123-x2 )100-10123-60注意左邊必需有變量的列表,我當(dāng)時(shí)就搞了好久才試出來。我對(duì)編寫方程不熟,看了好久也沒有完全搞懂,很希望有位高手出來說說。5.將方程中的變量和要優(yōu)化的response

9、聯(lián)系起來。( 1)首先要定義要用到的 response,本例中是 compliance 最小,和 frequency 最大。(2)然后定義一個(gè)類型為function 的 response。(3)在 dequation 中選已經(jīng)定義的方程。其他有關(guān)討論。(4)點(diǎn)擊 edit.no regiond 之類的設(shè)置我不懂,大家這里面是關(guān)鍵了, 我只會(huì)用 response和 response_by_loadstep,其他是什么意思我也不懂,(很想知道 ) ,我只是碰巧試出來的。Response有兩種,這兩種只能存在一個(gè)(也不知道為什么),選擇一個(gè)后,另一個(gè)沒有了。選第三個(gè)是沒有 loadstep 的,第四

10、個(gè)是有 loadstep 的,這就要看定義 objective 時(shí)是否要 loadstep,比如我們?cè)?objective 中定義 frequency 最大時(shí),要選 loadstep,在 objective 中定義 compliance 最小是也要選 loadstep。這要看設(shè)置的 response了,這里例子中選的是第四個(gè)。打勾后如下圖:方框中的數(shù)字 2 是設(shè)置的 response個(gè)數(shù),有幾個(gè)寫幾個(gè)。然后在黃色的按鍵中點(diǎn)相應(yīng)的response和 loadstep。 注意, response的選擇必需方程中它所對(duì)應(yīng)的變量相對(duì)應(yīng),比如:x1 代表最小化compliance,那么第一個(gè)response必需選 compliance 最小。順序要對(duì)應(yīng)。6. 在 objective 中定義,和平常的做法一樣。結(jié)束語 : 這是我自己摸索出來的方法,有很多地方不清楚,我只是把我發(fā)現(xiàn)問題,解決問題的過程完整寫出來,可能不太通順。我也不保證完全正確,希望大家能完善一下。想解決的問題:1. 比較復(fù)雜的方程編寫,例子中我只寫了一行方程,不知道多行怎么寫。不知道多個(gè)方程之間的變量是如何調(diào)用的,我試著寫個(gè)多行的方程,但是在定義function 類型的 re

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