Shape Optimization

[Dimarik_AK 0]

Здраствуйте все.

Может кто нибудь подсказать в каком пакеты наиболее доступно и просто и точнее реализована оптимизация формы конструкции.

[Борман 2 375]

Немного играл вот в это

<noindex>http://www.altairhyperworks.com/Product,19,OptiStruct.aspx#</noindex>

Есть хороший ХЕЛП. Сразу после прочтения ХЕЛПА получилось оптимизация на тестовой задаче.

PS. Для начала, конечно, неплохо бы поковыряться в Гимермеше.

[Fedor 1 597]

В Ansys можно. Есть параметрическая, они ее называют конструкторской и топологическая, просто из куска вырезают слабо нагруженные области. Пробовал и то и то, нормально работают, насколько могут работать нелинейные задачи. Технология то та же

[Борман 2 375]

Есть параметрическая...

Эту оптимизацию в Ансис мы проходили на соответствующих парах на примере задачи нахождения оптимального РАЗМЕРА сечения (фиксированной формы) у балки под фиксированной нагрузкрой. балка состояла из 10-20 элементов, для каждого елемента подбиралось свое сечение. Помню долго считалось... даже не у всех сошлось. В общем надо граммотно и аккуратно подходить.

[sergeyd 3]

2 борман.

товарищ интересовался иным.

топологической оптимизацией.

[Fedor 1 597]

" В общем надо граммотно и аккуратно подходить" - решение нелинейных задач вообще скорее искусство, чем наука. Сами посудите, квадратное уравнение имеет два решения, кубическое - три, и так далее. При наличии хорошего начального приближения можно быстро уточнить решение нелинейного, а в общем случае можно вообще неизвестно куда улететь, а ведь нелинейную функцию можно в ряд Тейлора разложить, следовательно все они эквивалентны тем или иным полиномиальным представлениям функционала который минимизируем в мкэ... Да еще когда много переменных. Обычно выделяю две-три основных для начала, остальные фиксирую. Тогда все в приемлимые сроки можно решить. Топологическая хороша тем, что на грубой модели позволяет увидеть области где надо сосредотачивать сопротивляющийся материал, например, в домиках, для рациональной конструкции.

[101 0]

Топологическая оптимизация в ANSYS достаточно примитивная. Гораздо более мощный пакет - <noindex>Tosca от FE Design</noindex>. Примеры <noindex>тут</noindex>.

Если говорить о параметрической оптимизации, особенно многокритериальной, то тогда лучше всего <noindex>IOSO NM</noindex>. Пример <noindex>тут</noindex>.

Изменено 16 октября 2009 пользователем 101

[Fedor 1 597]

Топологическая оптимизация в ANSYS достаточно примитивная. Гораздо более мощный пакет - <noindex>Tosca от FE Design</noindex>. Примеры <noindex>тут</noindex>.

Если говорить о параметрической оптимизации, особенно многокритериальной, то тогда лучше всего <noindex>IOSO NM</noindex>. Пример <noindex>тут</noindex>.

Насколько помню, многокритериальная оптимизация или векторная все равно сводится к однокритериальной, с помощью той или иной суммы критериев с весовыми коэффициентами, нужна свертка в более общем случае. Хорошее начальное приближение везде нужно.

[a_schelyaev 366]

IOSO + Abaqus апробирована в промышленности на реальных задачах и работает.

В отличии от некоторых пакетов в IOSO не нужно выбирать метод среди прочих равных - система сама выбирает подходящую ветку алгоритма.

[Fedor 1 597]

"выбирать метод среди прочих равных " - если равные, то можно и первый попавшийся. А если не равные, то возможность выбирать, скорее достоинство, чем недостаток. Всегда настораживает, когда программа пытается принимать решения в областях, где требуется интеллект. По крайней мере пока работы по ИИ еще не привели к его созданию

[vl 327]

Насколько помню, многокритериальная оптимизация или векторная все равно сводится к однокритериальной, с помощью той или иной суммы критериев с весовыми коэффициентами, нужна свертка в более общем случае. Хорошее начальное приближение везде нужно.

Есть куча методов многокритериальной оптимизации, и лишь часть из них сводится к вышеописанному.

Современные же методы как раз настроены как раз настроены на уход от такой свертки (через множество Парето). Либо на адаптивное изменение коэффициентов во время поиска, поскольку выбор коэффициентов - это отдельная математическая задача.

Что касается же топологической оптимизации, то хороших варианта два: OptiStruct и Tosca. В Ansys модуль отковенно слабый по сравнению с этими (не хватает целевых функций, условий). В Tosca вроде даже нелинейные задачи решаются (по крайней мере видел статьи по данному поводу).

Решали и не раз в OptiStruct. После решения примера из туториала, не сложно решать дальше.

Важно только понимать, что получаемое решение, как правило, требует ручной доводки.

Соответственно в России продается и тот, и другой пакет.

[a_schelyaev 366]

"выбирать метод среди прочих равных " - если равные, то можно и первый попавшийся. А если не равные, то возможность выбирать, скорее достоинство, чем недостаток. Всегда настораживает, когда программа пытается принимать решения в областях, где требуется интеллект. По крайней мере пока работы по ИИ еще не привели к его созданию

Как показала практика, пользоватлеи встают в ступор, когда им в списке выпадает перечень методов оптимизации.

И как показала та же практика, работа IOSO не вызывает нареканий.

А недавно Ansys их даже включил в перечень партнерских приложений.

[Fedor 1 597]

Помню одна дама, дипломированный специалист по САПР, месяц перебирала методы для наилучшей интерполяции по заданным экспериментальным точкам и очень удивлялась, что получает одно и то же.

Можно порадоваться за продолжателей дела члена корреспондента АН Бориса Абрамовича

[Victoria 104]

Есть еще и modeFrontier - подключается в большинству CAD/CAE пакетов, Матлабу, Экселю и т.д.

Может и на основании набора формул оптимизировать.

[a_schelyaev 366]

JY же, кажись, в ансис и всторен.

[vl 327]

Есть еще и modeFrontier - подключается в большинству CAD/CAE пакетов, Матлабу, Экселю и т.д.

Может и на основании набора формул оптимизировать.

Он не решает задачи топологической оптимизации. Только параметрической

[Dimarik_AK 0]

А что можете сказать по поводу ls opt

Изменено 22 октября 2009 пользователем Dimarik_AK

[vl 327]

А что можете сказать по поводу ls opt

ls-opt решает задачу парамерической оптимизации. Основные методы - методология планирования эксперимента (для уменьшения числа расчетных точек), а уже конкретнее можно выбирать, чем аппроксимировать целевую функцию (полиномом, нейронными сетями и прочее). Вобщем, решение задачи локального поиска. Можно, конечно, прикрутить изменение формы через тот же HyperMorthing. Но обычно все же ресь идет о толщинах.