ANSYS高级分析：优化设计(三)-优化算法.doc
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ANSYS高级分析：优化设计(三)-优化算法 ，ANSYS高级分析：优化设计(三)-优化算法。欢迎下载！
理解ANSYS优化模块的计算机程序的算法是很有必要的，也只有这样才能弄清楚 ANSYS优化设计的来龙去脉，本篇主要讲述了ANSYS优化设计时最常用的优化技 术，但因为ANSYS能够兼容使用者自己开发的优化算法，所以ANSYS优化技术有其 广阔的提升和发展空间。
1、引言 ANSYS程序最常见的优化算法有零阶方法，一阶方法，随机搜索法，等步长搜索法 ，乘子计算法和最优梯度法。
本篇仅作简单描述，更多的细节参见ANSYSTheory Referencechapter 20。
要想深刻的了解这些算法，需要具有一定数学知识，并有一定的兴趣爱好才 能精下心了好好的理解和学习这一部分的理论性内容，但这也是快速提升自己 水平的好途径。
2、优化算法简介 2.1零介方法 零阶方法之所以称为零阶方法是由于它只用到因变量而不用到它的偏导数。
在 零阶方法中有两个重要的概念： 1）目标函数和状态变量的逼近方法； 2）由约束的优化问题转换为非约束的优化问题。
逼近方法是指程序用曲线拟合来建立目标函数和设计变量之间的关系。
这是通 过用几个设计变量序列计算目标函数然后求得各数据点间最小平方实现的。
该 结果曲线（或平面）叫做逼近。
每次优化循环生成一个新的数据点，目标函数就完 成一次更新。
实际上是逼近被求解最小值而并非目标函数。
状态变量也是同样处 理的。
每个状态变量都生成一个逼近并在每次循环后更新。
用户可以控制优化近似的逼近曲线。
可以指定线性拟合，平方拟合或平方差拟合。
缺省情况下，用平 方差拟合目标函数，用平方拟合状态变量。
用下列方法实现该控制功能： Command:OPEQN GUI:MainMenu>DesignOpt>Method/Tool 转换为非约束问题的原因是状态变量和设计变量的数值范围约束了设计，优化 问题就成为约束的优化问题。
ANSYS程序将其转化为非约束问题，因为后者的最 小化方法比前者更有效率。
转换的实现方法是通过对目标函数逼近加罚函数的 方法计入所加约束的。
收敛检查：前面的或最佳设计是合理的而且满足下
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