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摘 要：从易用性和高效性来说AWE下的DesignXplorer/VT模块为优化设计提供了一个几乎完美的方案，CAD模型需改进的设计变量可以传递到AWE环境下，并且在DesignXplorer/VT下设定好约束条件及设计目标后，可以高度自动化的实现优化设计并返回相关图表。本文将结合实际应用介绍如何使用Pro/E和ANSYS软件在AWE环境下如何实现快速优化设计过程。
关键词：有限元分析、集成、ANSYS Workbench
1 前言
ANSYS系列软件是融合结构、热、流体、电磁、声于一体的大型通用多物理场有限元分析软件，在我国广泛应用于航空航天、船舶、汽车、土木工程、机械制造等行业。ANSYS Workbench Environment（AWE）是ANSYS公司开发的新一代前后处理环境，并且定为于一个CAE协同平台，该环境提供了与CAD软件及设计流程高度的集成性，并且新版本增加了ANSYS很多软件模块并实现了很多常用功能，使产品开发中能快速应用CAE技术进行分析，从而减少产品设计周期、提高产品附加价值。
现今，对于一个制造商，产品质量关乎声誉、产品利润关乎发展，所以优化设计在产品开发中越来越受重视，并且方法手段也越来越多。从易用性和高效性来说AWE下的DesignXplorer/VT模块为优化设计提供了一个几乎完美的方案，CAD模型需改进的设计变量可以传递到AWE环境下，并且在DesignXplorer/VT下设定好约束条件及设计目标后，可以高度自动化的实现优化设计并返回相关图表，本文将结合实际应用介绍如何使用Pro/E和ANSYS软件在AWE环境下如何实现快速优化设计过程。
2 优化方法与CAE
在保证产品达到某些性能目标并满足一定约束条件的前提下，通过改变某些允许改变的设计变量，使产品的指标或性能达到最期望的目标，就是优化方法。例如，在保证结构刚强度满足要求的前提下，通过改变某些设计变量，使结构的重量最轻最合理，这不但使得结构耗材上得到了节省，在运输安装方面也提供了方便，降低运输成本。再如改变电器设备各发热部件的安装位置，使设备箱体内部温度峰值降到最低，是一个典型的自然对流散热问题的优化实例。在实际设计与生产中，类似这样的实例不胜枚举。
优化作为一种数学方法，通常是利用对解析函数求极值的方法来达到寻求最优值的目的。基于数值分析技术的CAE方法，显然不可能对我们的目标得到一个解析函数，CAE计算所求得的结果只是一个数值。然而，样条插值技术又使CAE中的优化成为可能，多个数值点可以利用插值技术形成一条连续的可用函数表达的曲线或曲面，如此便回到了数学意义上的极值优化技术上来。样条插值方法当然是种近似方法，通常不可能得到目标函数的准确曲面，但利用上次计算的结果再次插值得到一个新的曲面，相邻两次得到的曲面的距离会越来越近，当它们的距离小到一定程度时，可以认为此时的曲面可以代表目标曲面。那么，该曲面的最小值，便可以认为是目标最优值。以上就是CAE方法中的优化处理过程。一个典型的CAD与CAE联合优化过程通常需要经过以下的步骤来完成：
1、参数化建模：利用CAD软件的参数化建模功能把将要参与优化的数据（设计变量）定义为模型参数，为以后软件修正模型提供可能。
2、CAE求解：对参数化CAD模型进行加载与求解
3、后处理：约束条件和目标函数（优化目标）提取出来供优化处理器进行优化参数评价。
4、优化参数评价：优化处理器根据本次循环提供的优化参数（设计变量、约束条件、状态变量及目标函数）与上次循环提供的优化参数作比较之后确定该次循环目标函数是否达到了最小，或者说结构是否达到了最优，如果最优，完成迭代，退出优化循环圈，否则，进行下步。
5、根据已完成的优化循环和当前优化变量的状态修正设计变量，重新投入循环。
下图是AWE环境下数值优化的过程框图
图1 AWE环境下数值优化的过程框图
3 AWE环境下优化的特点
DesignXplorer/VT是基于WorkBench平台的设计变量研究及多目标优化工具，优化设计的主要数据处理工作由DesignXplorer/VT完成。
3.1 目前ANSYS的多目标优化技术包括：DOE方法和VT技术。
A） DOE方法
DOE：Design Of Experiments，实验设计。根据输入参数的数目，利用蒙特卡罗抽样技术，采集设计参数样点，计算每个样点的响应结果，利用二次插值函数构造设计空间的响应面或设计曲线。
B）VT技术
VT技术：完全基于单个单元解，采用泰勒展开以及网格变形技术得到响应面，因此，计算时间大大减少。
3.2 DesignXplorer/VT实现的优化方式
A）多目标优化
实际工程需要多个优化目标，工程中需要产品的总体性能较好，而不是某一项指标最好。产品多项指标皆趋向于最好，而不能某项指标达到最好而无视其它需要。比如一个部件，重量要轻，强度又要高，加固螺栓要少，我们需要这三项优化指标的折衷与平衡。比如我们只关心螺栓数X最少，但变形尺寸D不大于允许值，重量G不大于一定值，在DesignXplorer/VT中我们可以定义好设计变量X，设计目标即是变形尺寸D、重量G的要求。
B）离散变量
? 离散设计变量：如孔的直径由钻头的型号决定，各型号尺寸不连续；
? 设计变量集合化：如型钢按照型号选用，无连续性可言。型号一旦确定，所有的细部尺寸完全确定。相同的实例还有材料牌号。
3.3 结果显示
DesignXplore提供了包括设计空间图、便览曲线、多目标优化结果、灵敏度以及蛛状图在内的多种结果显示。这些结果从不同角度反映了设计变量与产品性能的关系,为充分了解设计提供了有效手段 。
? 设计空间图：设计变量与目标函数之间的关系，形成响应面或设计曲线，对离散变量有特殊的显式方式。
? 便览曲线（Handbook Curves） ：当某一个设计变量取不同的值时，另一个设计变量在其整个变化范围内对设计目标的影响，该曲线反应设计变量之间的“相关性”。
? 多目标优化结果：给出三个优化的候选设计，“星号”的数量指示了目标达成的程度。 同时，结果可以以动画、云图等形式输出。
? 灵敏度：正则化的灵敏度图表，以直方图、饼图、灵敏度曲线等方式直观显示每个设计变量在其整个变化范围内对设计变量的影响程度。
? 蛛状图：即时反映所有的设计变量在其当前值的响应，可以容易地、形象地比较多个结果参数。
4 一个简单的优化实例
对于很多新型产品设计在初始条件下，对于尺寸没有很多设计依据，为了达到一些技术要求不得不在对很多参数之间的关系进行详细分析和计算，而在AWE环境下，我们可以很轻松快速的把参数化的CAD模型导入到CAE环境下进行分析，从而由分析结果得到优化后的尺寸方案。下图是一个简单的水下空腔，空腔要求在水下压力5.4e+007 Pa至6.6e+007 Pa环境下工作，设计目标是为了使其达到质量最轻同时变形量最小，设计变量为图2所示4个尺寸参数。首先我们按照表1定义好CAD模型变量，并按初始大小在Pro/E下建模（见图3），然后再在AWE环境下点选所需的输入参数（图4）。划分网格、设置约束条件和求解结果后，到DesignXplorer/VT环境下设置连续的输入变量，按默认10%变化。
图2 水下空腔尺寸
图3 Pro/E下的CAD模型
图4 网格划分
图5 计算结果
表1 表1 参数定义
ID 名称 最小值 最大值 初始值 类型
P1 压力 5.4e+007 Pa 6.6e+007 Pa 6.e+007 Pa Surface Load
P2 DS_L3 1.8 mm 2.2 mm 2 mm Length
P3 DS_L1 115.5 mm 124.5 mm 120 mm Length
P4 DS_L2 4.6406 mm 5.3594 mm 5 mm Length
P5 DS_D 135 mm 165 mm 150 mm Radius
图6 AWE下得到CAD模型参数
变量设置完毕，再运行Ansys Solusion后，可以开始定义设计目标，如下表所示：
表2 设计目标定义
参数 目标要求
零件质量 小于6.5kg
最大变形量 越小越好
最后根据计算结果比较得到最优方案为表3
表3 最优结果
5 结论
本文所举水下腔体设计只是一个AWE环境下优化设计的简单应用，还有很多优化功能没有体现出来，但可用看到CAD到CAE的无缝集成使快速优化设计成为可能，AWE环境随着新版本发布功能将日益完善，其应用面将越来越广。可用预见的是产品优化设计将会快速普及，并为制造企业带来丰厚效益。(end)
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