一、 前言

日益激烈的市場竟爭已使工業產品的設計與生產廠家越來越清楚地意識到：能比別人更快地推出優秀的新產品，就能占領更多的市場。為此，CAE方法作為能縮短產品開發周期的得力工具，被越來越頻繁地引入了產品的設計與生產的各個環節，以提高產品的競爭力。 從對已設計產品性能的簡單校核，逐步發展到對產品性能的準確預測，再到產品工作過程的精確模擬，使得人們對CAE方法充滿信賴。然而，提高產品競爭力不但需要提高產品的性能與質量，而且要降低產品的成本，因此人們需要找到最合理和最經濟的設計方案。雖然分析人員可以不厭其煩地在屏幕前一次次修改設計參數以尋找最理想方案，但縮短開發周期的壓力通常要求分秒必爭，人們可能沒有更多的時間對數據參數進行手工調整。最優化技術引入CAE方法使人們從繁重的湊試工作中解脫出來，同時CAE也達到一個新高度。

二、 優化方法與CAE

在保證產品達到某些性能目標并滿足一定約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。例如，在保證結構剛強度滿足要求的前提下，通過改變某些設計變量，使結構的重量最輕，這不但使得結構耗材上得到了節省，在運輸安裝方面也提供了方便，降低運輸成本。再如改變電器設備各發熱部件的安裝位置，使設備箱體內部溫度峰值降到最低，是一個典型的自然對流散熱問題的優化實例。在實際設計與生產中，類似這樣的實例不勝枚舉。

優化作為一種數學方法，通常是利用對解析函數求極值的方法來達到尋求最優值的目的。基于數值分析技術的CAE方法，顯然不可能對我們的目標得到一個解析函數，CAE計算所求得的結果只是一個數值。然而，樣條插值技術又使CAE中的優化成為可能，多個數值點可以利用插值技術形成一條連續的可用函數表達的曲線或曲面，如此便回到了數學意義上的極值優化技術上來。樣條插值方法當然是種近似方法，通常不可能得到目標函數的準確曲面，但利用上次計算的結果再次插值得到一個新的曲面，相鄰兩次得到的曲面的距離會越來越近，當它們的距離小到一定程度時，可以認為此時的曲面可以代表目標曲面。那么，該曲面的最小值，便可以認為是目標最優值。以上就是CAE方法中的優化處理過程。

一個典型的CAE優化過程通常需要經過以下的步驟來完成：

參數化建模：利用CAE軟件的參數化建模功能把將要參與優化的數據（設計變量）定義為模型參數，為以后軟件修正模型提供可能。

求解：對結構的參數化模型進行加載與求解 后處理：把狀態變量（約束條件）和目標函數（優化目標）提取出來供優化處理器進行優化參數評價。

優化參數評價：優化處理器根據本次循環提供的優化參數（設計變量、狀態變量及目標函數）與上次循環提供的優化參數作比較之后確定該次循環目標函數是否達到了最小，或者說結構是否達到了最優，如果最優，完成迭代，退出優化循環圈，否則，進行下步。 根據已完成的優化循環和當前優化變量的狀態修正設計變量，重新投入循環。 下圖是數值優化的過程框圖

三、 CAE方法中優化技術的特點

從以上的過程我們或許已經看到CAE優化過程的某些基本特征，如計算模型的參數化、迭代過程的自動性等。但作為優化技術與CAE方法的完美結合的產物，CAE優化方法必然有比之更豐富的特點。

首先，現代CAE技術的發展已使人們的分析領域擴展到了各行各業的每個角落，所研究問題的深度及綜合程度都在逐步提高，研究者的目光已從單一場分析轉向了多場耦合分析，以追求更為真實的模擬結果。

CAE軟件的優化技術的適應范圍也必然隨之擴展，不但要求它能解決各種單場問題，而且應該能處理多場耦合過程的優化。汽車、潛艇、飛機等設備設計過程中常會考慮優化其外形使更有利于在高速行駛時減少流體阻力，而同時必需慮外形的變更是否有損于設備的其它如力學和熱學方面的性能。可見單純的流體動力學優化只能解決一方面問題，而只有將其內部設備的力學或熱學問題耦合分析，才能真正完整的解決問題。 #p#分頁標題#e#