星派多学科优化软件SiPESC.OPT的云端功能演示

moboyou 2025-05-08 13:30 31 浏览

SiPESC.OPT是大工星派仿真科技（北京）有限公司研发的多学科优化软件。SiPESC.OPT拥有成熟的多样的第三方接口，丰富的优化算法、试验设计算法、近似模型算法，不确定性传播估计，鲁棒性优化设计，用户可以方便的搭建各种复杂优化任务流程，搭建多学科优化任务流程。可广泛用于汽车、航空、消费电子、能源等多个行业，减少产品开发周期，提高设计效率和创新能力。多学科优化软件的上云具有重要意义，可方便用户通过Web端完成多学科优化任务。SiPESC.OPT已经完成云端基础开发，以包装盒为例，演示SiPESC.OPT通过Web端搭建优化任务的功能。

优化任务的建立

1.1优化模型中设计变量定义

包装盒子如图1所示上下表面有两层，设计过程中需要保证体积不小于2。包装盒设计过程中长、宽、高可以改变。

包装盒是由一块纸板裁剪折叠而成。为了节约材料，优化目标为盒子的表面积最小，优化约束为体积满足要求。

包装盒的设计变量为高度H、宽度W和深度D，目标为表面积Area、约束为Volume_Constraint。在星派云端SiPESC.OPT中，配置优化模型过程设置设计变量的名称、当前值、上下界设置、目标名称、约束名称的界面如图2所示。

1.2优化模型中响应计算的定义

星派云端SiPESC.OPT目前提供多种用于表示问题事件的计算工具计算响应，包括Python、ANSYS、ABAQUS、Matlab等。包装盒优化设计过程中，使用了Python作为计算工具计算响应，在星派云端SiPESC.OPT中，定义目标Area和约束Volume_Constraint计算的Python代码界面如图3所示。

1.3优化求解算法设置

星派云端SiPESC.OPT目前提供多种用于求解优化问题的算法，包括SQP、MMA、CMMA、Hooke Jeeves等。包装盒优化设计过程中，使用了GCMMA算法进行优化设计，在星派云端SiPESC.OPT中，选择Hooke Jeeves优化算法进行设计，优化算法类型选择和算法参数的定义界面如图4所示。参数包括分析步长、加速因子、衰减系数、收敛残差、乘因子衰减系数、惩罚因子、最大迭代步数。这些参数的设置确保了优化过程的高效性和准确性。

1.4优化任务流程的搭建

星派云端SiPESC.OPT搭建优化流程中，需要将以上定义的模型、求解器、响应计算通过传递数据的线进行连接，连接后的任务流程如图5所示。优化任务搭建之后，点击运行即可进行求解。

1.5求解和运行

星派云端SiPESC.OPT中，将优化流程搭建好之后，点击运行即可执行优化设计，整个云端SiPESC.OPT运行的网页如图6所示。

结果与应用

优化结果表明，星派云端SiPESC.OPT能够完成包装盒用料优化设计。具体优化设计结果中，当高度H=2.0083、宽度W=0.9980和深度D=0.9987时，满足设计要求的体积大于2，此时体积Volume=2.0017，表面积Area=12.0068。结果与理论解对比误差很小。

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优化任务的建立

结果与应用

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