思易特公司_Isight_05_试验设计
� 拉丁方以牺牲整齐可比为代价，可以使得布点水平数更大。 � 正交数组因为必须满足整齐可比，所以对于多水准，其设置的试 验数呈指数增加，因此不适合做多水准的试验。 � 因为正交数值满足整齐可比，因此后处理更简单，结果可信度高。
19
DOE-数据文件方法
�数据文件方法
�
本质上，设计矩阵可以由从一个或多个文件里导入的数据来定义，同时允许 你来进行DOE研究（自动评估所有的设计点）并且分析结果。 数据文件方法为将在Isight以外确定的一组试验数据的嵌入提供了一个很便 捷的方法，从而可以方便的利用Isight的DOE相关功能。 所用的文件格式： � 每一个数值点在数据文件中用一行来表示 � 作为因子的每一个参数都有对应的一列。 � 每列用空格或Tab键分隔值
�
发展历史:
� DOE思想最早由R.A. Fisher在二十世纪二十年代在农业试验中首次提出DOE的 概念，用于研究雨水、浇灌水以及日照等情况对农作物产量的影响 � 二十世纪四十年代，日本科学家Taguchi博士经过深入研究，将DOE技术用于制 造业，帮助获得低成本、高质量的产品 � 八十年代以来，涌现出了更多种DOE方法，并在更加广泛的领域得以应用
�
� � � � � �
5
DOE相关问题
�
试验设计是用来研究设计参数对设计状况的影响，并以此作出明智的 设计决定 要进行一组指定的实验在实验设计中应主要考虑以下几个方面：
�可以进行的试验数量
�
要求设计者对已定的资源和时间有充分的估计
�在每一个实验中参数的值
要求设计者对设计问题有初步的认识，能够提炼出试验设计的因 子，以及试验中各个因子应取的水平值
X2
�
随机拉丁方
X2
优化拉丁方
X1
X1
17
优化拉丁方方法的设置
�
在Isight对优化拉丁方试验设计方法的设置：
� 样本点数目 (也可在Factor面板中设置，二者一致) � 优化时间限制——该方法通过优化生成优化拉丁方设计矩阵的时间限制 (默认5分钟)
�
优化时间限制的参考设置:
�
方差分析
� ANOVA – 根据平均响应得出数据 的贡献率
�
主效应
� 每个因子度的单独影响
�
交互效应
� 因子的综合影响
�
选择
� 根据因子的贡献，找出影响力最大 的因子
24
主效应相关（Main Effect）
�
主效应图表示单个因子如何影响响应
� 从概念上说，指一个因子在不同水平 下的变化导致响应的平均变化量
� 两水平全阶乘设计，一个中心点，每个因素有两个星（ “star”）点 � 有规律、有目的地在试验计划中增添了有限次数的各因子的中心试验点和 拓展试验点，这为研究曲率的变化趋势、最优区域的确定等提供了极大的 便利。在研究更高阶作用时有用。 X2 � 比正交数组运行的次数更多
X1
X3
� 10个因子 ，100个样本点 � 机器配置：3 GHz Windows XP � 3分钟
�
优点:
� 将为DOE后处理提供更多更精确的数据信息 � 用优化拉丁方的样本点数据构建的近似模型将更加准确
18
正交数组与拉丁方方法的对比
�
正交数组满足均匀分布和整齐可比，但拉丁方只满足均匀 分布。
X2
2 Factors, 9 points
9 levels
X1
16
DOE-优化拉丁方方法
�优化拉丁方方法
�
在随机拉丁方实验的基础上做了改进，外加一个准则，用此准则来筛选 LHS，求得在此准则下最优的设计。 这里优化了试验设计矩阵每列中各个水平出现的次序，使得矩阵中的各个样 本点的因子水平分布尽可能的均匀。
� 均匀分散：在每一列中，各个不同 的数字出现的次数相同。在表L9 （34）中，每一列有三个水平，水 平1、2、3都是各出现3次。 � 整齐可比：表中任意两列并列在一 起形成若干个数字对，不同数字对 出现的次数也都相同。在表L9（34） 中，任意两列并列在一起形成的数 字对共有9个：（1,1）， （1,2），（1,3），（2,1）， （2,2），（2,3），（3,1）， （3,2），（3,3），每一个数字对 各出现一次。
�
Pareto 图将因子按照对响应的贡献 排列，表示在给定响应情况下，所有 因子的主效应。
25
Pareto图也可显示相关性
26
练习
�
对于具有明确行程和停止速度的最小重量的飞机，使 用正交数组技术筛选基本尺寸的设计变量
22
DOE Tables and Graphs
� �
用户可以在DOE结束后使用Monitor得到各种图表 Graphs
� Pareto 图 � 主效应图 � 交互效应图
�
Tables
� ANOVA � 主效应 � 实验结果 � DOE 总结
23
DOE Post-Processing
X3 X1
2 个水平的全因子: 2k (k 个因子)
�
主效应 (线性, X1, X2, X3), 交互 效应 (X1X2, X1X3, X2X3, X1X2X3)
思考:
Hale Waihona Puke � � �应该做多少次试验? 每次试验的参数值应该设成多少? 期望的结果是什么?
DOE -中心复合法
� 中心复合法（Central Composite Design）
Isight 教程 试验设计方法
DOE
Integration Automation Design Optimization
北京思易特科技有限公司
什么是试验设计？
�
试验设计（Design Of Experiment ）
� 是一概率论和数理统计为理论基础，经济地，科学地安排试验的一项技术。 � 是研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。它通过合理地挑选试验条 件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而找出总体最优的改进方案。
�
�
21
DOE后处理
�
试验设计与分析是相互关联不可分割的整体。
� 试验设计是对试验或者调查进行周密和审慎的设计、实施而得到数据； � 试验设计的结果分析是对数据进行数理统计分析，得到客观而合宜的结论。
� �
Isight提供了非常丰富而全面的试验设计后处理方法。 在求解监控模块中，用户可以直接调入任何用户数据组，以便进行试 验设计后处理，计算 ANOVA结果和生成后处理图表。此外，用户还 可得到一个用数据组直接构造的 Isight近似模型的描述文件。
�
�
20
DOE-参数试验方法
�参数试验方法
� �
参数设计方法是很好的敏度分析方法。 这里的敏感性是指每一个设计因子独立于其它所有因子，对响应的敏感 性。 也就是独立的研究每个因子的所有指定水平，而其它所有因子都保持在 它们的基值上。另外还要对一个基值点进行分析，因此分析次数为 1+n1+n2+n3+...ni(i= 因子的个数，ni=因子的水平个数)个设计 点。 尽管这种方法不能提供任何有关交互作用方面的信息，但是它可以在多 个水平上研究多个因子，同时只需对较少的设计点进行评估。如果已知 交互作用不显著，那么可以有效地进行敏度分析。
�对结果的合理解释
需要借助一定的后处理工具，帮助进行试验设计的后处理工作，以 得出试验设计要得到的结论
6
DOE相关术语
�
FACTORS 试验中改变的输入设计参数
�
LEVELS 研究中输入参数的值
�
RESPONSES 相关联的 (输出) 设计参数，它是衡量设计性能的指标
�
Design Matrix 一系列有多个水平的因子表示的“试验”
全因子方法 超拉丁方方法 正交数组法 中心复合法 ……
�
� 分析方法
极差分析 方差分析 多元回归分析 ……
3
举例：试验设计的作用
�
场景：
相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花 的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。这两种情况都 是生产过程中的质量缺陷。
�
目的:
� 通过试验设计获得较好方案 —— optimization � 探索设计空间 —— 敏度分析、主效应分析、交互效应分析
2
什么是试验设计？（续）
�
DOE是这样一门科学：研究如何以最有效的方式安排试验，通过对试验结果 的分析以获取最大信息。 DOE两大技术支柱 � 试验规划
直交表 2 L4 L8 L9 L12 L16 L16’ L18 L25 L27 …….. L36 ……….. 11 12 13 1 7 6 11 15 5 3 7 4 最高的直列数，水准数分别如下 3 4 5
14
正交数组的特性－矩形性
�
所有的正交表与L9（34）正交表一 样，都具有以下两个特点：
12
标准直交表
� �
Taguchi 18个标准直交表 L4(23)
� 4 � 2 � 3 4个横行，应做实验的次数 水平（Level） 因子（Factors）
�
L18 (21×37)
� 18 � 1个两水平 � 7个3水平 横行
13
标准直正交数组
1 2 3 4 5 6 7 8
X1 1 2 3 4 1 2 3 4
X2 X3 X4 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 2 1 3 3 1 2 3 1
7
Experiment #
19
DOE-数据文件方法
�数据文件方法
�
本质上，设计矩阵可以由从一个或多个文件里导入的数据来定义，同时允许 你来进行DOE研究（自动评估所有的设计点）并且分析结果。 数据文件方法为将在Isight以外确定的一组试验数据的嵌入提供了一个很便 捷的方法，从而可以方便的利用Isight的DOE相关功能。 所用的文件格式： � 每一个数值点在数据文件中用一行来表示 � 作为因子的每一个参数都有对应的一列。 � 每列用空格或Tab键分隔值
�
发展历史:
� DOE思想最早由R.A. Fisher在二十世纪二十年代在农业试验中首次提出DOE的 概念，用于研究雨水、浇灌水以及日照等情况对农作物产量的影响 � 二十世纪四十年代，日本科学家Taguchi博士经过深入研究，将DOE技术用于制 造业，帮助获得低成本、高质量的产品 � 八十年代以来，涌现出了更多种DOE方法，并在更加广泛的领域得以应用
�
� � � � � �
5
DOE相关问题
�
试验设计是用来研究设计参数对设计状况的影响，并以此作出明智的 设计决定 要进行一组指定的实验在实验设计中应主要考虑以下几个方面：
�可以进行的试验数量
�
要求设计者对已定的资源和时间有充分的估计
�在每一个实验中参数的值
要求设计者对设计问题有初步的认识，能够提炼出试验设计的因 子，以及试验中各个因子应取的水平值
X2
�
随机拉丁方
X2
优化拉丁方
X1
X1
17
优化拉丁方方法的设置
�
在Isight对优化拉丁方试验设计方法的设置：
� 样本点数目 (也可在Factor面板中设置，二者一致) � 优化时间限制——该方法通过优化生成优化拉丁方设计矩阵的时间限制 (默认5分钟)
�
优化时间限制的参考设置:
�
方差分析
� ANOVA – 根据平均响应得出数据 的贡献率
�
主效应
� 每个因子度的单独影响
�
交互效应
� 因子的综合影响
�
选择
� 根据因子的贡献，找出影响力最大 的因子
24
主效应相关（Main Effect）
�
主效应图表示单个因子如何影响响应
� 从概念上说，指一个因子在不同水平 下的变化导致响应的平均变化量
� 两水平全阶乘设计，一个中心点，每个因素有两个星（ “star”）点 � 有规律、有目的地在试验计划中增添了有限次数的各因子的中心试验点和 拓展试验点，这为研究曲率的变化趋势、最优区域的确定等提供了极大的 便利。在研究更高阶作用时有用。 X2 � 比正交数组运行的次数更多
X1
X3
� 10个因子 ，100个样本点 � 机器配置：3 GHz Windows XP � 3分钟
�
优点:
� 将为DOE后处理提供更多更精确的数据信息 � 用优化拉丁方的样本点数据构建的近似模型将更加准确
18
正交数组与拉丁方方法的对比
�
正交数组满足均匀分布和整齐可比，但拉丁方只满足均匀 分布。
X2
2 Factors, 9 points
9 levels
X1
16
DOE-优化拉丁方方法
�优化拉丁方方法
�
在随机拉丁方实验的基础上做了改进，外加一个准则，用此准则来筛选 LHS，求得在此准则下最优的设计。 这里优化了试验设计矩阵每列中各个水平出现的次序，使得矩阵中的各个样 本点的因子水平分布尽可能的均匀。
� 均匀分散：在每一列中，各个不同 的数字出现的次数相同。在表L9 （34）中，每一列有三个水平，水 平1、2、3都是各出现3次。 � 整齐可比：表中任意两列并列在一 起形成若干个数字对，不同数字对 出现的次数也都相同。在表L9（34） 中，任意两列并列在一起形成的数 字对共有9个：（1,1）， （1,2），（1,3），（2,1）， （2,2），（2,3），（3,1）， （3,2），（3,3），每一个数字对 各出现一次。
�
Pareto 图将因子按照对响应的贡献 排列，表示在给定响应情况下，所有 因子的主效应。
25
Pareto图也可显示相关性
26
练习
�
对于具有明确行程和停止速度的最小重量的飞机，使 用正交数组技术筛选基本尺寸的设计变量
22
DOE Tables and Graphs
� �
用户可以在DOE结束后使用Monitor得到各种图表 Graphs
� Pareto 图 � 主效应图 � 交互效应图
�
Tables
� ANOVA � 主效应 � 实验结果 � DOE 总结
23
DOE Post-Processing
X3 X1
2 个水平的全因子: 2k (k 个因子)
�
主效应 (线性, X1, X2, X3), 交互 效应 (X1X2, X1X3, X2X3, X1X2X3)
思考:
Hale Waihona Puke � � �应该做多少次试验? 每次试验的参数值应该设成多少? 期望的结果是什么?
DOE -中心复合法
� 中心复合法（Central Composite Design）
Isight 教程 试验设计方法
DOE
Integration Automation Design Optimization
北京思易特科技有限公司
什么是试验设计？
�
试验设计（Design Of Experiment ）
� 是一概率论和数理统计为理论基础，经济地，科学地安排试验的一项技术。 � 是研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。它通过合理地挑选试验条 件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而找出总体最优的改进方案。
�
�
21
DOE后处理
�
试验设计与分析是相互关联不可分割的整体。
� 试验设计是对试验或者调查进行周密和审慎的设计、实施而得到数据； � 试验设计的结果分析是对数据进行数理统计分析，得到客观而合宜的结论。
� �
Isight提供了非常丰富而全面的试验设计后处理方法。 在求解监控模块中，用户可以直接调入任何用户数据组，以便进行试 验设计后处理，计算 ANOVA结果和生成后处理图表。此外，用户还 可得到一个用数据组直接构造的 Isight近似模型的描述文件。
�
�
20
DOE-参数试验方法
�参数试验方法
� �
参数设计方法是很好的敏度分析方法。 这里的敏感性是指每一个设计因子独立于其它所有因子，对响应的敏感 性。 也就是独立的研究每个因子的所有指定水平，而其它所有因子都保持在 它们的基值上。另外还要对一个基值点进行分析，因此分析次数为 1+n1+n2+n3+...ni(i= 因子的个数，ni=因子的水平个数)个设计 点。 尽管这种方法不能提供任何有关交互作用方面的信息，但是它可以在多 个水平上研究多个因子，同时只需对较少的设计点进行评估。如果已知 交互作用不显著，那么可以有效地进行敏度分析。
�对结果的合理解释
需要借助一定的后处理工具，帮助进行试验设计的后处理工作，以 得出试验设计要得到的结论
6
DOE相关术语
�
FACTORS 试验中改变的输入设计参数
�
LEVELS 研究中输入参数的值
�
RESPONSES 相关联的 (输出) 设计参数，它是衡量设计性能的指标
�
Design Matrix 一系列有多个水平的因子表示的“试验”
全因子方法 超拉丁方方法 正交数组法 中心复合法 ……
�
� 分析方法
极差分析 方差分析 多元回归分析 ……
3
举例：试验设计的作用
�
场景：
相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花 的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。这两种情况都 是生产过程中的质量缺陷。
�
目的:
� 通过试验设计获得较好方案 —— optimization � 探索设计空间 —— 敏度分析、主效应分析、交互效应分析
2
什么是试验设计？（续）
�
DOE是这样一门科学：研究如何以最有效的方式安排试验，通过对试验结果 的分析以获取最大信息。 DOE两大技术支柱 � 试验规划
直交表 2 L4 L8 L9 L12 L16 L16’ L18 L25 L27 …….. L36 ……….. 11 12 13 1 7 6 11 15 5 3 7 4 最高的直列数，水准数分别如下 3 4 5
14
正交数组的特性－矩形性
�
所有的正交表与L9（34）正交表一 样，都具有以下两个特点：
12
标准直交表
� �
Taguchi 18个标准直交表 L4(23)
� 4 � 2 � 3 4个横行，应做实验的次数 水平（Level） 因子（Factors）
�
L18 (21×37)
� 18 � 1个两水平 � 7个3水平 横行
13
标准直正交数组
1 2 3 4 5 6 7 8
X1 1 2 3 4 1 2 3 4
X2 X3 X4 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 2 1 3 3 1 2 3 1
7
Experiment #
合集下载
基于Isight的电动汽车动力性燃油经济性优化
ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｙ ｏ ｆ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｌ ｙ ｂ ｙ ｔ ｈｅ ＮＳ ＧＡ— Ｉ Ｉ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ．
动 比参数 进行 多 目标优 化设 计 ．
传统 的研 究 方法 采用 数值 优化 算 法或 者全 局优 化算
基于 Ｉ 经 济性 优 化
郭晓光 ， 宋雪丽 ， 崔亚辉
（ １ ．北京思 易特科技有 限责任公 司 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ２ ； ２ ．齐鲁工业 大学 机械与 汽车工程 学院 ， 济南 ２ ５ ０ ３ ５ ３ ）
摘要 ： 针 对 电动 汽车 动 力性 与燃 油经 济性优 化 目标 矛盾 的 问题 ， 基于 Ｉ ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ 软 件 集成 的第二 代非 劣
２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ｏ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｑ ｉ ｌ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｊ ｉ ｎ ａ ｎ ２ ５ ０ ３ ５ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第２ ２卷 增 刊 ２
２ ０ １ ３年 １ ０月
计 算 机 辅 助 工 程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｉ ｄ ｅ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ２２ Ｓ ｕ ｐｐ １ ． ２ ０ｅ ｔ ．２ ０１ ３
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６—０ ８ ７ １ （ ２ ０ １ ３ ） ｓ ２ — ０ ２ １ １ ． ０ ４
经济性 ．
动 比参数 进行 多 目标优 化设 计 ．
传统 的研 究 方法 采用 数值 优化 算 法或 者全 局优 化算
基于 Ｉ 经 济性 优 化
郭晓光 ， 宋雪丽 ， 崔亚辉
（ １ ．北京思 易特科技有 限责任公 司 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ２ ； ２ ．齐鲁工业 大学 机械与 汽车工程 学院 ， 济南 ２ ５ ０ ３ ５ ３ ）
摘要 ： 针 对 电动 汽车 动 力性 与燃 油经 济性优 化 目标 矛盾 的 问题 ， 基于 Ｉ ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ 软 件 集成 的第二 代非 劣
２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ｏ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｑ ｉ ｌ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｊ ｉ ｎ ａ ｎ ２ ５ ０ ３ ５ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第２ ２卷 增 刊 ２
２ ０ １ ３年 １ ０月
计 算 机 辅 助 工 程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｉ ｄ ｅ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ２２ Ｓ ｕ ｐｐ １ ． ２ ０ｅ ｔ ．２ ０１ ３
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６—０ ８ ７ １ （ ２ ０ １ ３ ） ｓ ２ — ０ ２ １ １ ． ０ ４
经济性 ．
isight参数优化理论与实例详解
前言●Isight 5.5简介笔者自2000年开始接触并采用Isight软件开展多学科设计优化工作，经过12年的发展，我们欣喜地看到优化技术已经深深扎根到众多行业，帮助越来越多的中国企业提高产品性能和品质、降低成本和能耗，取得了可观的经济效益和社会效益。
作为工程优化技术的优秀代表，Isight 5.5软件由法国Dassault/Simulia公司出品，能够帮助设计人员、仿真人员完成从简单的零部件参数分析到复杂系统多学科设计优化（MDO, Multi-Disciplinary Design Optimization）工作。
Isight将四大数学算法（试验设计、近似建模、探索优化和质量设计）融为有机整体，能够让计算机自动化、智能化地驱动数字样机的设计过程，更快、更好、更省地实现产品设计。
毫无疑问，以Isight为代表的优化技术必将为中国经济从“中国制造”到“中国创造”的转型做出应有的贡献！●本书指南Isight功能强大，内容丰富。
本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章，第1章至第7章为入门篇，介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法；第8章至第13章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS（Design For 6Sigma）的相关知识。
●本书约定在本书中，【AA】表示菜单、按钮、文本框、对话框。
如果没有特殊说明，则“单击”都表示用鼠标左键单击，“双击”表示用鼠标左键双击。
在本书中，有许多“提示”和“试一试”，用于强调重点和给予读者练习的机会，用户最好详细阅读并亲身实践。
本书内容循序渐进，图文并茂，实用性强。
适合于企业和院校从事产品设计、仿真分析和优化的读者使用。
在本书出版过程中，得到了Isight发明人唐兆成（Siu Tong）博士、Dassault/Simulia （中国）公司负责人白锐、陈明伟先生的大力支持，工程师张伟、李保国、崔杏圆、杨浩强、周培筠、侯英华、庞宝强、胡月圆、邹波等参与撰写，李鸽、杨新龙也为本书提供了宝贵的建议和意见，在此向所有关心和支持本书出版的人士表示感谢。
Isight 安装教程
北京思易特科技有限责任公司
t 安装教程 Isigh Isight
本教程介绍了 Isight 软件在 Windows 操作系统中的安装方法，主要包含如下内容： � 安装准备 � Isight 服务器端安装方法 � Isight 客户端安装及 license 配置方法 � Isight 软件版本升级配置方法
5
北京思易特科技有限责任公司
图 7. 法律声明
备注：该图为步骤 9 中选择第 2 种方式后出现的界面。 14. （适用于许可文件和服务器的安装） ，选择 license.dat 后，点击 Next。 在安装程序计算所需要硬盘空间之后，在安装摘要中将会显示被安装软件的名称及其被 安装的位置，如图 8 所示。
图 11，Config services 界面
1、进入 Config Services 界面
10
北京思易特科技有限责任公司
� 命名一个 Isight-FD 4.5 的 Service name(本例中命名为 Fiper License) � 修改 Path to lmgrd.exe file: <Isight-FD 4.5_install_directory>\ bin\win32\lmgrd.exe � 修改 Path to the license file: <Isight-FD 4.5_install_directory>\license\license.dat（更新后的许可文件） � 选择 Use Services � 选择 Start Server at Power Up, 可使之作为后台服务开机自动启动 � 点击按钮：Save Service 2、进入 Start/Stop/Reread 界面 点击按钮： Start server ，开启 Isight-FD 4.5 的 License 服务，如下 图 12 所示。
t 安装教程 Isigh Isight
本教程介绍了 Isight 软件在 Windows 操作系统中的安装方法，主要包含如下内容： � 安装准备 � Isight 服务器端安装方法 � Isight 客户端安装及 license 配置方法 � Isight 软件版本升级配置方法
5
北京思易特科技有限责任公司
图 7. 法律声明
备注：该图为步骤 9 中选择第 2 种方式后出现的界面。 14. （适用于许可文件和服务器的安装） ，选择 license.dat 后，点击 Next。 在安装程序计算所需要硬盘空间之后，在安装摘要中将会显示被安装软件的名称及其被 安装的位置，如图 8 所示。
图 11，Config services 界面
1、进入 Config Services 界面
10
北京思易特科技有限责任公司
� 命名一个 Isight-FD 4.5 的 Service name(本例中命名为 Fiper License) � 修改 Path to lmgrd.exe file: <Isight-FD 4.5_install_directory>\ bin\win32\lmgrd.exe � 修改 Path to the license file: <Isight-FD 4.5_install_directory>\license\license.dat（更新后的许可文件） � 选择 Use Services � 选择 Start Server at Power Up, 可使之作为后台服务开机自动启动 � 点击按钮：Save Service 2、进入 Start/Stop/Reread 界面 点击按钮： Start server ，开启 Isight-FD 4.5 的 License 服务，如下 图 12 所示。
ISIGHT工程优化案例分析
iSIGHT工程优化实例分前言随着设备向大型化、高速化等方向的发展，我们的工业设备（如高速列出、战斗机等）的复杂程度已远超乎平常人的想象，装备设计不单要用到大量的人力，甚至已牵涉到了数十门学科。
例如，高速车辆设计就涉及通信、控制、计算机、电子、电气、液压、多体动力学、空气动力学、结构力学、接触力学、疲劳、可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性等若干学科。
随着时代的进步，如今每个学科领域都形成了自己特有研究方法与发展思路，因此在设计中如何增加各学科间的沟通与联系，形成一个统一各学科的综合设计方法（或平台），成为工程和学术界所关注的重点。
多年来，国外已在该领域做了许多著有成效的研究工作，并开始了多学科优化设计方面的研究。
就国外的研究现状而言，目前已经实现了部分学科的综合优化设计，并开发出了如iSIGHT、Optimus等多学科商业优化软件。
iSIGHT是一个通过软件协同驱动产品设计优化的多学科优化平台，它可以将数字技术、推理技术和设计搜索技术有效融合，并把大量需要人工完成的工作由软件实现自动化处理。
iSIGHT软件可以集成仿真代码并提供智能设计支持，对多个设计方案进行评估和研究，从而大大缩短了产品的设计周期，显著地提高了产品质量和可靠性。
目前市面上还没有关于iSIGHT的指导书籍，而查阅软件自带的英文帮助文档，对许多国内用户而言尚有一定的难度。
基于以上现状，作者根据利用iSIGHT做工程项目的经验编写了这本《iSIGHT工程优化实例》。
本书分为优化基础、工程实例和答疑解惑三个部分，其中工程实例中给出了涉及铁路、航空方面多个工程案例，以真实的工程背景使作者在最短的时间内掌握这款优化的软件。
本书在编写的过程中，从互联网上引用了部分资料，在此对原作者表示衷心地感谢！我要真诚地感谢大连交通大学（原大连铁道学院）和王生武教授，是他们给了我学习、接触和使用iSIGHT软件机会！仅以本书献给所有关心我的人！赵怀瑞2007年08月于西南交通大学目录第一章认识iSIGHT (1)1.1 iSIGHT软件简介 (1)1.2 iSIGHT工作原理简介 (5)1.3 iSIGHT结构层次 (6)第二章结构优化设计理论基础 (8)2.1 优化设计与数值分析的关系 (8)2.2 优化设计基本概念 (8)2.3 优化模型分类 (10)2.4 常用优化算法 (11)2.5大型结构优化策略与方法 (25)第三章iSIGHT软件界面与菜单介绍 (31)3.1 iSIGHT软件的启动 (31)3. 2 iSIGHT软件图形界面总论 (31)3.3 任务管理界面 (35)3.4 过程集成界面 (42)3.5 文件分析界面 (45)3.6 过程监控界面 (49)3.4 多学一招—C语言的格式化输入/输出 (52)第四章iSIGHT优化入门 (54)4.1 iSIGHT优化基本问题 (54)4.2 iSIGHT集成优化的一般步骤 (54)4.3 iSIGHT优化入门—水杯优化 (55)第五章模压强化工艺优化 (85)5.1 工程背景与概述 (85)5.2 优化问题描述 (85)5.3 集成软件的选择 (86)5.4有限元计算模型介绍 (86)5.5 模压强化优化模型 (87)5.8 iSIGHT集成优化 (90)5.9优化结果及其分析 (97)5.10 工程优化点评与提高 (98)第六章单梁起重机结构优化设计 (99)6.1 工程与概述 (99)6.2 优化问题描述 (99)6.3 集成软件的选择 (100)6.4起重机主梁校核有限元计算模型介绍 (101)6.5 主梁优化模型 (101)6.8 iSIGHT集成优化 (103)6.9优化结果及其分析 (108)6.10 工程优化点评与提高 (109)6.11 多学一招—ANSYS中结果输出方法 (109)第七章涡轮增压器压气机叶片优化设................................................... 错误!未定义书签。
ITS EN一般测试方法
31.07.03 ETL SEMKO Division Template
功率偏差表
31.07.03 ETL SEMKO Division Template
电流偏差表
31.07.03 ETL SEMKO Division Template
正常温升测试 (Cl. 11)
产品测试的固定/放置 产品测试的固定 放置: 放置 •手持式产品参照正常使用位置固定. •嵌入式产品参照说明书 •其他发热类或组合类产品:
31.07.03 ETL SEMKO Division Template
测试条件
•除非有特殊说明, 测试按标准中章节顺序进行，在同一 个样板上完成。(而第20, 22-26 (除22.11 及22.18), 28, 30, 31等条款可在单独的样板进行测试, 22.3 采用全新 的样板进行) •试验一般在20±5°C ，无通风的环境中进行。 •试验通常选择可能发生的最恶劣条件(包括电压, 频率, 安装条件等)进行。
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非正常测试 (Cl.19)
•19.2; 19.3; 19.4; 19.5; 19.6 的测试针对带有发热元件的产品 •19.7; 19.8; 19.9; 19.10的测试针对带有马达的产品. •19.11; 19.12针对带有电子线路的产品 •19.14针对产品带有接触器或继电器的产品. 除非另有规定,否则试验一直持续到一个非自复位断路器动作或最终稳定状 态建立为止. 如发热元件或专门设置的薄弱零件成为永久性开路, 则要求在第二个样板上 重复有关测试. 每次只模拟一种非正常情况. 除非另有规定, 否则采用9.13进行判断测试的合格性.
31.07.03 ETL SEMKO Division Template
20180503-isight课本-v2
个“软件机器人”，它可以在不用人工干预的情况下不断地调用相应的工程计算软件进行数据
的计算。
Isight 具备广泛的 CAD/CAE 乃至自编程序集成接口，用户可以通过拖拽的方式快速建
立复杂的仿真分析流程、设定和修改设计变量以及设计目标，自动进行多次循环分析；Isight
通过对模型的封装生成参数化的模板，用户可以对不同模板进行组合。
目录
第 11 章集成优化计算平台 Isight...................................................................................................2 11.1 Isight 简介.........................................................................................................................2 11.2 组件...................................................................................................................................3 11.3DOE 技术.........................................................................................................................10 11.3.1 拉丁超立方体技术..............................................................................................12 11.3.2 中央组合设计技术..............................................................................................13 11.3.3 实例说明..............................................................................................................13 11.4 近似技术.........................................................................................................................16 11.4.1 克里格模型..........................................................................................................17 11.4.2 切比雪夫/正交多项式模型.................................................................................19 11.4.3 响应曲面模型......................................................................................................22 11.4.4 实例说明..............................................................................................................26 11.5 蒙特卡洛模拟.................................................................................................................30 11.5.1 采样技术..............................................................................................................32 11.5.2 减少方差技术......................................................................................................32 11.5.3 实例说明..............................................................................................................33 11.6 优化计算方法.................................................................................................................38 11.6.1 NCGA 方法..........................................................................................................38 11.6.2 自适应模拟退火技术 ..........................................................................................38 11.6.3 基于档案的微遗传技术 ......................................................................................39 11.6.4 实例说明..............................................................................................................41
基于STFT的缝翼滑轨故障静电监测技术的研究
件监测 的有效 性。介绍 了短时傅里叶 变换 （ Ｔ Ｔ 时频分 析原理 ， 用 ｓ 丌 对 数据 进行 处理 ， ｓＦ ） 利 Ｔ 分析 其特
性， 为进一步研究机 载化缝翼 滑轨的静 电监测设备提供 了一定 的依据 。
关键 词 ：缝翼滑轨 ； 电传感器 ； 静 短时傅里 叶变换
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ． Ｈ１７ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０－ ７ ７ ２ １ ）９ ０ １－３ ０ ０９ ８ （０ １ ０ －０５ ０ －
（ 京 航 空航 天大 学 民 航 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０ １ ） 南 江 １０ ６
摘
要 ：针对飞机缝翼运动机构需要实 时监测 的要 求 ， 出了一种新 的能够提前 预警故 障的方 法 ， 提 即基于
静 电感应的状态监测方法 。分析 了静 电监测 的原理 ， 并通 过模拟 实验对该方法 进行 了初 步 的研究 。实验 结果表 明 ： 电传感器能够有效地监测 到故 障的静电荷水平变化 ， 静 验证 了此传感器用于缝翼滑轨模拟试验
ｅ ｉ ｍｅ ． ｑｕ ｐ ｎｔ
Ｋｅ ｏｄ ：ｓ ｔａ ：ｅ ｃ ｏｔｔ ｅｓｒ ｓｏ —ｍｅＦｕｉ ａｓ ｒ （ Ｔ Ｔ ｙｗ ｒｓ ｌ ｉ ｌ ｔ ｓ ｉ ｓｎｏ； ｈｒｔ ｏｒ ｒ ｒ ｆｍ Ｓ Ｆ ） ａｒｌ ｅ ｒ ａｃ ｔｉ ｅ ｔｎ ｏ
０ 引 言
的 自由电荷在 电场力 的作用下发生定 向移动使 电极表 面出
２１ ０ １年 第 ３ ０卷 第 ９期
传感器与微系统 （ ｒｎｄ ｃｒａｄＭｉｒｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉｓ Ｔａ ｓｕｅ ｎ ｃ ｙｔ ｅｈ Ｓ Ｆ 的缝 翼 滑 轨 故 障 静 电监 测 技 术 的研 究 ＴＴ
詹 志娟 ，左洪福 ， 一 鸣 ，陈志雄 徐
性， 为进一步研究机 载化缝翼 滑轨的静 电监测设备提供 了一定 的依据 。
关键 词 ：缝翼滑轨 ； 电传感器 ； 静 短时傅里 叶变换
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ． Ｈ１７ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０－ ７ ７ ２ １ ）９ ０ １－３ ０ ０９ ８ （０ １ ０ －０５ ０ －
（ 京 航 空航 天大 学 民 航 学 院 ， 苏 南 京 ２ ０ １ ） 南 江 １０ ６
摘
要 ：针对飞机缝翼运动机构需要实 时监测 的要 求 ， 出了一种新 的能够提前 预警故 障的方 法 ， 提 即基于
静 电感应的状态监测方法 。分析 了静 电监测 的原理 ， 并通 过模拟 实验对该方法 进行 了初 步 的研究 。实验 结果表 明 ： 电传感器能够有效地监测 到故 障的静电荷水平变化 ， 静 验证 了此传感器用于缝翼滑轨模拟试验
ｅ ｉ ｍｅ ． ｑｕ ｐ ｎｔ
Ｋｅ ｏｄ ：ｓ ｔａ ：ｅ ｃ ｏｔｔ ｅｓｒ ｓｏ —ｍｅＦｕｉ ａｓ ｒ （ Ｔ Ｔ ｙｗ ｒｓ ｌ ｉ ｌ ｔ ｓ ｉ ｓｎｏ； ｈｒｔ ｏｒ ｒ ｒ ｆｍ Ｓ Ｆ ） ａｒｌ ｅ ｒ ａｃ ｔｉ ｅ ｔｎ ｏ
０ 引 言
的 自由电荷在 电场力 的作用下发生定 向移动使 电极表 面出
２１ ０ １年 第 ３ ０卷 第 ９期
传感器与微系统 （ ｒｎｄ ｃｒａｄＭｉｒｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉｓ Ｔａ ｓｕｅ ｎ ｃ ｙｔ ｅｈ Ｓ Ｆ 的缝 翼 滑 轨 故 障 静 电监 测 技 术 的研 究 ＴＴ
詹 志娟 ，左洪福 ， 一 鸣 ，陈志雄 徐
思易特公司_Isight_04_优化算法
16
大纲
� � � � �
参数的概念 优化算法概述 数值优化算法 全局优化算法 多目标优化算法
17
Isight 现代设计工具: Optimization
作用 Isight 设计工具
优化算法 Optimization Algorithms
� 对于构造好的优化问题（设计变量、目标函数
Y OU CA N TRY, BUT S TAYINSIDE THE FENCES
G. N. Vanderplaats
�目 标：找寻最高点 � 设计变量：经度和纬度 �约 束：围栏范围内
3
THE OPTIMIZATION PROCESS 优化概念：逐步改进的过程
S3 X2 S2 X1 S1
设计变量 :
10 ≤ Beam Height ≤ 80 mm 10 ≤ Flange Width ≤ 50 mm
�
约束 :
Stress ≤ 16 MPa
�
目标 :
最小化质量 (最小化面积)
解 解:: Beam Beam Height Height = = 38.4 38.4 Flange Flange Width Width = = 22.7 22.7 Stress = = 16 16 Stress Area = Area = 233.4 233.4
12
ObjectiveAndPenalty参数
�
ObjectiveAndPenalty = Objective + Penalty
� ObjectiveAndPenalty = 0.45 + 10.0036 = 10.4536
�
以ObjectiveAndPenalty的值为依据，计算 feasibility参数
思易特公司_Isight_01_产品概述
� University of Southampton
� US Navy
� University of Tokyo
� University of Toronto
� Virginia Polytechnic Institute
13
国内客户对Isight的认可
� 自2003年正式成立进入中国市场以来，Isight迅速获得了国内航空、航天、 船舶、汽车、电子、兵器、高校等领先的研究部门认可，诸如： � 航天三院三部、一院12所、二院207所、航天802所、航空608所等； � 兵器201所、船舶701、船舶702所、核一院、电子14所等； � 一汽、长安、哈尔滨汽轮机厂、玉柴机器等； � 清华大学、北京航空航天大学、西北工业大学、北京理工大学等。
� U.S. Army TACOMARDEC
� Nippon Institute of Technology � Northwestern University � Tokyo Institute of Technology � Tsinghua University � University College of London � University of Aachen � University of Florida � University of Illinois
Isight 欧美市场占有率超过56%
日韩市场占有率超过70%
Isight4.5
中国市场占有率超过80%
GGEE公公司司超超过过 1100 年年 $$11220000万万开开 发发、、孵孵化化和和推推
广广
EEnnggiinneeoouuss 公公司司成成立立，，唐唐 兆兆成成博博士士为为创创 始始人人和和主主席席
基于Isight的BLISS算法框架
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｍｕ ｈｉ ｄ ｉ ｓ ｃ ｉ ｐ ｌ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ＢＬ Ｉ Ｓ Ｓ；Ｉ ｓ ｉ ｇ ｈ ｔ
０ 引 言
多学 科 优 化 设 计 （ Ｍｕ ｈ ｉ ｄ ｉ ｓ ｃ ｉ ｐ ｌ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ 第２ ２Fra bibliotek 增 刊 ２
２ ０ １ ３年 １ ０月
计 算 机 辅 助 工 程
Ｃｏ ｍｐｕ ｔ ｅ ｒ Ａｉ ｄ ｅ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ２ ２ Ｓ ｕ ｐ ｐ １ ． ２
０ｃ ｔ ．２ ０１ ３
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６—０ ８ ７ １ （ ２ ０ １ ３ ） ｓ ２ — ０ ０ １ ５ ． ０ ３
Ｂ Ｌ Ｉ Ｓ Ｓ优化 过 程 是 一 种 基 于 分 解 协 调 的 二 级 ＭＤ Ｏ 优 化 过 程 ，由 Ｓ ０ Ｂ Ｉ Ｅ ｓ ｚ Ｃ ｚ Ａ Ｎ Ｓ Ｋ Ｉ — Ｓ Ｏ Ｂ Ｉ Ｅ Ｓ Ｋ Ｉ
等 于 １ ９ ９ ８年 提 出 ， 其 主 要 特点 是 ： 系 统级 优 化
２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ７ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ３ ．Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｔ ｎ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ Ｃ ｏ ． ，Ｌ ｔ ｄ ． ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ ｄ ｏ ｎ ｇ ，ＸＩ Ｅ Ｚｈ ｏ ｎ ｇ ｐ ｅ ｎ ｇ ，ＣＵＩ Ｙａ ｈ ｕ ｉ