ls-opt界面学习帮助

LS-OPT界面介绍及学习交流1内容1LS-OPTGUI菜单简单介绍1LS-OPTGUI菜单简单介绍2学习如何利用LS-OPT软件的图形用户界面进行优化输入设置和优化结果分析。2LS-OPT（例子1，例子2）3实际应用过程中注意事项总结3实际应用过程中注意事项总结2菜单介绍菜单介绍工况描述、作者，相当于DYNA中的TITLE工况描述、作者，相当于DYNA中的TITLE默认方法3单级优化利用空间填充方法一次性获得采样点单级优化利用空间填充方法一次性获得采样点序列优化每个迭代步选取少量的采样点，每个迭代步都添加新的采样点区间缩减序列优化设计变量区间在每个迭代步缩减：当次所有采样点都在子区4区间缩减序列优化设计变量区间在每个迭代步缩减：当次所有采样点都在子区间内对于比较大的模型，可以在命令行中添加内存，CPU等控制。文本文件中需要注意，*PARAMETER紧跟着*KEYWORD*PARAMETERrtbumper,1.0,rthood,1.8*INCLUDE文本文件中需要注意，*PARAMETER紧跟着*KEYWORD。使用INCLUDE调用子文件，如果引用的子文件和INPUT文件在同一目录下*INCLUDEF:\test\opt-test\bc.k*INCLUDEF:\test\opt-test\sub8.k如果引用的子文件和INPUT文件在同一目录下不需要输入路径，否则要输入路径，F:\test\opt-test\sub8.k5通过此界面，可以建立多个分析步，可以引用不同的求解器6可靠性分析？稳健性分析？可靠性分析？稳健性分析？连续变量常值常值离散变量*PARAMETER*PARAMETERrtbumper,3.0,rthood,1.07&thood替代了SECTIONSHELL中厚度的位置，即将厚度替代为变量。注意，所替代的参数必须为数字采样点结果拟合方法,拟合函数建立方法,（元模型）采样点选取方法空间填充法优化历史回归函数次数？（80%）优化历史回归函数次数？（80%）对应的是OPTIMIZATION中的HIS曲线阶数8910此处需注意，NODEOUT所输入的ID必须在K文件中已经定义，否则报错此处需注意，NODEOUT所输入的ID必须在K文件中已经定义，否则报错其它类型同理通过HIS定义一个名为Disp2_his的输出，在Resz中通过RES-EXP定义输出0.05S时的输出也可以直接在RES中通过NODOUT直接定义11也可以直接在RES中通过NODOUT直接定义优化目标优化目标勾选的话为优化目标最大化权重权重此处将前一步设置的响应设置为优化目标，可以设置多个目标此处将前一步设置的响应设置为优化目标，可以设置多个目标多目标优化可以设置生成帕累托最优面12此处将前面设置的响应设置为约束条件，可以设置多个约束13优化算法，即通过采样点的响应找到最优解的算法14任务并行运算（MPP?）任务并行运算（MPP?）迭代次数（对序列优化和区间缩减序列优化只运算一次，验证模型，输出OBJ，CONS是否验证每个迭代步的最优解(好像应该是每个CASE)清除上次计算的结果？下面的数字代表频率，比如2代表保留15留CASE1中第一个采样点，清除第二个采样点的结果后处理中有四大项目，下面就4个项目分析介绍下面就4个项目分析介绍16仿真统计相关矩阵相关值矩阵，散点图和所有变量与仿真结果的直方图。散点图散点图仿真结果的2维或3维散点图。平行协调图平行协调图历史数据显示仿真结果的时间历史曲线及基于文件数据的曲线。显示仿真结果的时间历史曲线及基于文件数据的曲线。统计工具参杂着互动的工具有直方图、平均数、标准差和有可能过约束的概率。能过约束的概率。相关性工具条相关性工具条图表相关性工具条图表17元模型显示响应面显示带有等值线图、约束云图和可行域的可以旋转的响应面图。带有等值线图、约束云图和可行域的可以旋转的响应面图。点与点数组，对应到计算值列表和LS-PrePost后处理。约束和可行区域。约束和可行区域。2维插值显示2维响应面模型的矩阵显示2维响应面模型的矩阵元模型的精度预测值与仿真计算值的对比。误差。元模型误差度量。误差。元模型误差度量。灵敏度单个设计变量灵敏度的大小和符号（正负）。对应变量的90%单个设计变量灵敏度的大小和符号（正负）。对应变量的90%显著性的置信区间。整体灵敏度分析。预测过程预测过程在设计空间任意位置的预测过程。18ACCURACYACCURACY在OPT历史中看1920优化优化优化历史自变量及响应的优化历史。响应、合成变量、自变量及响应的优化历史。响应、合成变量、约束和目标的计算仿真值与响应面预测值的对比。响应值的响应面误差RMS、最大误差Maxerror和判定系数R2。响应值的响应面误差RMS、最大误差Maxerror和判定系数R2。响应值的上、下边界（移动边界或子区域边界）。设计变量相对设计空间的变动。设计变量设计变量优化设计变量值。指定参数的置信区间。21帕累托最优解替代分析替代分析用以显示多目标优化的帕累托前端面的２维或３维散点图。利用颜色可以进行４维图显示。或３维散点图。利用颜色可以进行４维图显示。平行坐标通过调整移动各个变量的区间，分析和减少帕累托解集的优化值。通过调整移动各个变量的区间，分析和减少帕累托解集的优化值。超径向显示动态调整各个目标的权重，以分析帕累托最优设计。自组映射图22实例1：Smallcarcrashoptimizationproblem:LINEAR实例1：Smallcarcrashoptimizationproblem:LINEAR实例2：在已得结果上增加采样点实例2：在已得结果上增加采样点1Samping界面中增加采样点个数1Samping界面中增加采样点个数2Task菜单中选择Repair,弹出的RUN界面中选择ADD-ME-POINTS，然后运行。（此步的作用是确定所增加的采样点的参数值）（此步的作用是确定所增加的采样点的参数值）3TASK中选择OPT，然后运行，则会在原模型的基础上计算增加的采样点的响应个人感觉这个比较实用，可以在原来的基础上增加采样点，直到响应面精度满足要求23总结：从基础DYNA模型到OPT模型步骤总结：从基础DYNA模型到OPT模型步骤1首先对基础模型进行试算，得到所关心的基础模型的响应值，比如侵入量，加速度等2修改计算文件，将准备考察的参数设置为变量。(*parameter，&)2修改计算文件，将准备考察的参数设置为变量。(*parameter，&)3在OPT中进行相应设置，约束条件要以基础模型的相应为起始区间进行设置。4设置完成后，选择RUN界面中的试算，查看响应值4设置完成后，选择RUN界面中的试算，查看响应值5有错误提示，根据提示进行修改。无错误提示，即可提交计算。6查看结果，判断结果可靠性。6查看结果，判断结果可靠性。7根据得到的优化结果，选取合理参数。24实际应用过程中注意事项总结实际应用过程中注意事项总结1K文件中使用INCLUDE调用子文件时，若调用的子文件和OPT引用的K文件不在一个目录下，INCLUDE中要包含路径。一个目录下，INCLUDE中要包含路径。2OPT建立RESPONSE所引用的输出项，必须已经在K文件中设置输出。3通过SOLVER中的COMMAND行，可以输入CUP,MEMORY等，以方便大模型的计算。3通过SOLVER中的COMMAND行，可以输入CUP,MEMORY等，以方便大模型的计算。4*PARAMETER中设置的变量名称最大字符不能超过7个。5建立模型时候，应从简单的开始，然后逐步增加变量，约束，目标等。66对于一个已经验证的成功模型，可以存成一个标准模板。以后进行优化时调用此模板然后修改相应的参数即可。2526