CAE技术中的优化和仿真

器之间并不完全支持，前处理的数据文件往往在投入求解器之前需要手工修改。这与优化过程的自动性是相抵触的。这种情况一但发生而且不可回避时，要么放弃，要么再为数据文件编制自动修改程序。
   
    第三，优化过程实际上是一个不断自动修正设计参数的过程，所以要想保证优化过程的流畅，CAE软件必须具有完备高效的参数流程控制技术。流程控制过程中，不但要求将要优化的设计数据可以参数化，而且要求这种流程控制具有判断分支与循环的能力以使软件可以自动应付大型问题在优化过程中出现的各种复杂情况。

    第四，高精度网格是成功的有限元分析的关键因素之一。一个良好的CAE软件要想很好地处理优化过程，尤其是形状优化问题，必须具备智能的网格划分器，以解决模型在形状参数变化剧烈时出现的网格奇化问题。

    第五，现代的CAE软件通常具备也应当具备非线性处理能力，而非线性问题的收敛控制曾令无数英雄竟折腰。通常提高非线性问题收敛性的手段应视具体情况决定，而对于一个非线性问题的优化过程，往往会因各种各样的因素而影响收敛。但优化过程是程序自动控制迭代的，人不能过多参与，因此，非线性收敛的智能控制技术对非线性优化问题是不可或缺的。 谈起非线性，人们也许会想起一种被称作显式积分的求解技术。这种技术通常被用来求解高速变形和高度非线性问题，与常用于求解静态或慢速动力学问题的隐式求解技术互补优缺，相得益彰。多数的问题我们可以只选择合适的一种来求解，但并不是所有的问题都可以这样截然分开，比如冲压及回弹过程模拟，通常采用显式方式模拟冲压过程，采用隐式方式模拟回弹过程，那么在这里就必然有一个显式到隐式的切换过程。如果只是单纯模拟这两个过程，这种切换手工完成亦无不可，但对于人不因过多参与的优化过程，这种切换如果不能自动进行，那么这类问题的优化分析基本不能完成。 当软件应用水平到达一定高度以后，人们可能会想到尝试一种合作优化的方式，就是说，同一工作组的多个联网的工作机共同来优化同一个问题。通常同一个工作组中各个工作机的型号品牌甚至操作系统都可能不同，那么不同平台的数据库的不兼容问题可能会使这样一个创造性的尝试成为泡影。当然，不是所有软件都存在这个问题，当今一个流行的CAE软件━ANSYS在这个问题上技压群芳，加上她的一些其它特点，使她成为目前话题中值得一提的角色。 ANSYS是一个集结构、热、电磁、流体分析能力于一身的CAE软件，可以进行多场耦合分析;她具有较强大的前后处理能力，尤其在智能网格划分器上有卓越特点;她具有较强的显式或隐式非线性求解能力，而且显式、隐式可以任意自动切换;非线性的收敛控制具有智能化，对于大多数工程问题不需人工干预便能完成非线性问题的收敛;她还有一个被其用户推崇"无所不能"的参数化设计语言━APDL，该语言具有参数、数学函数、宏(子过程)、判断分支及循环等高级语言要素，是一个理想的程序流程控制语言;她的前后处理及求解数据库的统一性及不同平台数据库兼容的特点使她很适合于进行高级的优化分析。

四、 一个CAE优化的例子

    二滩电站的水轮机组是目前为止我国所采用的单机容量最大机组，蜗壳直径达20米，地下结构形状如图所示。它由两部分组成：一部分是由两个环形板和20个固定导叶焊接而成的座环结构，它构成了壳体部分的支架;另一部分是由25段圆锥筒首尾焊接而成的壳体结构。每段圆锥筒直径不同，厚度也不同，同时各段并不是完整的圆锥筒，而是沿轴向切去一部分，保留部分的轴向直边沿周向焊接在上下环板的某位置，该位置的选择对整个蜗壳内应力分布起着关键性的作用。如果此位置选择得好，可使蜗壳内应力分布趋于均匀，降低整个结构中的最大应力，这样可以在一定程度上减少蜗壳壳体及座环上下环板的厚度，以达到减少其体积或重量从而减少材料、加工、运输及安装成本的目的。所以，本分析的目的是：在保证流道水利特性和整个结构的最大应力不超过许可应力(厂家提供的整个结构最大不应超过的等效应力值160MPa)的前提下，选择壳体与上下座环的焊接位置以及座环环板和壳体材料的厚度，使整个结构的重量最轻。 蜗壳地下结构形状 该问题的可优化参数(共18个)为13个壳体厚度、1个环板厚度、4个焊结位置(其他位置为该四点的线性插值)，是一个设计变量众多的流固耦合优化问题，同时需要考虑流道的水利特性，即流道截面面积不得减校建模过程充分利用了ANSYS的参数化