ANSYS DesignXplorer优化设计专题视频教程

播放量16536次
4.9分
订制培训
共10讲 更新到第14讲
当前总时长:8小时38分18秒
¥258
VIP用户九折
成为VIP
简介
目录(试看)
评价
精品
作者优秀用户好评内容充实
详细信息
课程亮点
作者优秀
优秀教师/意见领袖
用户好评
课程评分大于4.8,带字好评量大于等于10个
内容充实
课时长300+分钟/工程案例/内容体系完整
平台推荐
主编推荐
增值服务
Vip答疑服务

服务:

  • 90天知识圈
  • 在线开票
  • 交流群

本课适合哪些人学习:

1-系统学习优化设计的工程师


你会得到什么:

1-掌握ansys workbench的优化设计方法


课程介绍:

DesignXplorer优化设计专题培训提纲

1. DesignXplorerg概述

1.1 DesignXplorerg特点

1.2 ANSYS Workbench进行优化设计的优势

1.3 ANSYS Workbench平台下的参数化

1.4 DesignXplorerg的界面

2.参数关联性研究

2.1 参数关联性的研究目的

2.2 样本

2.3 参数关联性的计算方法

2.4 参数关联性计算设置

2.5 参数关联性后处理

2.6 实例-悬臂梁的设计参数关联性研究

3.DOE实验设计

3.1 DOE的目的及算法简介

3.2 CCD抽样

3.3 Box-Behnken Design抽样

3.4 Latin Hypercube Sampling Design抽样

3.5 Optimal Space Filling抽样

3.6 Custom / Custom Sampling抽样

3.7 Sparse Grid Initialization抽样

3.8 其他设置

3.9 实例-连接杆的DOE实验设计

4.响应面技术

4.1 响应面技术术语及目的

4.2 Standard Response Surface响应面

4.3 Kriging响应面

4.4 Non-parametric Regression响应面

4.5 Neural Network响应面

4.6 Sparse Grid响应面

4.7 拟合数据表

4.8验证点

4.9 响应面的计算结果

4.10 实例-支撑架的响应面分析

5.优化设计

5.1 优化设计的目的及类型

5.2 优化设计术语

5.3 优化设计算法(筛选,多目标遗传算法,基于拉格朗日的非线性规划优化算法,混合整数二次规划优化算法,自适应单目标,自适应多目标)

5.3 直接优化设计法

5.4 基于响应面的优化设计方法

5.5 优化设计收敛

5.6 原始优化数据

5.7 优化设计的候选方案

5.8 优化设计的后处理

5.9 实例-曲柄臂的轻量化设计(直接 响应面)

6. Six Sigma稳健性(可靠性)设计

6.1 Six Sigma分析目的

6.2 Six Sigma基本步骤

6.3 实例-吊钩的可靠性计算

7.动力学的优化设计

7.1 动力学关注重点

7.2 问题的描述

7.3 设置方法

7.4 计算结果的评估

7.5实例-最低固有频率的优化设计

8.流场的优化设计

8.1问题的描述

8.2 设置方法

8.3 计算结果的评估

8.4 实例-混水器的压降最优设计

9.APDL命令流的优化设计

9.1 APDL命令简介

9.2 数学模型的优化设计

9.3 APDL参数化程序的优化设计、

9.4 实例-多元函数的优化设计

10.多场耦合的优化设计

10.1多场耦合简介

10.2 多场耦合优化设计的设置方法

10.3计算结果的评估

10.4 实例-热应力的最小控制的优化设

其他内容推荐

结构装配体接触非线性计算高级视频教程-获得ANSYS接触非线性计算收敛能力

ANSYS Workbench结构有限元工程应用难点解析(张老师主讲)

ANSYS结构仿真基础150讲:夯实Workbench有限元计算和工程问题解决能力



课程相关图片:

  • 第1讲 DesignXplorerg概述
  • 第2讲 参数关联性研究
  • 第3讲 DOE实验设计-1
  • 第4讲 DOE实验设计-2
  • 第5讲 响应面技术-1
  • 第6讲 响应面技术-2
  • 第7讲 优化设计-1
  • 第8讲 优化设计-2
  • 第9讲 Six Sigma稳健性(可靠性)设计
  • 第10讲 动力学的优化设计
  • 第11讲 流场的优化设计
  • 第12讲 APDL命令流的优化设计
  • 第13讲 多场耦合的优化设计-1
  • 第14讲 多场耦合的优化设计-2
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2018-11-27
VIP会员 学习 福利任务 兑换礼品
下载APP
联系我们
帮助与反馈