使用适应性分类的多目标设计优化的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明总的涉及工程设计优化，更特别地涉及使用适应性分类来选择设计备选的多目标设计优化。
【背景技术】
[0002]现今，计算机辅助工程(CAE)已经被用于在任务中(例如，分析、模拟、设计、制造等)支持工程师。在常规的工程设计程序中，CAE分析(例如，有限元分析(FEA)、有限差分分析、无网格分析、计算流体动力学(CFD)分析、用于减少噪声振动粗糙度(NVH)的模态分析等)已经被用来评估响应(例如，应力、位移等)。使用汽车设计作为例子，使用FEA来获得由于某些负荷条件导致的响应，从而分析汽车的特殊款型或设计。然后工程师将会通过基于特定的目的和约束来修改某些参数或设计变量(例如，钢壳的厚度、框架的位置等)，尝试改进汽车设计。另一 FEA被执行，以反映这些改变直至已经实现了“最好的”设计。但是，这种途径通常取决于工程师的知识或者基于试错法。
[0003]此外，如在任何工程问题或者计划中经常出现的，这些目的和约束通常彼此、以及与非线性方式的设计变量冲突和相互作用。因此，不是非常清楚如何修改它们以实现“最好的”设计或者权衡。在要求几种不同的CAE分析(例如，FEA、CFD和NVH)以满足一组冲突的目的的多学科优化中，这种情形变得更加复杂。为了解决这个问题，使用了系统方法来识别“最好的”设计，这种系统方法被称为设计优化。
[0004]具有一个以上的设计目的功能的这样的系统的优化被称为多目的优化。与单目的优化问题相反，多目的优化问题不产生单个最佳解决方案。相反，它得到表示设计目标中的不同权衡的一组最佳解决方案。这些解决方案被称为Pareto最佳解决方案或者Pareto最佳解决方案组。Pareto最佳解决方案组的设计目的空间表示被称为Pareto最佳前沿或者前边沿(P0F)。
[0005]在多目的设计优化中获得P0F的一个问题是要求具有大量的实验(即，设计空间中的唯一设计备选)，这在时间和/或计算成本方面将会非常昂贵。
[0006]因此，期望有一种用于在产品的多目的设计优化中有效选择设计备选的方法和系统。
【发明内容】
[0007]公开了使用适应性分类来选择设计备选而执行产品的多目的设计优化的系统和方法。根据本发明的一方面，在计算机系统中接收用于执行产品的多目的设计优化的设计空间和目的空间的定义。设计空间由设计变量定义而目的空间由设计目的定义。第一组设计备选是在设计空间中选择的。第一组中的每一个都在用于非优势的目的空间中被评估。使用多维空间分割方案(例如，支持向量机)将设计空间分割为第一和第二区域。第一区域包含设计空间中包含所有的非优势设计备选的部分，而第二区域包含设计空间的剩余部分。根据预定的选择方案在第一区域内选择第二组设计备选。缓冲区域可以被增加到第一区域，以选择第二组。第二组和现有的非优势设计备选中的每一个都在用于非优势的目的空间中被评估。多目的设计优化过程重复设计空间的分割和新设计备选的选择/评估，直至到达结束条件。
[0008]通过以下结合附图对【具体实施方式】的详细描述，本发明的其他目的、特征和优点将会变得显而易见。
【附图说明】
[0009]参照以下的描述、后附的权利要求和附图，将会更好地理解本发明的这些和其它特征、方面和优点，其中:
[0010]图1A是即将使用厚度作为设计变量进行优化的管状元件(示例产品)的示意图；[0011 ] 图1B是包括多目的目的空间中的Pareto最佳解决方案的示例性解决方案的示意图；
[0012]图1C是在实施本发明的一个实施例中确定所用的非优势解决方案标准的示例性过程的流程图；
[0013]图2A-2B共同示出了根据本发明的实施例的使用适应性分类选择设计备选来执行多目的设计优化的示例性过程的流程图；
[0014]图3是根据本发明的一个实施例的在示例性设计空间内均匀分布的第一组设计备选的不意图；
[0015]图4A-4B示出了根据本发明的一个实施例的分割后的两个示例设计空间；
[0016]图5A是根据本发明的一个实施例的在示例性设计空间内选择的第二组设计备选的不意图；
[0017]图5B是根据本发明的实施例的在第二组设计备选的选择中使用的示例性缓冲区域的示意图；
[0018]图6A-6B是根据本发明的实施例的第二组的示例性设计备选选择方案的示意图；以及
[0019]图7是计算设备的主要组件的功能框图，本发明的实施例可在该计算设备中实施。
【具体实施方式】
[0020]首先参照图1A，在设计目的是将重量最小化从而将在某些设计负荷条件下给定材料(例如，常规强度的钢)的成本最小化的工程优化中，优化管状结构元件102 (即，示例性的工程产品)。很明显，更薄的厚度104将会导致更小重量的结构。但是，在某些点，结构将会变得太薄弱而不能承受负荷(例如，由于材料屈服和/或变形而导致的结构失效)。因此，这种管状结构的设计优化要求将强度最大化的另一设计目的，这得到更安全的结构。在这种示例性的情况下，厚度104是设计变量，它具有作为设计空间的范围(例如，从八分之一英寸至半英寸)。从设计空间选择任何设计备选。在多目的设计优化中，每次迭代中的设计备选都从设计空间中选择。
[0021]当只有一个设计变量时，设计空间是一维的(例如，线)。当两个设计变量时，设计空间变成二维区域，等等。对于三个以上的设计变量，设计空间是不可能图示的多维空间。
[0022]基于两个冲突的设计目的，图1B是显示示例性设计优化的结果的X-Y示意图。两个轴表示两个不同的设计目的，这两个不同的设计目的是函数匕和f 2形式。在多目的优化中，没有一个优化的解决方案，相反，有一组反映设计目的之间的权衡的解决方案。为了区分每个解决方案，被称为非优势标准(non-dominat1n criter1n)的概念被用于比较解决方案。
[0023]图1C是确定非优势标准的示例性过程150的流程图。两种设计备选被评估以根据设计目的函数(即，多目的)获得各自的解决方案X和Y。如果以下三种条件都为真，解决方案X比Y占优势(步骤152)。
[0024]1、X是可行的，Y是非可行的(步骤154和156)。
[0025]2、X和Y都是非可行的(步骤160)，但X相比Y较少不可行(步骤162)。
[0026]3、X和Y都是可行的(步骤164)，以下的两个条件必须被满足(步骤170和172):
[0027]a、在所有的设计目的中，X不比Y差；以及
[0028]b、在至少一个设计目的中，X严格地比Y优。
[0029]进一步的，可以确定解决方案Y是否比X占优势(步骤175和176)。最后，如果没有解决方案比另一个占优势，X和Y对于彼此都是非优势的(步骤178)。
[0030]图1B示出了两个目的不受约束的最小化示例。每个点表示区域116内的设计备选的评估解决方案。根据非优势标准，对于每个菱形122，有至少一个三角形124在至少一个设计目的上优于菱形122，而在其它的设计目的上不劣于菱形122。因此菱形122中的所有的解决方案都被三角形124占优势。类似地，所有的三角形124都被方形126占优势，而方形被圆形128占优势。没有三角形124表示的解决方案可以被说成是优于三角形124表示的任何其它