专利名称：工程设计优化中确定最大影响设计变量的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明主要涉及工程设计最优化，更具体地说，涉及一种在工程设计最优化中用于确定影响最大的设计变量的图形演示系统和方法。
背景技术：
计算机辅助工程(Computer aided engineering, CAE)已经被用于帮助工程师执行诸如分析、仿真、设计、制造等任务。在传统的工程设计过程中，CAE分析(如有限元分析(finite element analysis, FEA)、有限差分分析、无网格分析、 计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)分析、用于减轻声振粗糙度 (noise-vibration-harshness,NVH)的模态分析等)已被用于对响应(例如应力、位移等) 进行评估。以汽车设计为例，利用有限元分析特定的版本或设计的汽车，以得到由特定荷载条件造成的响应。工程师们将尝试通过基于特定的目标和约束条件来修改某些参数或设计变量(例如钢铁壳厚度、框架的位置等)以完善汽车设计。引入另一种有限元分析来反映这些变化，直到实现“最佳”的设计。然而，这种方法通常依赖于工程师个人的知识，或者建立在反复试验的基础上。此外，如经常在任何工程问题或项目中遇到的，这些目标和约束条件通常彼此冲突且相互影响，而且设计变量是非线性的。因而，不是很清楚如何改变它们以实现“最佳”设计或选择。这种情况在需要多种不同CAE分析(例如FEA、CFD和NVH)来满足一组相冲突目标的多领域优化中变得更加复杂。一种确定“最佳”设计的系统方法，即设计最优化，被用来解决这一问题。对具有许多相关联部件的复杂产品(例如汽车、飞机等)所进行的优化，将导致产生大量参数或设计变量，从而增加了设计空间的大小。因此，由于在完整的设计空间中，需要开展大量的设计，因此需要对产业或实际问题(例如车辆防撞性模拟)的响应函数进行评估的优化总成本(在工程和计算方面)十分高昂。然而，通常只有几个关键参数对响应函数影响最大。将大量参数减少到影响最大的几个参数将产生较小的设计空间，从而减少进行优化的开销。因此，有必要在工程设计优化中以高效率、有效、简便和直观的方式确定影响最大的设计变量。
发明内容
本发明公开了一种在产品的多目标工程设计优化中确认影响最大的设计变量的方法。根据本发明的一个方面，通过以一组设计变量和一组响应函数作为目标和约束条件来对产品进行优化。从设计空间(由设计变量所定义)选取具有代表性的产品设计方案 (样品)，并对响应进行评价。然后，利用元模型来拟合样品的响应，以便帮助对响应函数进行所有设计变量的全局灵敏度分析。图形演示工具被配置用于允许用户通过交互式将各个权重因子应用到响应函数中来进行假设分析，以便于识别出影响最大的设计变量。—旦识别出影响最大的设计变量，随后便可以在缩减的设计空间中进行工程设计优化。缩减的设计空间是通过利用影响最大的设计变量的所有值域同时将余下的不重要的设计变量固定在特定值来定义的。该特定值可以是从最佳方案所得到的值或者为设计变量的基线值。在一个实施例中，本发明涉及一种用于在产品的多目标工程设计优化中确定最大影响设计变量的计算机系统所执行的方法中，该方法包括接收对待优化产品的描述，所述描述包括作为工程设计优化的目标和约束条件的第一组设计变量和一组响应函数；获取一组候选产品的该组响应函数的结果，所述一组候选产品选自第一组设计变量所定义的第一设计空间；以及，选择第二组设计变量，该选择通过基于所获得的结果从针对所述一组响应函数对每个第一组设计变量进行的全局灵敏度分析中确定第一组设计变量中哪些的影响最大来实现，所述全局灵敏度分析包括用于显示总的全局灵敏度指数的图形演示工具，所述全局灵敏度指数代表每个第一组设计变量对所述一组响应函数的通过相应权重因子处理后的影响，其中所述第二组设计变量用于定义第二设计空间，在所述第二设计空间中进行产品的工程设计优化。通过结合附图详阅接下来对实施例的详细描述，本发明的其它目标、特征和优点将是显而易见的。
下面将结合以下描述、附属权利要求和附图，对本发明的特征、方面和优点进行更好地说明，其中图1是将利用厚度作为设计变量来进行优化的管形件(示例性工程产品)的示意图；图2-3为根据本发明实施例的进行工程设计优化的示例性处理过程流程图，该优化利用全局灵敏度分析以及交互式图形演示工具来筛选出一组影响最大的设计变量；图4-5共同示出了根据本发明实施例的示例性图形演示的示意图，该图形演示示出了每个设计变量针对响应函数的全局灵敏度指数；图6是可用于实施本发明实施例的计算装置中重要部件的功能示意图。
具体实施例方式参照图1，管状结构件102 (即一个示例性工程产品)在工程优化中进行优化，所述工程优化的设计目标是尽量减少重量，从而在特定的设计负载情况下将给定材料(如常规强度钢)的成本降到最低。显然，较薄的厚度104将得到较轻的结构。然而，在某些点上， 该结构将变得过于薄弱，而不能承受设计负载(如由于材料变形和/或弯曲造成的结构损坏)。因此，该管状结构的工程优化要求能够实现另一设计目标即使强度最大化，这将带来更安全的结构。在该示例性例子中，厚度104是设计变量，该设计变量可以取其下限到上限之间的范围(例如，从八分之一英寸到半英寸)作为设计空间。任何设计方案都是选自该空间。在多目标进化算法中，每代产品的各个体或各种设计方案都选自该设计空间。当只有一个设计变量时，设计空间是一维的(如线条)。对于两个变量而言，设计空间变成二维的，以此类推。对于多于三个的设计变量，设计空间是无法通过图来示意的多维空间。
图2所示流程图示出了通过确定一组影响最大的设计变量来执行产品(如汽车、 飞机等)工程设计优化的示例性处理过程200。处理过程200最好在软件中实现。处理过程200从在步骤202中接收将进行优化的产品的描述开始。使用一组设计变量(即尽可能多的设计变量数量)和一组响应函数作为设计目标和约束条件来实现工程设计优化。在对汽车的防撞性优化中，设计目标和约束条件包括，例如，尽量减小车的质量， 尽量减小预定冲击对防火墙的干扰。每个设计变量都有一个初始值和一个上下限值范围。 工程设计优化的目标是在所有设计变量范围所约束的设计空间(即N维超空间)中获取最优解或一组帕雷托(Pareto)最优解。如果有大量设计变量，那么执行工程设计优化所需的成本和时间是较大的。例如，在真实世界应用(汽车耐撞性)中可能多达数百设计变量。随后，在步骤204中，通过使用全局灵敏度分析和交互式“假设分析”决策工具(即允许用户交互式调节某些参数的图形表达应用程序)对整组设计变量进行筛选，选取出影响最大的设计变量。在另一实施例中，用户还可以预设权重因子来确定影响最大的设计变量。全局灵敏度分析的理论公式总结如下假设平方可积响应函数f(x)为独立均勻分布随机输入变量X在域w，l]中的向量的函数。该函数可以被分解为维数增长的函数之和
Γηη91 1 /(χ) = /。+ Σ / ) + Σ Λ 'Χ;)+Λ + Zl2KATv O1，^2，Λ xNv )，
隣ιV(1) 其中/。如果以下条件 \jh.,sdXk = 0,
(2)被强加，其中k = I1Kis，那么等式(1)所述的分解是唯一的。在全局灵敏度分析的时候，函数f的总方差，由v(f)表示，可以等于
权利要求
1.一种在计算机系统中执行以在产品的多目标工程设计优化中确定最大影响设计变量的方法，其特征在于，所述方法包括通过计算机系统中的应用模块，接收待优化产品的描述，所述描述包括作为工程设计优化的目标和约束条件的第一组设计变量和一组响应函数；通过所述应用模块，获取一组候选产品的所述一组响应函数的结果，所述一组候选产品从由所述第一组设计变量所定义的第一设计空间中选取；通过所述应用模块，选择第二组设计变量，该选择通过基于所获得的结果从针对所述一组响应函数对第一组设计变量中每个设计变量进行的全局灵敏度分析中确定第一组设计变量中哪些的影响最大来实现，所述全局灵敏度分析包括用于显示总的全局灵敏度指数的图形演示工具，所述全局灵敏度指数代表第一组设计变量中每一个对所述一组响应函数的通过相应权重因子处理后的影响，其中所述第二组设计变量用于定义第二设计空间，在所述第二设计空间中进行所述产品的工程设计优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一组设计变量中每一个包括由上限值和下限值所界定的范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设计空间大于所述第二设计空间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过所述应用模块，通过拟合所获得的响应来构建一组元模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二组设计变量中每一个的总灵敏度指数高于预定义的阈值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二组设计变量中每一个通过以下步骤进行选取按照依次降序的灵敏度指数来排列第一组设计变量；以及选取那些具有最高灵敏度指数的第一组设计变量，直至被选择的第一组设计变量的累计灵敏度指数高于预设的阈值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述权重因子由用户在图形演示工具中通过交互式调节机制进行调节。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图形演示工具为示出了累计总灵敏度指数的堆积条形图。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述堆积条形图包括对应于所述第一组设计变量中每一个的一个条带，且该条带包括多个组分，每个组分对应一个响应函数。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述多个组分随着所述各个权重因子的变化而变化。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括通过所述应用模块，图形演示出用于交互式调节所述响应函数的权重因子的装置。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述用于交互式调节权重因子的装置包括允许用户交互式控制的模拟滑尺。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图形演示为堆积式饼状图。
14.一种含有指令的计算机可读介质，所述指令通过采用根据权利要求1所述的计算机系统所执行的方法，在产品的多目标工程设计优化中确定最大影响设计变量。
15. 一种用于在产品的多目标工程设计优化中确定最大影响设计变量的系统，其特征在于，所述系统包括主存储器，用于存储至少一个应用模块的计算机可读代码；至少一个处理器，连接至所述主存储器，所述至少一个处理器执行所述主存储器内的所述计算机可读代码，以使所述至少一个应用模块通过如下方法执行操作接收待优化产品的描述，所述描述包括作为工程设计优化的目标和约束条件的第一组设计变量和一组响应函数；获取一组候选产品的所述一组响应函数的结果，所述一组候选产品从由所述第一组设计变量所定义的第一设计空间中选取；选择第二组设计变量，该选择通过基于所获得的结果从针对所述一组响应函数对第一组设计变量中每个设计变量进行的全局灵敏度分析中确定第一组设计变量中哪些的影响最大来实现，所述全局灵敏度分析包括用于显示总的全局灵敏度指数的图形演示工具，所述全局灵敏度指数代表第一组设计变量中每一个对所述一组响应函数的通过相应权重因子处理后的影响，其中所述第二组设计变量用于定义第二设计空间，在所述第二设计空间中进行所述产品的工程设计优化。
全文摘要
本发明涉及一种在产品的多目标工程设计优化中确定最大影响设计变量的方法和系统。通过本发明的一个方面，产品通过以一组设计变量和一组响应函数作为目标和约束条件来进行优化。从设计空间中选取具有代表性的产品设计方案(样品)并对其响应进行评估。然后，利用元模型来拟合样品响应，以针对响应函数对所有的设计变量进行全局灵敏度分析。图形演示工具用于允许用户通过交互的方式将各个权重因子应用到响应函数中来进行假设情况分析，以便于确定出最大影响设计变量。然后在由最大影响设计变量所定义的缩减的设计空间中进行工程设计优化。
文档编号G06F17/50GK102222125SQ20111008489
公开日2011年10月19日 申请日期2011年4月6日 优先权日2010年4月13日
发明者图沙尔·戈尔 申请人:利弗莫尔软件技术公司