服务概述
优化分析通过参数化建模、试验设计（DOE）、灵敏度分析及数值优化等方法，在满足设计约束的条件下寻找更合理的设计方案，可用于提高产品性能、降低重量、改善可靠性或平衡多个相互制约的设计目标。
GMCAE 面向产品研发、设计改进及复杂工程优化问题，提供参数优化、DOE、灵敏度分析、多目标优化及结构轻量化等工程优化分析服务，并可结合结构、动力学、传热、流体等 CAE 分析模型建立自动化优化流程，为工程设计决策提供量化依据。
分析内容
根据产品设计变量、性能指标及工程目标，可开展包括但不限于以下分析：
- 参数化设计分析
- 试验设计（DOE）
- 参数灵敏度分析
- 单目标优化
- 多目标优化
- 多约束优化
- 结构尺寸优化
- 结构轻量化分析
- 设计参数匹配与性能优化
- 多工况综合优化
- 多学科设计优化
- 设计方案自动搜索与对比
对于设计变量较多或单次 CAE 计算成本较高的问题，可根据项目特点选择适当的采样方法、近似模型及优化策略。
典型应用
优化分析可应用于产品研发及工程设计中的多种场景，例如：
- 产品结构轻量化设计
- 结构尺寸参数优化
- 强度与重量综合优化
- 刚度与质量综合优化
- 固有频率及动态性能优化
- 热设计参数优化
- 流道及流动性能优化
- 多个设计方案自动搜索与筛选
- 关键设计参数灵敏度识别
- 多性能指标综合权衡
- 复杂产品设计空间探索
- CAE 驱动的产品设计改进
技术能力
根据项目需求，可开展从参数化模型建立到优化结果评估的完整分析工作，包括：
- 优化问题定义
- 设计变量与参数范围确定
- 目标函数与约束条件定义
- CAE 模型参数化
- 自动化仿真流程建立
- DOE 试验设计
- 参数灵敏度分析
- 设计空间探索
- 单目标及多目标优化
- 近似模型与响应面分析
- 优化方案自动计算与筛选
- Pareto 解集分析
- 优化结果验证
- 工程可行性评估
对于涉及多个 CAE 学科的问题，可根据项目需求将结构、动力学、传热、流体等分析流程集成到统一的优化流程中。
服务流程
典型项目通常按照以下流程开展：
- 明确产品设计问题及优化目标
- 确定设计变量、约束条件及评价指标
- 建立并验证基础 CAE 分析模型
- 建立参数化及自动化计算流程
- 开展 DOE 或设计空间探索
- 分析关键参数及响应规律
- 选择适当的优化方法开展计算
- 筛选候选优化方案
- 对优化结果进行 CAE 验证
- 综合工程约束确定推荐设计方案
- 提交优化结果及技术报告
具体优化流程可根据设计变量数量、计算成本、优化目标及项目要求进行调整。
交付内容
根据项目需求，通常可提供以下技术成果：
- 参数化 CAE 分析模型
- 自动化优化计算流程
- DOE 试验设计结果
- 参数灵敏度分析结果
- 设计变量与性能响应关系
- 单目标或多目标优化结果
- Pareto 解集及设计方案对比结果
- 优化前后性能对比
- 优化方案 CAE 验证结果
- CAE 优化分析报告
- 必要的产品设计改进建议
具体交付内容根据项目范围及双方约定确定。