回复 #14 tandi327 的帖子
ANSYS可以做灵敏度分析。如楼上所说,ANSYS是采用统计抽样的方法寻求响应对各随即输入参数的灵敏度,是一种全局灵敏度分析方法,可以处理线性、非线性问题。 灵敏度分析,作出各参数的灵敏度曲线,然后进行找最佳点。这样可以让试验的结果更加显著,且省去了很多繁重的工作。 在iSIGHT软件中提供正交数组、DOE、拉丁方抽样等多种抽样方法,国内的均匀抽样也很有名。 在多自由度系统中,好像遗传算法不可行,一般的一次计算]就要四五分钟,而遗传算法,模拟退火算法要计算几千次甚至上万次,几乎太不实际拉,而且还容易出错 现有并行计算环境和分布式计算,是解决工程问题的一种方法,一台计算机几千次甚至上万次不现实,如何是企业的20-30计算机,就有了可能,更主要有设计空间遍历问题。
还有就是建模是矛盾的取舍。
回复 6楼 的帖子
对于数学规划算法(线性-辛普森法,二次-牛顿法法,共轭梯度法,龙格库塔方程,Lemke算法等),据本人的经验,线性规划,二次规划,或者lagrange乘子法用得更广泛一些。回复 2楼 的帖子
:victory: :@@ :'( :@D 数学规划法进行优化需要提供敏度以判断寻优方向,可以解析或者差分。解析效率高智能算法优化可以不需要敏度 如果你是用在化工方面的,建议你到海川化工论坛上面,里面有很多关于这方面应用的文章
灵敏度分析的作用和方法
(1)灵敏度分析可以应用在结构设计和修改、优化设计以及维护等方面。①在对结构设计参数的优化方面:用灵敏度值的绝对值大小,来指导结构设计参数的选取。如果结构可靠度对结构参数的灵敏度值的绝对值较大,则说明如果使该参数有较小的变动,就会对结构的可靠度产生较大的影响,如果在设计时对该参数作出较小的改变,就可能会带来事半功倍的效果;另外优化结构设计,普遍存在约束的作用,且最优解往往位于可行域的边界上,由于外界环境的变化或人为因素造成设计变量的扰动,可能导致设计失败,根据各参数的影响效果的不同,进行不同方式的调整,这样就达到了既能满足结构可靠性要求,又能节省材料的良好效果;指导设计出低灵敏度结构系统,提高结构系统的稳定性。②在指导勘测、试验和控制施工质量方面:如果可靠度对某个参数的灵敏度值的绝对值较大,则要求所提供的数据应相对较为精确,也同时要求在进行试验或现场勘测时获得该参数信息应尽可能地准确,而在设计参数确定后,在施工时应尽可能地保证施工质量。③在估算结构的可靠度方面:对于大型复杂结构,其影响因素很多,如果能把灵敏度的值的绝对值较小的参数作为常数处理,将在很大程度上减小问题规模,提高计算效率。
(2)常用方法分为两类:一类是精确方法,如直接求导等,另一类是近似方法,如差分等。
优化设计必须找到目标函数和约束条件。目标函数由优化目的确定,而约束条件必须满足相关标准或法则。
在目标函数的建立中,首先要选取有关参数,参数的选取并不一定都通过灵敏度分析,因为涉及优化的问题,人们对其中参数都已有相当的了解,一般不存在结构风险。
当然可以对其中的主要参数加以验证以排序。确定参数作用程度的方法有很多。涉及到优化的都必须采用可靠的方法。这是优化隐含的一个基本原则。 小弟最近刚接触灵敏性分析,在进行灵敏度分析时,我觉得有点问题弄不清楚,还望各位大侠指教:
1 灵敏度说到底就是求导,求导就与初始值有关;在采用数值方法差分法的时候,要选用设计变量的变化量;问题是在进行优化的时候进行灵敏度分析是不是一次性的,如果是的话,例如在板厚等于1cm时算出来的灵敏性数据还能不能用来指导板厚等于2cm时的优化?并且采用差分法计算时,假若初始值是1cm,变化量选为0.0001和0.01是不是会有很大差别?如果算出来某个响应对参数的灵敏度大,那么在改变参数时究竟改变多少才能保证以前算的灵敏度数据是有效地?假若实在每次优化之前都算一下灵敏性从而决定改变某些设计变量,那么这样用计算机做时在计算时间上会有多大改进?
2 有没有这方面的比较好的书籍,关于灵敏性在工程上的应用或者灵敏性的算法有没有比较好的书籍,还望哪位大侠推荐一本 可以看看大连理工大学,力学系 李纲老师写的建筑结构可靠性分析优化的书 谢谢jli啦 我看看