灵敏度分析和优化设计之间有什么关系？

mjhzhjg

做优化设计是否一定要先做灵敏度分析来找到一些优化的参数，它们之间有什么样的关系？能否详细说一下呢

xinyuxf

进行优化设计时，为了辨识结构修改的最好位置，需要进行敏度分析。
灵敏度数 为删除或添加第i个单元引起的目标参数（比如柔度、应力、频率等）的变化量。因此灵敏度是衡量每个单元对目标参数贡献大小的一个标准，根据对灵敏度数大小的排序，我们可以选择添加或删除灵敏度数大或小的单元，逐步达到我们需要的目标函数值。

ssxujin

先做灵敏度分析，作出各参数的灵敏度曲线，然后进行找最佳点

Seventy721

灵敏度分析一般用于构造优化模型（多为二次优化模型），就是求导数。如果你用规划法做优化问题，灵敏度分析是基础；如果你用遗传算法、模拟退火法什么的，就不用管了。

mjhzhjg

非常感谢Seventy721 的回答

Seventy721

谢谢加分：）

另外，结构优化问题的发展一般认为是这样的

准则法（如满应力法），以满足某种认为制定的准则为基础，没有数学规划概念，无须灵敏度分析。

规划法（如线性规划，二次规划），给定目标函数和约束条件，通过数学规划求解（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）。规划法设计到建立优化模型的问题，就是将你的原问题在一个有效区域内转化为规划问题。有的人没有理解建立优化模型的概念，得到的解往往陷于局域极值或超过约束。灵敏度分析并不止于为规划算法提供导数信息，其实最主要的贡献是构造优化模型。当然构造优化模型不一定非要用灵敏度分析，其他方法也可以做到。

随机方法（如遗传算法，模拟退火法），这些算法是新兴的优化方法，本质是用大量随机试探寻找最优解。好处是不需要进行灵敏度分析，对于导数不可求的问题（如非连续问题）和多局域极值的问题是一个解决方法。但是这种方法如果直接用于结构优化比较困难，结构优化中结构分析（每次试探）计算量太大。即便对于线性静力分析，如果自由度多一点（几万到几十万），遗传算法就根本算不起。所以还是要结合构造优化模型。

目前比较成熟实用的结构优化方法还是基于规划法。

ysuhdy

灵敏度分析也可用于模型修正

jli

原帖由 Seventy721 于 2007-4-8 05:07 发表

                               
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谢谢加分：）

另外，结构优化问题的发展一般认为是这样的

准则法（如满应力法），以满足某种认为制定的准则为基础，没有数学规划概念，无须灵敏度分析。

规划法（如线性规划，二次规划），给定目标函数 ...

在计算机硬件计算飞速发展的时代，为模拟退火、遗传算法等提供了基础，因为更适合并行计算和分布环境，同时，传统的基梯度的算法在分布、并行环境下面体现不出优势；在处理多变量、多峰问题时也没有优势。

计算机硬件技术、并行环境为结构优化、多学科优化提供了基础。

mjhzhjg

我们单位也投入了大量的经费来做并行方面，不知道能取得怎样的成果

jli

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geyiyuan

:victory:
灵敏度分析的方法具体有哪些呢？

menyueqi

在振动方面的灵敏度分析，除了结构参数的优化，我看了一些不确定性的问题。全局和局部的灵敏度分析方法都是存在的，在振动信号方面，也就看哪个参数对输出参数影响的程度如何，对每个干扰的影响程度进行分类，总结，或忽略，或着重考虑，总之，建立不同条件下灵敏度分析方法。现在好多这种分析与不确定性联系起来，由起初的单一的参数的影响，扩展到相关参数对同一参数的影响，这是很多人忽略，甚至简化的方面。
个人的想法，若有错误，请指点呀。

mjhzhjg

结构参数优化主要关注零件壁厚、位置等对整体结构响应的影响吧

tandi327

在ansys中可以进行灵敏度分析吗？

jli

优化过程中的灵敏度分析与求导等是有区别的，它是一种统计、抽样方法。比如正交试验设计、拉丁方抽样等。它的后处理方式也是有标准的方法，像Pareto图等。

[ 本帖最后由 jli 于 2007-11-20 17:28 编辑 ]