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图：多学科分析工况
本文以modeFrontier环境介绍整车多学科优化及轻量化优化。针对刚度、NVH等线性工况，首先进行灵敏度分析进行变量筛选。针对碰撞等分线性工况，根据经验筛选出设计变量。然后分别针对不同的工况进行DOE分析采样，用于构建元模型，包括质量元模型。然后在基于元模型进行优化，使用遗传算法进行优化分析。
一、设计变量筛选：
关于设计变量的筛选，请参照《基于Isight多学科优化及轻量化优化》一文中基于灵敏度分析进行变量筛选的部分。
链接：【基于Isight多学科优化及轻量化优化】
二、设计参数：
2.1 设计变量：根据灵敏度分析结果，筛选设计变量。
刚度：24个厚度变量
NVH：26个厚度变量
正碰：14个厚度变量
做好设计变量统计表，便于多学科联合时变量关联。
2.2 设计响应：
正碰：防火墙侵入量
正碰：B柱加速度
弯曲刚度
弯扭模态
三、modefrontier多学科优化
多学科优化中的碰撞工况使用LSDYNA进行求解，白车身刚度和模态使用Nastran进行求解。
图：modefrontier多学科优化图
图：modefrontier多学科优化界面
3.1 输入参数
3.2 求解模块
刚度、模态使用Nastran求解器进行求解，结果提取包括f06文件、meta提取op2结果等用于创建设计响应，设计约束。
图：模态分析模块
modefrontier环境Nastran模块设置参照《ModeFRONTIER联合Nastran求解器仿真优化流程》。
链接：【 ModeFRONTIER联合Nastran求解器仿真优化流程】
对于模态分析，需要考虑模态追踪，关于模态追踪的方法参照《META&Python在车身模态优化分析中进行模态追踪的应用》
链接：【META&Python在车身模态优化分析中进行模态追踪的应用】
图：刚度分析模块
图：碰撞分析模块
modefrontier环境lsdyna模块设置参照《ModeFRONTIER联合LSDYNA求解器仿真优化流程》
链接：【 ModeFRONTIER联合LSDYNA求解器仿真优化流程】
图：质量模型模块
由于不同学科的设计变量不一致，因此需要一个包含所有设计变量的模型用来统计质量响应。本例中通过更新一个包含所有设计变量的模型获得模型质量。主要过程：通过更新设计变量进而更新模型求解文件，然后后台调用ansa运行Python脚本获得模型质量，该方法可以在其他任何优化类型中用于获得模型质量响应。当然，这个过程适合任何分析模型，包括刚强度、 NVH和碰撞分析。
以上主要通过DeckMassInfo命令获得模型质量信息，通过后台调用ansa运行Python脚本，会生成包含模型质量数据的txt文件。Ansa后台调用Python命令的语法为： ansa64.bat -exec "load_script: 'getnastranmassbypython.py'" -exec "main()" -nogui
3.3 DOE分析
使用优化拉丁方法进行DOE分析，试验点在空间分布均匀，有效性高。
计算完成后，所有的结果保存在Design Table中，后续基于设计表进行响应面模型的创建。
图：实验设计表结果
图：元模型算法
本例中选择多项式、Kriging、径向基函数、神经网络算法进行元模型的构建。
图：元模型函数
针对于不同的设计响应的元模型，不同的算法的精度是有所差异的，这和元模型的类型本身是相关的。modefrontier会创建的元模型进行对比，给出几种元模型中按照某一个评判标准（精度）的对比，标记出精度最好的元模型。如上图中标小星星的元模型。
图：弯曲模态元模型验证
图：弯曲模态元模型
图：扭转模态元模型验证
图：扭转模态元模型
图：质量模型元模型验证
图：质量模型元模型
图：B柱最大加速度元模型验证
图：B柱最大加速度元模型
图：防火墙侵入量元模型验证
图：防火墙侵入量元模型
图：分析结果Scatter图
图：分析结果Scatter 3D图
在得到了满足精度要求的元模型后，如一般误差R方值大于0.95均可满足工程要求，导出元模型用于后续基于RSM的优化分析。
3.4 基于RSM的优化
图：modefrontier基于RSM优化流程
图：modefrontier基于RSM优化流程图
图：设计约束
图：设计目标
约束考察的分析工况的性能目标，以质量最小为设计目标，使用NSGA-Ⅱ优化算法。
图：设计目标优化历程结果
从优化结果来看，在满足各项性能要求的基础上，减重效果十分明细。由于本例中的设计变量参数为任意给出，比如厚度范围0.5mm-8.5mm，因此优化空间范围较实际问题大，所有结果更加明显。在实际工程问题中，只需要按照实际的设计输入给出设计空间即可。
结束语：整车多学科优化过程的实现可以通过常用的几种优化软件来实现，包括Isight、LSOPT、Optimus、modeFrontier等。具体的实现过程基本上是大同小异。至此，几种优化软件的实现过程已经全部做过了介绍。
关于整车多学科优化及轻量化优化，需要注意或者关注以下几个方面：
1.模型的同步更新：多学科优化过程中需要同时考虑强度耐久、刚度、NVH、碰撞安全等性能，对于同一个设计变量，如料厚，需要保证在所有学科分析模型中同时同步更新。做好设计变量表格的统计十分重要。
2.计算资源的规划：对于强度耐久、刚度、NVH等分析计算一般需要的计算资源没有结构碰撞的需求高。一次DOE计算，刚度、强度、NVH等需要几十分钟或者几个小时，而结构碰撞往往需要几个小时或十几个小时。往往DOE分析随着设计变量的增多，需要计算的试验点会非常庞大。因此，对于计算资源的分配，协调是十分重要的。当然，过程中还涉及的高性能的计算设置，比如Nastran-HPC设置，LSDYNA-Decomposition设置等，一次计算提升效率10-20%，则整个项目计算时间可能会节省1-2两天。关于Nastran高性能、LSDYNA-MPP高效计算设置可以参考《Nastran高性能计算》，《LSDYNA_MPP_DECOMPOSITION》。
链接：【Nastran高性能计算】
3
.结果后处理：多学科优化涉及到不同的学科，因此需要工程师对于不同学科的分析计算内容都要十分的了解，尤其是对于结果的后处理用于创建设计响应，如应力强度、动刚度、模态频率、静刚度、加速度、侵入量、疲劳寿命等等。这里建议使用Meta、Python环境进行后处理设计响应的创建。可以参考《使用Meta进行后处理用于联合优化软件》。
4.DOE方法、RSM方法、优化方法的选择：DOE用于空间探索，一般使用的如优化拉丁方法。响应面或者元模型的创建包括多项式、径向基函数、kriging、神经网络等，或者比较新的ML法等。优化算法一般选择全局优化算法-遗传算法或通过优化策略组合局部和全局优化算法等。
至此，常见的优化软件的求解器优化设置，多学科优化设置等基本都介绍完了。包括Nastran、ABAQUS、Lsdyna等，以及优化软件用于材料参数拟合，及多学科优化。
链接：【基于Isight多学科优化及轻量化优化】
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