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表个Flag！
@本账号在明年1月份前，势必更新完《Isight+CFturbo+Pumplinx/Ansys》的优化平台教程（不一定完全免费，看心情），通过优化平台中的DOE和响应面技术、优化算法技术对压缩机性能进行参数优化。
目前进度：优化平台的路径已经打通，能够初步复现别人的论文（主要还是软件操作的部分），还需要在工作中累积优化压缩机的项目经验，吃透旋转机械的设计流程。这样才有干货可以讲（名正言顺地收米！！！！）
技术路线简介：这是一种比较高阶的参数化，借助CFturbo+Pumplinx的Batch模式，实现旋转机械的参数化仿真。有了参数化，再结合Isight的参数优化功能，一条针对旋转机械的参数优化技术路线就闭环了
（这是我1年前就已经在设想的东西-旋转机械参数化仿真，而且实打实地投入许多钱和精力，学习过ANSYS旋转机械仿真的二开【串联ICEM、TurboGrid、CFX】+脚本语言，现在终于寻找到载体！！！！要知道，这么一套东西，在仿真秀上面不得卖个好几百呢！！）
为什么我对参数优化平台有信心？虽然没有人问我，我还是回答一下（自豪）。
随着AI的热度在未来3到5年内崛起，在一些人类难以理解的领域势必会有技术突破，而流体力学就是这么一个玄学的领域，许多流体力学研究都会去蹭这方面的热度，用一个黑箱去套另外一个黑箱得到一个更疯狂的黑箱！
随着越来越多仿真工程师逐步接触到AI的相关概念，他们大概能直接上手的并不是训练属于自己的AI，而是尝试使用更简单的优化算法做参数优化。也就是说，当一个流体仿真工程师想要借助AI能力为自己赋能时，大概率他的新方向会是实验设计DOE和参数优化Opti，而参数优化平台就踩在这么一个口子上！
目前知网上参数优化+旋转机械的热度并不低。尤其是江苏大学等流体机械专业强势院校，嘎嘎发这些方向的论文，研究旋转机械的参数化以及应用优化算法。（注意：响应面作为最简单的参数优化方法已经被玩烂了，现在更多的是机器学习相关的优化算法如粒子群、蚁群、免疫、GA等一众优化算法）
而参数优化平台的开发，需要一个懂旋转机械产品，同时还懂流体仿真，还需要一点代码能力起码能搭建简单的脚本，最后这个人还要懂参数优化，知道各种DOE、响应面方法，甚至是优化算法。而这些，我都有重合的地方！！
本人，咳咳，从事旋转机械制造业1年工作经验（对旋转机械有基本的理解），大三在项目组时就开始接触流体仿真，工作期间更是深入接触了整机流体仿真，在实际生产流程中进行实操。当时我就在想，既然仿真就是点点鼠标，那为什么不能自动化仿真？
可见，虽然比较肤浅，但是参数化的概念从起步时就烙印在我脑海里。因此，我系统地学习了Python\VBA脚本语言，解锁了ANSYS二次开发、Excel编程的技能。在工作中，我从年初开始就逐步累积了一些脚本程序开发的项目经验，不仅实现了增效的产出，也逐渐熟悉面向对象的编程(见风机选型表 ANSYS二次开发 SW二次开发 Excel编程 Excel调用简单神经网络)。这是我的第一个主线：有能力做自动化仿真，基础代码的能力。
同时，从去年10月份开始，我逐步学习六西格玛统计管理（基础DOE数据分析科普），被RSM技术深深折服，系统学习过标准二阶响应面以及DOE的实验设计方法。参数优化的花花世界里面有各种各样的响应面方法，而我深知自己精力有限，只取了标准二阶响应面。在优化算法上，自己曾开发过主轴临界转速的优化程序，在VBA中从0到1应用遗传算法+模拟退火算法实现主轴尺寸迭代，也曾借助Matlab的优化工具箱搭建过部件的响应面（见叶轮模型降阶 部件重量的响应面 展开RSM优化 部分因子设计 Excel参数优化）。这是我的第二个主线：只仿真必要的点，展开实验设计和优化算法的能力。
在今年的7月前后，我开始系统学习ANSYS的DesignXploer（早在ANSYS参数优化），在系统学习统计以后，再学习参数优化的工具并不难，虽然界面各不相同，但是内核依然是参数优化。因此，在8月开始，我又开始探索了新的方向：isight，这也是命运的转折点。isight作为参数优化的载体，他拥有联动其他软件的能力，虽然能力并不强。但当isight遇到了高度参数化的CFturbo+Pumplinx时，三者实现了1+1+1>3的效果！这是我的第三个主线：参数优化平台搭建，打通合适的仿真工具路径实现技术闭环。
当然，便宜自然没好货你应该是明白的，一年流体机械的工作经验还是太少了。目前，我还在积累优化产品性能的项目经验。虽然软件、代码上已经打通，但是工具始终只是工具，关键还是在使用者的能力。我很有信心在参数优化的增持下自己能够通过项目将能力喂出来，因此内容的铺开周期比较长，敬请期待。同时，我的剪辑能力还需要锻炼，因此，我更不会急着更新，不会着急地浪费素材。
内容展开：本账号会按照三个阶段铺开这个参数优化平台的教程
第一阶段，我会展开介绍VB脚本语言，主要以VBA操作excel作为起点，通过一些项目实操，介绍VB的特性和能力，然后在转到VB.NET中，封装exe。这个阶段是脚本能力的介绍，isight的参数优化平台能力并不稳健，需要我们自己掌握一定（一捏捏就够）的代码能力来弥补，比如能够自己封装一个exe，用于数据处理。
许多语言都可以封装exe，不过我在VB上有项目积累，所以更有信心去系统地整理需要用到的知识点。
参数优化的工具其实有很多，目前我接触过的有MATLAB（完全自己手搓）、Minitab(只有基础标准二阶响应面)、OptisLang(大牛们的神器)、Isight(无情的脚本机器+优化算法工具)。唯独ANSYS的DesignXplorer傻得可爱，不过，不要被他傻瓜式的操作流程给欺骗了，它的上限可一点不低哦。ANSYS很适合用于入门参数优化，能够依托Workbench的仿真功能，为使用者提供即时的正反馈。
理解响应面技术，理解实验设计，是参数优化的前提。通过有趣的形式趟过枯燥的响应面入门阶段，之后我们自己就会有动力去探索更多现在看上去“枯燥”的内容了。
如你所见，需要入门三个软件，其实软件操作并不复杂（尤其CFturbo\Pumplinx都是高度参数化的商业软件了）。操作的关键在于熟悉参数优化的展开流程，能够随时随地展开参数优化。
这对参数优化能力有一定的要求，不然即使有了各种各样的参数优化工具，我们依然只能在某种特定场景下才能施展开，能力会大受限制！响应面看着复杂其实一点也不简单，除了学习基础知识这个渠道以外，最高效的方法还是项目，项目，项目！
总之，Flag我立好了，12月末没更出来，直接微信朋友圈400红包！！！！
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