第1章 绪论

产品建模与仿真的最终目的是实现产品的优化设计。仿真优化是指基于系统仿真的参数优化，它是针对仿真模型建立的优化问题。采用相关的优化搜索算法进行求解的一整套技术，是基于仿真的目标或和约束的优化问题。其原理如图1.1所示，即基于模型仿真给出的输入关系构造优化模型，通过输出给优化算法得到最佳的输入量。如制造系统、交通系统、电力系统、化工系统等的许多工程问题都能归结为基于仿真的优化问题［1］。基于仿真的优化根据仿真问题的类型分为静态优化和动态优化。基于仿真的动态优化又可分为基于仿真的动态响应优化、基于仿真的动态特性优化和基于仿真的动态疲劳优化。基于仿真的动态优化不仅是仿真优化问题，而且是动态优化问题。从狭义上讲，动态响应优化是在动态载荷作用下的结构动态特性的最优化；从广义上讲，动态响应优化是指目标函数优化或约束函数与时间相关、而设计变量与时间无关的优化，当然后者包含前者。

图1.1 基于仿真模型优化的原理

基于仿真的优化的特点如下：

（1）系统输入输出的关系有两种，一种是缺少结构信息，不存在解析表达式，仅能通过仿真得到；另一种是虽然存在解析表达式，但是获得解析解比较困难，如微分方程或偏微分方程等，或者采用近似方法获得解析表达式，如结构的运动模型。

（2）在仿真优化时，一种仿真耗费时间较少，另一种仿真耗费时间则较多，且缺少针对这种情况的仿真优化算法，导致优化过程十分耗时，甚至不可能实现优化。

（3）对于大型连续结构，优化难度非常大，主要表现在：大型连续结构有限元分析耗时较长，寻优过程效率较低；连续结构参数化比较困难，但对于杆单元、平面单元、梁单元等简单单元来说，常以单元截面积、单元厚度及梁截面积为设计变量，很容易实现参数化。根据子结构方法的优势与优化过程中各个子功能的特点重新思考优化是一种有效的解决方案。

（4）设计变量及其取值范围的确定是对结构优化问题建立合理优化模型的前提，它们的取值直接决定了优化问题的收敛性与高效性。工程师一般结合经验尽量多取设计变量，尽量扩大设计变量的取值范围，这样做是为了避免漏掉关键设计变量及其包含的重要取值范围，但这样确定设计变量的取值范围没有任何理论依据。

鉴于基于仿真的结构优化工程背景和上述特点，它一直是很多领域，尤其是机械制造和航空航天等领域学者和工程师们共同关注的重要课题。随着计算机技术、人工智能技术和数学分析方法的发展，对基于仿真的结构优化研究更加迫在眉睫。