在使用ANSYS Workbench进行工程模拟时，如何通过模拟退火算法的接受准则有效地避免局部最优解，并确保算法能够探索全局最优解？

在工程实例分析中，应用模拟退火算法的接受准则是避免局部最优解的重要策略。根据模拟退火算法，接受准则决定是否接受一个新的解决方案，它涉及到路径差Δf和当前温度Tf。若Δf大于0，新路径自动被接受，因为它代表了一个更好的解决方案。然而，即使Δf小于0，新路径也有可能根据特定概率被接受，这一概率由P=exp(-Δf/Tf)给出，其中Tf是当前温度。这意味着算法即使在发现较差解的情况下也有机会探索新的路径，从而有助于跳出局部最优状态。

参考资源链接：[ANSYS Workbench工程实例：接受准则与模拟退火算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/3a4wd91m6x?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到ANSYS Workbench中的应用，这一接受准则需要被精确地编码到模拟的优化过程中。首先，定义好目标函数和约束条件，这些通常与工程问题的实际参数相关。然后，在模拟退火算法的每次迭代中，评估新解的质量并与当前解进行比较。如果新解更优，直接接受；如果新解较差，计算接受新解的概率，并决定是否接受它，这样就有可能接受质量更低的新解，以增加解空间的探索。

除了接受准则，退火算法的降温过程也是关键，它通过逐渐降低温度T来控制算法收敛的速度。通常通过一个降温系数α来更新温度，当温度下降，新路径被接受的概率逐渐减小，使得算法更倾向于保留当前较好的解。退火算法通常会在温度下降到某个终止阈值时停止，此时认为算法已经找到足够好的解。

通过以上步骤，可以在ANSYS Workbench中应用模拟退火算法的接受准则，以提高在工程模拟中找到全局最优解的概率。为了更深入地掌握这一算法及其在ANSYS Workbench中的应用，可以参考《ANSYS Workbench工程实例：接受准则与模拟退火算法解析》，其中详细讲解了接受准则的理论背景和实际操作，以及如何在工程实例中应用这一算法。

参考资源链接：[ANSYS Workbench工程实例：接受准则与模拟退火算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/3a4wd91m6x?spm=1055.2569.3001.10343)