Isight近似模型应用与优化策略

"Isight_06_近似模型 - 北京思易特科技有限公司的内部培训资料，涉及多学科优化，主要内容包括近似模型的理论与在Isight软件中的应用，以及如何通过近似模型进行优化策略的构建。" 近似模型是模拟输入参数与输出参数之间响应关系的一种技术，起源于试验人员的发明，并自1964年起被广泛应用于工程分析。其主要目的是在减少高强度仿真计算和迭代时间的同时，平滑设计空间中的数值噪声，预估输入输出之间的响应关系，帮助寻找全局最优解，以及与其他算法（如DOE、Optimization、Monte Carlo、Robust Design）结合，提升优化效率。 在Isight软件中，近似模型方法包括响应面模型（RSM）和径向基神经网络（RBF）。响应面模型是一种统计学方法，用于构建二次或更高次多项式模型，以逼近复杂的函数关系，尤其适用于多变量问题。而径向基函数网络是一种神经网络模型，利用径向基函数作为隐层单元的激活函数，能有效地处理非线性关系，且具有较好的泛化能力。 Isight提供实现近似模型的方法，用户可以通过软件构建和训练这些模型，以便快速评估设计变量变化对目标性能的影响。在模型构建完成后，Isight还提供了后处理工具，用于分析模型的精度、稳定性，以及在设计空间内的表现。 使用近似模型有以下几个关键优势： 1. **提高效率**：通过近似模型，可以避免重复运行昂贵的仿真计算，显著缩短迭代时间。 2. **平滑噪声**：对于含有数值噪声的数据，近似模型能提供更平滑的输出，提高结果的可信度。 3. **全局优化**：近似模型有助于跳出局部最优，帮助优化算法搜索到全局最优解。 4. **策略组合**：近似模型可以与不同的优化算法结合，如设计实验（DOE）、最优化算法、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo）和鲁棒设计，构建更为有效的优化策略。 通过北京思易特科技有限公司的Isight培训，工程师们可以深入理解和掌握近似模型的原理与应用，提升他们在多学科优化问题解决上的能力。