基于ANSYS optiSLang的参数优化与鲁棒设计培训课程
培训对象
CAE仿真工程师、结构优化分析师、可靠性工程师、多学科优化设计人员。
培训目标
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理解参数优化与鲁棒设计的基本概念（DOE、响应面、优化算法、6Sigma）。
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掌握optiSLang进行参数敏感性分析、优化设计、鲁棒性评估的方法。
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能够独立完成多物理场耦合问题的参数优化与稳健性设计。
培训内容介绍
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optiSLang与参数优化概述：optiSLang在ANSYS仿真流程中的定位（参数优化、鲁棒设计、过程集成）；参数优化的基本概念（设计变量、响应、约束、目标函数）；鲁棒设计（Robust Design）的核心理念（考虑不确定性因素）。
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optiSLang软件基础：optiSLang的界面与基本操作；项目（Project）的创建与管理；与ANSYS Workbench的集成；与其它求解器（Fluent、Mechanical、CFX）的连接。
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设计变量与响应的定义：几何参数的设置（尺寸、角度）；材料属性的参数化；载荷与边界条件的参数化；目标响应的定义（应力、位移、频率、质量、温度、流速）。
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实验设计（DOE）：DOE的基本概念（因子、水平、响应）；常用DOE方法（全因子设计、部分因子设计、中心复合设计、拉丁超立方采样、最优拉丁超立方设计）；DOE样本点的生成。
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元模型（响应面）：元模型的概念（用近似模型替代昂贵仿真）；响应面模型的类型（多项式回归、克里金、神经网络、支持向量回归）；元模型的精度评估（交叉验证、R²、RMSE）。
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参数敏感性分析：敏感性分析的目的（识别关键设计变量）；基于DOE的敏感性分析（相关性系数、主效应图）；基于方差的敏感性分析（Sobol指数）；敏感性分析结果的解读。
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单目标优化：优化算法的选择（梯度优化、遗传算法、粒子群算法）；优化目标与约束的定义；优化求解过程的监控；优化结果的验证；帕累托前沿（Pareto Front）在多目标优化中的应用。
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多目标优化：多目标优化问题的定义；帕累托最优解的概念；多目标优化算法（NSGA-II、MOPSO）；帕累托前沿的生成与解读；折衷解的选择。
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鲁棒性设计：不确定性因素的来源（制造公差、材料波动、载荷变化）；不确定性参数的统计描述（正态分布、均匀分布）；蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）；6Sigma分析；鲁棒性优化（同时优化均值与最小化方差）。
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可靠性分析：可靠性的定义（在约束条件下满足性能的概率）；一阶可靠性方法（FORM）；二阶可靠性方法（SORM）；可靠性指标的计算；失效概率的评估。
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多物理场耦合优化：流-固耦合（FSI）优化；热-结构耦合优化；电磁-热耦合优化；optiSLang中多物理场流程的集成；耦合优化案例。
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综合实战项目：典型工程优化问题（如悬臂梁尺寸优化、汽车碰撞吸能盒拓扑优化、散热器参数优化）的完整流程，包含DOE设计、敏感性分析、响应面构建、优化求解、鲁棒性验证。
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