本文選題：DAKOTA + 多學科優(yōu)化框架��； 參考：《上海交通大學》2014年碩士論文

【摘要】：多學科設計優(yōu)化是綜合多種學科知識，進行優(yōu)化設計，獲取綜合多學科特點的可行優(yōu)化結果的過程。而多學科優(yōu)化平臺，就是指構建一種能實現(xiàn)多學科設計優(yōu)化的方法的計算環(huán)境，它能集成運行不同學科的計算，實現(xiàn)設計、分析與優(yōu)化過程的集成與自動化。 隨著工程問題的復雜化，企業(yè)和研究團體都迫切希望能夠通過多學科優(yōu)化平臺的輔助，縮短優(yōu)化時間，提高效率和產品的技術含量，以適應激烈的市場競爭。 在此背景下，本文以開源的大型工程優(yōu)化框架DAKOTA為算法庫，在Orange下構建一個支持可視化編程、優(yōu)化問題分析、處理、實時優(yōu)化監(jiān)控、數(shù)據挖掘等功能的多學科優(yōu)化平臺。 提出并開發(fā)了多學科優(yōu)化平臺的6個組件，分別是master(總控單元)、model generator(模型生成單元)、optimizer(優(yōu)化器單元)，monitor(監(jiān)視器單元)、data manager（數(shù)據管理單元）、post processor(后處理單元)。 著重研究了Pro/E、NX、ANSYS等平臺下的自動參數(shù)化技術，以及相關軟件的接口開發(fā)技術，實現(xiàn)了在多學科優(yōu)化平臺中集成CAD、CAE組件的目標。 通過燃氣輪機輪盤優(yōu)化和水輔成型兩個多學科優(yōu)化實例對本平臺實際效果進行了檢驗。經檢測，這一平臺能夠驅使平臺組件進行迭代尋優(yōu)，使整個多學科優(yōu)化過程更為自動化、智能化、便捷化。 此平臺在效率、開源性、可擴展、費用等方面，，擁有相當?shù)母偁幜ΑＭ瑫r由于能夠實現(xiàn)設計、分析與優(yōu)化過程的自動化，降低對工程技術人員多學科背景知識的依賴，有利相關技術在企業(yè)的推廣應用，具有重要的實際應用價值。
[Abstract]:Multidisciplinary design optimization is the process of synthesizing the knowledge of many disciplines, carrying on the optimization design, and obtaining the feasible optimization result of synthesizing the multi-disciplinary characteristics. The multi-disciplinary optimization platform is to construct a computing environment that can realize the method of multidisciplinary design optimization. It can integrate and automate the process of design, analysis and optimization by integrating and running the calculation of different disciplines. With the complexity of engineering problems, enterprises and research groups are eager to shorten the optimization time, improve the efficiency and the technical content of products through the assistance of multi-disciplinary optimization platform, so as to adapt to the fierce market competition. In this context, the open source large-scale engineering optimization framework (DAKOTA) is used as the algorithm library, and a multidisciplinary optimization platform is constructed under Orange to support the functions of visual programming, optimization problem analysis, processing, real-time optimization monitoring, data mining and so on. Six components of multidisciplinary optimization platform are proposed and developed, which are master (master) model generator (monitor unit) and monitor (data management unit). The automatic parameterization technology based on Pro-EX NX ANSYS and the interface development technology of related software are studied emphatically. The goal of integrating CADU CAE components in multidisciplinary optimization platform is realized. The practical effect of this platform is tested by two multidisciplinary optimization examples of gas turbine disc optimization and water assisted molding. After testing, the platform can drive the platform components to iterative optimization, making the whole multidisciplinary optimization process more automatic, intelligent and convenient. This platform is competitive in efficiency, open source, extensibility, cost and so on. At the same time, it can realize the automation of design, analysis and optimization process, reduce the dependence on engineering and technical personnel's multi-disciplinary background knowledge, and benefit the popularization and application of related technology in enterprises, which has important practical application value.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TB47;TK472

【參考文獻】

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本文編號：1888650