AIPOD是由天洑软件自主研发的一款通用的智能优化设计软件,致力于解决能耗更少、成本更低、重量更轻、散热更好、速度更快等目标的工程设计寻优问题。针对工业设计领域的自动化程度低、数值模拟计算成本高等痛点,基于人工智能技术、自研先进的智能代理学习、智能优化策略。软件使用门槛低,优化效果好,可以让设计团队专注于产品设计本身,而非数值模拟仿真过程,从而帮助设计团队快速地寻找到更好的产品或流程设计方案。
*图1 KCS 船型参数化模型
某KCS船型参数化模型如图1所示,该船型的参数化模型共包含球鼻艏变形参数、横剖面面积曲线变形参数、进流段、去流段及艉封板变形参数等共8个设计变量。考虑在固定航速和吃水下情况下,对KCS船阻力进行优化,优化结果需要满足排水体积和浮心总想位置两条约束条件。
KCS船采用CAESES软件提供参数化模型,采用SHIPFLOW软件计算船舶阻力。其数值仿真模拟计算流程如图2所示,绿色表示变量、蓝色表示文件、橙色表示调用的软件,文件上方的路径表示文件相对于项目文件夹的相对路径。
*图2 KCS船数值模拟计算流程
启动软件后自动新建流程并进入该项目默认计算流程页面,如图3所示。
*图3 计算流程页面
CAESES为可执行程序,因此,需要从工具栏中拖拽一个CAESES节点加入画布,如图 4所示。
*图4 添加CAESES调用节点
① 节点信息配置
*图5 CAESES节点信息配置
单击新加入画布的CAESES调用节点后,可在弹出窗口中对CAESES节点的信息进行如图5所示的配置,命令即调用CAESES的批处理命令。针对该项目而言为"C:\Program Files (x86)\FRIENDSHIP-SYSTEMS\CAESES\bin\win6-4\CAESES.exe" osv2.fsc。前半部分为CAESES的安装路径,后半部分为fsc脚本文件的名称。用户可以通过手动录入的方式填写命令,也可以在上传osv2.fsc后通过命令参数按钮浏览CAESES.exe路径后单击【确定】后自动生成批处理命令并插入。
② 节点文件配置
如图2所示,由于CAESES软件和SHIPFLOW软件共用一个操作界面,基于CAESES的项目文件可以一次性完成模型的参数化变形和阻力计算。因此,CAESES节点包含两个输入文件osv2.fsc和kcs_test.fdb;一个输出文件results.txt。选择CAESES节点配置弹窗中的文件设置选项,即可对CAESES节点的输入输出文件进行配置。首先鼠标移至输入文件列表上方【上传】按钮处,在展开下拉列表中选择【上传文件】选项,在弹出窗口中选择对应的文件后单击打开按钮即可完成输入文件的新建,如图6所示。
*图6 上传fsc文件
重复上述步骤即可完成多个输入文件的新建,此处也可直接在弹窗中批量选中多个文件实现文件的批量上传,其结果如图7所示。
*图7 CAESES节点输入文件列表
在输出文件列表上方单击【上传】按钮,在弹出窗口中选择对应的文件后单击打开按钮即可完成输出文件的新建,图8如所示。
*图8 添加输出文件
由图2可知,reults.txt文件存储位置在项目根目录下,因此不需要修改其目标路径。
③ 节点文件配置
如图2所示,调用CAESES节点时,8个输入变量的值需要被写入fsc文件中的固定位置,以实现新设计方案的生成,因此需要将8个输入变量与fsc文件关联。回到CAESES节点【文件设置】选项下,单击fsc文件后方的【写入】按钮,在弹出窗口右侧文件内容中选择需要进行变量识别与写入的位置,然后单击左侧【自动提取输入变量】按钮,确认识别到的变量无误后,单击【确定】按钮,即可实现输入变量新建并且与fsc文件进行写入关联,如图9所示。
*图9 模型参数与fsc文件关联
此外,结果数据也需要作为输出变量从输出文件中提取。
在文件设置选项下,单击输出文件results.txt后方的【提取】按钮,单击【新建输出变量】,依次填写输出变量名称,指定输出变量在文件中的读取位置后,单击确定即可在添加输出变量的同时完成输出变量与输出变量的关联。需要注意的是,变量在文件中的行列编号均从0开始,若不清楚其位置,可在左侧文件中选中对应位置,单击【位置解析】按钮,实现读取位置的自动匹配如图10所示。
*图10 提取输出变量
④节点变量配置
如图2所示,CAESES节点需要8个输入变量,但通过fsc文件写入操作,系统会自动为CAESES节点创建这些输入变量,不需要再次新建。选择CAESES节点属性配置中的【变量设置】选项,即可查看CAESES节点所有的输入变量,单击每条变量后方的【编辑】按钮,对变量范围进行过修改,最终得到的输入变量列表如图11所示。
*图11 CAESES输入变量列表
如图2所示,计算流程开始执行时需要传入bulb_upward_deg、bulblength_p2_Z、delta_CP、delta_XCB、ffd_DY1、ffd_DY2、factor_DY2、transom_p2_Z这8个设计参数,因此,这些设计参数是整个计算流程的输入变量。
①节点变量配置
CAESES节点配置完成后,需要连接输入节点,表征执行顺序,如图12所示。
*图12 连接输入节点
CAESES节点执行完成后,整个计算流程即执行结束,因此需要将CAESES节点与输出节点相连,如图13所示。
*图13 CAESES与输出节点的连线设置
计算流程配置完成后,单击【计算流程】菜单中的【新建优化问题】按钮,在弹出窗口中填写优化问题名称后,即可创建优化问题,如图14所示
*图14 新建优化问题
创建优化问题后,会自动跳转至优化问题页面,如图15所示。
*图15 优化问题页面
① 添加目标变量
单击优化问题菜单下的【新建目标变量】按钮,在弹出窗口种选择Ct作为最小化目标,单击【确定】,即可完成目标变量的添加,如图16所示。
*图16 添加目标变量
② 添加约束条件
目标变量添加完成后,既已经满足优化问题的基本定义。同时用户可根据自身需求添加相应的约束条件,本案例中包含排水体积及浮心纵向位置两项约束。单击【新建约束条件】,在弹窗中选择约束变量、约束类型,并填写约束值后单击确定,即可完成约束条件的新建,如图17所示。
*图17 添加排水体积约束条件
重复上述操作可完成所有约束条件的添加,如图18所示。
*图18 优化问题状态
单击优化问题菜单中的【新建优化任务】按钮,在弹窗中填写任务名称,选择SilverBullet算法并配置算法参数后,单击【保存】按钮即可完成优化任务的新建,如图19所示。单击【提交】按钮,则会直接运行优化任务求解最优设计方案。
*图19 新建优化任务
AIPOD与市面上常见的优化算法对比结果如图20所示,从图中不难看出,AIPOD与竞品算法的优化结果明显好于传统优化算法。
*图20 KCS船型优化结果对比
AIPOD、竞品算法与传统算法中表现最好的Tsearch算法的优化历程如图21所示,结果表明,竞品算法在优化效率和优化潜力表现上均落后于AIPOD,且bound-break能够更好的辅助设计人员找到被忽略的高效设计区域。
*图21 KCS船型优化历程图
竞品算法与AIPOD船型优化结果分别如图22、图23所示。
*图22 竞品算法优化结果云图
*图23 AIPOD优化结果云图
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