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每一個 DOE 和優化都需要創建設計變量。設計變量可以是殼的厚度、彈簧剛度、梁截面的尺寸參數、材料中的數據、材料類型等。變量可以是連續變量或離散變量，變量之間可以創建關聯關系。 HyperMesh 新界面 設計變量實際上可以在任意的求解器卡片上右鍵選擇 Create and Assign Parameter 完成一個設計參數的創建。

設計變量：以7個零件的獨立板厚尺寸為設計變量，如圖4所示。圖4 尺寸變量 注：V1—V7分別為7個板厚尺寸可變的設計變量。經尺寸優化后，模型的計算結果如圖5所示。

通過穩健性設計分析，觀察模型輸出響應的分散性，檢驗產品的設計質量；工程師可以改變對輸出響應影響最大的變量參數，提高產品設計達到預期目標的潛力。

通過穩健性設計分析，觀察模型輸出響應的分散性，檢驗產品的設計質量；工程師可以改變對輸出響應影響最大的變量參數，提高產品設計達到預期目標的潛力。

(1)優化模型優化模型包括設計變量、目標函數和約束條件。設計變量是發生改變從而提高性能的一組參數；目標函數是要求優選的設計性能，是關于設計變量的函數；約束條件是對設計的限制，是對設計變量和其他性能的要求。運用優化設計理論，在保證液壓支架強度和剛度的前提下，保持結構的空間結構不變，尋求液壓支架的最佳板厚組合，達到等強設計的目的。

每一個 DOE 和優化都需要創建設計變量。設計變量可以是殼的厚度、彈簧剛度、梁截面的尺寸參數、材料中的數據、材料類型等。變量可以是連續變量或離散變量，變量之間可以創建關聯關系。 HyperMesh 新界面 設計變量實際上可以在任意的求解器卡片上右鍵選擇 Create and Assign Parameter 完成一個設計參數的創建。

參考文獻 [1] 李玉琳.液壓元件與系統設計［M］.北京:北京航空航天大學出版社,1991. [2] 孔瓏.流體力學［M］.北京:高等教育出版社,2003.

摘 要： 為了對某型號軸向柱塞變量泵兩級壓力+卸荷控制（PCX）系統進行設計，基于AMESim軟件搭建了PCX控制仿真模型，對PCX控制的工作原理及相關參數的影響進行分析，得出了節流孔尺寸是影響PCX控制性能優劣的關鍵，最后，通過樣機試驗驗證了相關設計參數的正確性。

Design variable設計變量對應于光學部件設計參數，在Speos 中完成的所有OPD光學部件設計參數，都可以作為優化變量選擇optimization中，例如lightguide、TIR、optical lens、optical surfaces等設計參數。

通過穩健性設計分析觀察模型輸出響應的分散性，檢驗產品的設計質量，工程師可以改變對輸出響應影響最大的變量參數，提高產品設計達到預期目標的潛力。

參考文獻 [1] 李玉琳.液壓元件與系統設計［M］.北京:北京航空航天大學出版社,1991. [2] 孔瓏.流體力學［M］.北京:高等教育出版社,2003.

SOLIDWORKS 中的全局變量和方程式可以將各種尺寸鏈接到特定值或相互鏈接。可以僅通過修改幾個變量就可以模型的大小和形狀的變化。此外，方程式和變量可以在零件設計表中加以利用，利用 SOLIDWORKS 的參數化功能來控制我們的模型。這些全局變量和方程不限于單個零件或組件，還可以在不同模型之間共享變量或方程式。

案例選取了光導的8個設置參數 (P1-P8) 作為輸入參數變量，字符4個輪廓的RMS Contrast (P9-P12) 作為輸出參數。直接優化算法會根據輸入/輸出參數設計函數關系來確認優化的迭代次數，并篩選出最佳設計點，同時可保留每個設計點的結果文件及優化結構模型。

結合各優化算法的計算速度、精度及適用變量類型，本文采用多目標遺傳算法對設備進行優化設計。 計算結果及對比 最終得到的最優解經圓整后為R=250mm，L=640mm，T=3mm（考慮腐蝕余量后取5mm），與初始設計比較，減重達30.98%。目標函數、設計變量的迭代過程如圖3所示。

為了允許 SYNOPSYS 在優化過程中將參數視為自由度，必須將參數設置成變量。您可以通過單擊軟件上方快捷鍵優化+設計搜索，選擇優化，在步驟1、選項1中設置參數變量。在優化窗口右側，同步出現優化宏命令，就代表參數變量已經設置完成。打開附件中的“001.RLE”文件，運行宏文件后對其鏡頭結構進行優化，設置變量的結果如下圖所示：一旦設置好變量，現在就可以構造默認的評價函數。

本文以單透鏡為例，介紹了設計透鏡的基本過程，包括第一部分：構建系統、第二部分：分析其性能，以及第三部分：根據所需的指標和設計約束對其進行優化。（點擊查看）簡介這是由三篇文章組成的系列文章的第三部分。介紹了優化的基本概念，演示了如何將參數設置為變量，展示了如何使用評價函數向導來評估設計的質量，并解釋了如何執行優化本身。最后，本文對最終的系統性能進行了評估。

根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。

齒輪微觀修形幾何參數ODYSSEE能夠進行訓練數據集的相關性分析，包括設計變量之間的相關性分析以及設計變量與系統響應的相關性分析，如下圖所示。結果表明：輸入參數之間無相關性，某些輸入變量（例如齒輪右齒面的齒向鼓形）與齒輪應力有較強的相關性。

系統如下： 優化 MACro 的命令行很長，包含了 Y 和 Z 中鏡面的角度和全局位置的變量，以及鏡面上的 Zernike 系數的變量。但是，大多數變量都被注釋掉了，因為我們發現，如果首先粗略地設計出只有半徑和角度變化的設計，然后根據需要逐漸添加其他變量，那么這個過程會更好。這是 MACro 的一部分;綠色的命令行表示被注釋掉了。