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ASPEN培训课程
从事结构设计优化的仿真工程师、需要实现轻量化设计的研发人员、希望掌握DOE/响应面/优化算法的CAE分析专家。
掌握Workbench参数化建模与设计变量定义的方法。
学会实验设计（DOE）、响应面构建与优化算法选择。
能够独立完成典型结构优化问题（尺寸优化、形状优化、拓扑优化）。
参数化设计基础：参数化设计的基本概念；几何参数的建立（SpaceClaim/DesignModeler）；材料属性的参数化；边界条件（载荷/约束）的参数化。
Workbench参数管理：参数管理器（Parameter Set）的使用；输入参数与输出参数的关联；参数状态（设计点）的管理；参数的数据传递。
实验设计（DOE）方法：DOE的基本思想（用少量样本点揭示输入-输出关系）；全因子设计；中心复合设计（CCD）；Box-Behnken设计；最优拉丁超立方设计（Optimal LHS）。
响应面构建：响应面的数学原理（多项式回归、克里金、神经网络）；响应面模型的精度评估（决定系数R²、均方根误差RMSE）；响应面的可视化（2D曲线、3D曲面）。
直接优化方法：目标函数与约束条件的定义；单目标优化算法（拟牛顿法、筛选法、MOGA）；多目标优化算法（NSGA-II）；优化结果的验证。
拓扑优化基础：拓扑优化的基本思想（材料的最优分布）；拓扑优化的适用场景（概念设计阶段）；优化区域与非优化区域的划分；制造约束（拔模方向、对称、最小尺寸）。
Workbench拓扑优化流程：拓扑优化分析系统的搭建；优化目标（最小柔度/最大刚度）与约束（体积百分比、应力约束）的定义；优化结果的解读；形状拟合（Geometry Reconstruct）。
形状优化：形状优化的原理（边界形状的微调）；参数化形状的定义；基于响应面的形状优化；应力集中区域的局部优化。
尺寸优化：尺寸优化的适用对象（梁的截面、板厚、孔径）；参数化尺寸的定义；尺寸变量的灵敏度分析；基于优化算法的尺寸寻优。
多目标优化与权衡：帕累托前沿的生成；多目标权衡分析（效率vs成本、重量vs强度）；折衷解的选择；鲁棒性分析初步。
优化结果的验证：最优设计点的仿真验证；优化前后性能的对比；置信区间的评估；敏感性分析。
综合实战项目：典型结构的优化设计（如支架的轻量化拓扑优化、连杆的尺寸优化、压力容器的形状优化），包含参数化建模、DOE实验、响应面构建、优化求解与结果验证。
