更新时间：2022-05-20 11:34
参数优化是达到设计目标的一种方法，通过将设计目标参数化，采用优化方法，不断的调整设计变量，使得设计结果不断接近参数化的目标值。
模型参数优化是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度，由于环境模型本身的复杂性，常规优化算法难以达到参数空间上的全局最优。近年来，随着计算机运算效率的快速提高，直接优化方法得到了进一步开发与广泛应用。
优化模型参数，以满足设计要求的过程包括以下任务：
1. 指定设计要求
2. 参数化设计目标
3. 指定优化选项
4. 运行优化
通用仿真参数优化软件 — OPTIMUS
多学科优化软件，主要功能是集成企业仿真工作流程，并通过试验设计方法和响应面模型方法探索设计空间，并通过优化算法以及可靠性鲁棒性分析方法在优化产品性能的同时确保产品的质量。
公司背景
Noesis Solutions位于比利时，在优化和仿真流程管理领域有10年以上的经验，是汽车、航天航天、造船、电子产品、能源设备、医疗器械和其他制造行业工程创新的合作伙伴。公司致力于仿真过程集成和设计优化，Noesis Solutions公司团队专注于帮助用户解决最具挑战性的多学科工程问题。其母公司CYBERNET提供的解决方案覆盖了电子、机械、光学、控制系统、通讯，IT信息技术、纳米技术、新药开发、知识创新等各个学科，为客户提供从产品的概念设计、物理设计、仿真优化、设计验证和产品性能检测全流程相关工具和服务。
1. 工作流集成
OPTIMUS能集成任何仿真软件并驱动多学科工作流，包括市场上现有的商用程序和用户自开发程序，比如NASTRAN、LS-DYNA、HYPERMESH、FLUENT、MATLAB等，涉及到了应力分析，碰撞分析，流体流动，声光电热磁等领域，同样可以集成用户用FORTRAN，C语言等编写的程序。
2. 试验设计和响应面
OPTIMUS通过数值计算技术和统计方法，选择并分析一系列虚拟的试验样本，帮助工程师了解设计参数和产品性能之间的相关性和敏感度。在设计空间探索的样本点上可以建立响应面模型，帮助工程师通过利用现有的实验样本信息最大限度地改进产品设计。
3. 优化设计
OPTIMUS包含多种优化方法，针对不同的问题如单目标优化和多目标优化问题。当评估新的产品设计方案时，工程师经常需要在多个相互冲突的设计指标之间进行取舍，往往很难满足所有指标，也就无法确定是否已经找到了最佳设计。Optimus提供的参数优化算法能自动调整仿真模型中的设计参数，提供满足各个设计指标的多种优化设计方案，供设计人员根据具体需求进行选择。OPTIMUS可以通过基于导数的快速寻优算法和先进的遗传算法的结合，在复杂的设计问题中寻找最优设计。多目标优化算法能找到帕雷托前沿（Pareto fronts），再多个相互冲突的设计目标中找到最优设计。
4. 可靠性和鲁棒性
由于制造公差和材料特性等不确定性因素，设计参数可能在设计名义值附近有所波动。很多时候，这些波动造成了意料之外的产品功能损失和质量问题。OPTIMUS能通过对设计空间的探索，找到产品性能对设计参数波动敏感最低的设计方案，既达到可靠性要求。鲁棒性设计则是找到一种设计，当设计参数发生小的波动时，产品性能变化不会太大，性能的波动在允许的质量变化范围以内，保证产品的稳健性。OPTIMUS包含多个鲁棒性可靠性设计方法，可以针对不同的问题类型进行优化设计。
5. 并行
OPTIMUS的并行功能使得工程师能够充分利用计算机资源，采用多CPU并行计算，包括多CPU的工作站、计算机集群和并行资源管理系统，且工作流层和算法层均可并行计算，大大减少计算耗时。