响应面作为一种统计回归算法，可构建多参数变量与多响应变量之间的复杂非线性关系，实现对目标变量的寻优。目前，该方法已发展的较为完善，其也被嵌入到了大型通用有限元分析软件ANSYS Workbench当中。今天，就给大家介绍一下该模块的另一种独立使用方法。

一、使用原因

       有时候仅依靠Workbench可能无法快速、便捷、全面地实现某些结构的数值分析。可是，我们又想利用Workbench自带的响应面优化模块，该怎么办呢？

       我们知道，Workbench的响应面优化模块已较为完善了，且能满足大部分优化问题的需要，但是网络上可找到的资源都是在Workbench环境下建模、设置参数、直接连接响应面分析模块的。（基于Workbench本身的响应面优化分析可在B站自行搜索相关讲解视频）

       但是，Workbench本身对于结构分析是存在局限性的，例如：大型结构的弹塑性分析、抗震分析等。因此，我们设想将其他软件中分析得到的结果导入到Workbench响应面优化模块中，并进行分析求解。此时，该如何操作呢？    

二、操作步骤

         步骤1，拖拽一个“响应面优化模块”到“项目原理图”。

         步骤2，双击“参数集”，根据自己情况，设置输入参数和输出参数。

         步骤3，双击“实验设计”，设置每个输入参数的上限和下限值。

         步骤4，设置“实验类型设计”和“样本类型”，根据需要选择方法，此处以拉丁超立方体抽样（LHS）为例，更新“实验设计”，生成实验设计点。注意：此时，因为没有连接任何模型数据，所以输出参数的值恒为初始值。

         步骤5，将生成的“实验设计点”导出。打开导出的.csv文件，根据试验或者数值分析得到的结果，修改对应的输出参数。此处，举例说明，应力结果为随机编写的。

         步骤6，更改“实验设计类型”，选择下拉框中的“自定义”，重新导入修改后的“实验设计点”。

         步骤7，更新“实验设计”后，双击进入“响应面”。设置响应面的类型，Workbench提供了丰富的响应面类型，可满足大部分优化或修正模型的需求。此处，选择Kriging空间插值法。更新即可生成相应的响应面结果。

         步骤8，最后，进入优化模块，这和以往步骤的操作一致。设置优化目标，点击更新，即可得到优化后的结果。

        从图9不难看出，Workbench在优化算法中，使用的是MOGA（多目标遗传算法），还附有说明，非常清晰，直观。（此处的优化结果可忽略）

     以上即为独立使用workbench响应面优化模块，进行分析的全过程。

三、小小总结

       其实，大家在网上也可以下载到很多其他的、专业性的数据分析软件，来实现响应面优化的分析，例如：Design-Expert。此处用Workbench来进行分析，主要还是因为对其比较熟悉，以及ANSYS内的其他模块对接方便。另外一点，如果大家用过Design-Expert，不难发现，其内嵌的试验设计方法和响应面类型是固定的，没有其他选项，并不想Workbench具备这么丰富的算法种类。因此，针对有特殊算法需求的结构优化问题，Workbench可能会提供更加多样的选择！

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Peace & Love ！！！

            作者：Champion_Ma

日期：2022年8月31日