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试验设计 优化策略
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信用：4.0  隐性收费：4.0
描述：4.0  产品质量：4.0
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  • 流程集成和参数化：

  • 串行、并行、条件判断流程搭建、参数化集成方法，包括SimCode, Abaqus, Matlab, Patran, ANSYS, UG, Nastran,   Fluent、CFX、Excel等。

  • 试验设计算法:

  • 正交试验、拉丁方试验、试验设计算法指定、后处理分析、Pareto 图分析、主效应图分析、效率和精度比较

  • 数值优化算法：

  • 优化问题定义、NLPQL、HJ、MMFD等方法设置参数、优化历史图查看

  • 全局优化算法

  • MIGA、ASA等全局算法优化原理和参数配置。多目标优化问题、Pareto解概念、NSGAII/NCGA/等方法介绍

  • 近似建模方法

  • 响应面方法、克里格模型、神经网络方法、多项式模型、误差分析。

  • 组合优化策略

  • 从粗到精的优化策略；先全局后局部的优化策略，全局优化+梯度爬山 ；试验设计+梯度爬山 ；基于近似模型的优化

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