HS-4425： 多目的形状最適化スタディ

多目的形状最適化スタディを実行し、体積と最大変位の両方を最小化するパレートフロントを求めます。

開始に先がけ、HS-4000： 最適化手法の比較: アームモデルの形状最適化を完了するか、もしくは<hst.zip>/HS-4425/にあるHS-4000.hstxアーカイブファイルをインポートします。
時間を節約するために、フィットでMOGA（Multi-Objective Genetic Algorithm： 多目的遺伝的アルゴリズム）を使用します。
注: フィットが使用できない場合、多目的最適化問題を解くには、GRSM法の使用が推奨されます。多目的最適化問題は数多くの評価を必要とするため、GRSM（Global Response Surface Method： 大域的応答曲面法）がMOGAと比べてより効率的です。

多目的形状最適化スタディの実行

  1. Optimization（最適化）を追加します。
    1. Explorer（エクスプローラ）内で右クリックし、コンテキストメニューからAdd（追加）を選択します。
    2. Add（追加）ダイアログでOptimization（最適化）を選択します。
    3. Definition from（定義元）に、Setup（セットアップ）を選択しOKをクリックします。
  2. 入力変数を修正します。
    1. Optimization 7 > Definition（定義） > Define Input Variables（入力変数の定義）ステップに進みます。
    2. ワークエリアのActive（アクティブ）列で、radius_1、radius_2、およびradius_3のチェックマークを外します。
  3. Optimization 7 > Definition（定義） > Define Output Responses（出力応答の定義）ステップに進みます。
  4. Objectives/Constraints - Goals（目的 / 制約条件 - 目標）タブをクリックします。
  5. VolumeおよびMax_Disp出力応答に目的を適用します。
    1. Add Goal（目標を追加）をクリックします。
    2. Apply On（応答）列に、以下を選択します：
      • Goal 1： Volume
      • Goal 2： Max_Disp
    3. Type （タイプ）列に、Minimizeを選択します。
    図 1.


  6. Define Output Responses（出力応答の定義）ステップをクリックし、Volume、Max_Stress、Max_DispのEvaluate From（算出方法）列をFit - RBF (fit_4)に変更します。
    図 2.


  7. Optimization 7 > Specifications（スタディ仕様）ステップに進みます。
  8. ワークエリア内でMode（モード）をMulti-Objective Genetic Algorithm（多目的遺伝的アルゴリズム）（MOGA）にセットします。
  9. Apply（適用）をクリックします。
  10. Optimization 7 > Evaluate（評価）ステップに進みます。
  11. Evaluate Tasks（計算実行）をクリックします。
    HyperStudyは、50回の反復計算後にMOGAを停止し、トータルで13317の解析を行います。反復計算のパレートフロントには、408ポイントが含まれます。
  12. Fit（フィット） > Post Processing（ポスト処理）ステップに進みます。
  13. Optima（最適）タブをクリックします。

    Objective 2 vs. Objective 1のパレートフロントがプロットで表示されます。

    このスタディの目的は、Volume（Objective 1）とMax_Disp（Objective 2）を最小にすることです。パレートプロットは、すべての非優越解を示しています。非優越解は、他方の目的の悪化なしには、一方の目的の向上は望むことができない解です。Objective 1を最小にすると、Objective 2は増加し、Objective 2を最小にするとObjective 1が増加してしまうことが見てとれます。これらの結果により、最適ソリューションがどれであるかをユーザーは見極める必要があります。例えば、パレートプロットは、妥協的な解を中央辺りで選択するということを可能にします。

    図 3.