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之前我們已經介紹了模態貢獻量、板塊貢獻量、節點貢獻量以及傳遞路徑分析，大家對於NVH問題的常規診斷方法應該都有所瞭解了。在介紹之前的各種診斷方法的時候，都涉及到了回應研究(study)這個概念，其目的是假定抑制某些具有顯著貢獻的因素(如模態、板塊、節點等)，以此來觀察回應的變化。但這些都停留在“研究”階段，真正要落實到回應的下降，還需要去更改實際結構的設計。在詳細設計階段，參數優化是非常有用的方法。

基於梯度法的參數優化方法，雖然能對成百上千的變數進行優化，但變數越少效率越高，因此比較合理的做法是先進行靈敏度分析。

傳統的靈敏度分析是優化的衍生產品，即必須進行優化設置才能輸出.slk或者.sens檔，通過.slk或者.sens檔可以看到並識別高靈敏度變數。

流程方法如下：

• 可使用HyperMesh中的Process Manager流程化創建設計靈敏度分析工況

• 後基於內嵌的巨集命令批量創建變數

• 使用HyperView中的設計靈敏度專業後處理工具查看與過濾高靈敏度變數，並直接匯出優化標頭檔備用

• 可直接引用優化標頭檔進行基於過濾後變數的參數優化。

該方法將大大提升工況設置效率、變數創建效率，方便地過濾與匯出高靈敏變數直接用於優化，便捷地完成設計靈敏度分析與參數優化的完整流程。

OptiStruct中的設計靈敏度分析(Design Sensitivity Analysis，以下簡稱DSA)可用於尋找對用戶關注回應“靈敏”的參數。所謂設計靈敏度，即回應對設計變數的偏導數。以線性靜態分析控制方程為例：

兩邊對設計變數X求偏導數：

則位移向量U對設計變數的偏導數為：

一般來說，回應可以表示成U的函數：

所以回應對設計變數的靈敏度可以表示為：

靈敏度的正負表示變數與回應之間的正負相關性，靈敏度絕對數值的大小表示這種相關關係的劇烈程度。

回歸到軟體層面，進行設計靈敏度分析，需要使用者定義回應與設計變數。回應的定義是基於工況的，使用者需要定義相關工況；設計變數可以是常見的一些參數，如襯套剛度、阻尼、鈑金厚度、梁截面信息等。

以下實例將帶大家一起通過DSA找到對於回應最“靈敏”的前10個變數，並基於這10個變數進行參數優化來降低回應峰值。

實例中定義一個頻響分析工況，定義設計變數51個(車身鈑金厚度6個；15個接附點3向剛度共45個)，以此找到對駕駛員頭頂橫樑回應點靈敏度排名前10的變數，並對這10個變數進行參數優化，實現降低回應。

Process Manager中具有多種常見工況的流程化創建範本，可以快速創建如頻響分析、隨機振動分析、疲勞分析等工況。

使用Process Manager可以極大簡化操作流程，提高工作效率。詳細操作請參考以下視頻：

視頻通過Process Manager設置了一個頻響工況，並輸出了駕駛員頭頂橫樑處的結構加速度回應。在這個流程中，同樣設置了DSA卡片用於輸出設計靈敏度。所有設置完成之後匯出求解檔，命名為master_DSA.fem。

由於整車NVH問題的特殊性，往往具有大量的設計變數，如鈑金厚度、接附點襯套剛度等。。

HyperMesh中Tools>NVH Macros功能可以批量創建大量的設計變數，完成之後可以將變數資訊匯出備用，這極大節省了變數設置時間。涉及的變數如下圖所示，用戶亦可自訂。

只考慮15個接附點位置的剛度，所以將其他BUSH屬性去除勾選，之後匯出bush.fem。

同樣的方法，將6個車身鈑金厚度創建成變數之後匯出shell.fem。

使用文字編輯器打開master_DSA.fem，將兩個include文件添加進去，語句、位置如下：

保存文件，提交OptiStruct計算。

進入HyperView，載入NVH後處理專用模組，選擇Design Sensitivity Analysis

載入結果

在Display Options中選擇Linear

之後點擊Load Response載入加速度回應曲線

選擇關心的頻率點為40Hz，載入靈敏度柱狀圖

可以直接通過Export Set直接將靈敏度排名前10的變數匯出優化標頭檔快速用於尺寸優化。

進入OptiStruct使用者配置範本，創建1009377號節點加速度回應，由於該響應為頻變回應，因此不能直接作為目標函數，需要創建Objective Reference。之後將這個Objective Reference作為目標使其最小化，匯出求解檔，將上一步匯出的檔頭拷貝到主文件中進行優化計算。下圖為優化前後的回應曲線對比，可以看到優化後的加速度回應曲線明顯降低。