ANSA的优化工具为优化应用提供全流程解决方案。工作流程结合了ANSA前处理器、支持的求解器、META后处理器、响应面模型和若干优化算法，可以高效定义和执行优化研究。

从概念设计到最终测试，优化工具为优化问题搭建运行提供了卓越的性能和极大的灵活性。该工具提供了一种独特的方法，即利用ANSA变形功能对大量模型参数和模型形状进行参数化，还可以在流程中执行批处理网格划分、模型检查和网格改进等复杂任务。

无缝优化参数化模型

这一优化工具便于设置优化顺序。优化任务中可定义设计变量并将其连接到任何变形参数，从而控制模型的形状修改。同样，设计变量可以控制ANSA实体的任何参数（壳厚度、材料密度等）。此外，复杂的操作，如创建和处理特征、更换部件、实现连接和改进网格质量等，也被添加到流程中，并由设计变量驱动。此外，优化工具的工作流程还提供以下功能：

• 在运行优化研究之前，能够对不同设计变量值组合下的模型形状修改进行可视化。
• 模型动画视频录制。
• 在DOE或优化循环过程中自动改进网格并实现所需项检查和修复。
• 在工作流程中定义求解器项，以完成设置和自动运行整个优化流程。
• 设计实验DOE支持探索设计空间，可以通过多种算法自动生成实验组。
• 提供多种可选优化算法。
• 在优化过程中定义完整模型报告并检查模型完整性。
• 结合META的会话文件实现后处理自动化，以提取和展示响应结果。

优化算法

可在ANSA的优化工具中利用以下任一嵌入式优化算法来定义优化研究。

• 模拟退火(SA)优化算法是一种概率算法，其灵感来自冶金过程。模拟退火算法可以解决涉及多个变量，并受到多个约束条件限制的优化任务。
• 差分进化（DE)算法是一种元启发式优化算法，其灵感来源于生物进化过程中的自然选择和突变过程。
• 共轭梯度（CG)算法是一种基于梯度的优化算法，用于求解单目标无约束优化问题。
• IPOPT（内点优化器）可用于大规模非线性优化。
• NSGA-II/DE-IDEA算法支持无约束或有约束的多目标优化，能够找到各种解的前沿，其中第一条前沿被认为是问题的最佳帕累托前沿。

所有优化算法都能够基于响应曲面模型(RSM)/机器学习方法运行优化研究，或基于与有限元（FE)求解器的直接连接来运行直接优化研究。

与其他优化器耦合

优化工具还可与LS-OPT、modeFRONTIER、OPTIMUS、 Isight、 HEEDS、OptiSLang和 DAKOTA优化软件直接耦合，无需任何脚本处理。

处理优化结果

优化工具中的Results选项卡提供了多种图表和柱状图选项，用于处理和评估DOE或优化结果。

• 可使用2D和3D点图、折线图和柱状图，以便展示结果。
• 此外，还可创建相关性图表、主效应和交互效应图表，显示变量（设计变量或响应）之间的关系。
• 可创建平行坐标图，以便展示和筛选结果。

功能

-ANSA中对参数化模型的直接优化和RSM优化

-使用多种算法生成DOE-变形后自动改进网格-流程自动化

-脚本处理

可用于：

-形状与参数优化

-复合材料优化

-点焊优化

-多学科优化

-modeFRONTIER、LS-OPT和OPTIMUS界面中的ANSA和META节点

-TOSCA接口

-EPILYSISNASTRANSOL200与Optistruct接口