设计的优化制造技术

一种用于优化的设备，系统和方法。该设备，系统和方法包括一种机制，用于当优化模型的一个设计允差内所有的模型已经被仿真时结束优化。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
相关申请的交叉对比本申请要求对2001年8月31日提交的U.S.临时专利申请号码60/316,463的优先权，该申请在此整体结合并当前未决。本申请还要求对2002年3月2日提交的U.S.临时专利申请号码60/361,262的优先权，该申请在此整体结合并当前未决。关于联邦资助的研究的声明没有本专利技术的领域本专利技术旨在用于生成一个或多个优化解或设计的一种设备，系统和方法。具体来说，当图示有多个峰和谷指示在各种解区域中存在良好解时本专利技术适用于一种函数。该函数可表示能够被仿真的一种装置诸如引擎的性能。本专利技术可采用设计允差以降低计算时间并终止优化过程。本专利技术的背景引擎性能仿真软件已成为引擎设计者工具包的集成部分。然而，使用这种软件的特定设计的优化常常是困难和耗时的。这原本是由于适当刻画引擎所需的参数数目及这些参数相互依赖。本专利技术描述的设备，系统和方法帮助使引擎设计过程自动化并缩短研发时间，以满足规定的性能目标。本专利技术的概述本专利技术旨在由于优化设计的一种系统，方法和设备。根据本专利技术的一种形式，提供了用于找出包括规定基模型的最优模型的一种方法，该方法包括(i)一个有值的变量，(ii)规定认定被优化的基模型特征的目标，(iii)规定变量可变化的最小量的允差，(iv)规定最初设置为变量可变化的最大量的增量，(v)运行基模型，(vi)把当前最佳模型认定为基模型，(vii)通过设置变量值为当前最佳模型值加增量生成一加模型，(viii)运行加模型，(ix)通过设置变量值为当前最佳模型值减增量而生成减模型，(x)运行减模型，(xi)设置先前的最佳模型为当前最佳模型，并设置当前最佳模型为当前最佳模型，加模型和减模型的最佳者，(xii)如果当前最佳模型不同于先前最佳模型，则重复步骤(vii)到(xii)，(xiii)降低增量，(xiv)如果增量大于或等于允差，则重复步骤(vii)到(xiv)，以及(xv)认定当前最佳模型为最优模型。本专利技术还旨在用于终止优化的一种系统、方法和设备。于是，本专利技术提供了对先有优化设备、系统和方法的缺陷的解决方案。因而，业内一般专业人员将易于理解，在本专利技术优选实施例的以下详细说明中，本专利技术的那些和其它细节，特征和优点将进而显而易见。附图的简要说明这里结合并构成本说明书一部分的附图，包括本专利技术的一个或多个实施例，并与以上给出的总的描述及以下给出的详细说明，根据预期用于实施本专利技术的最佳模式，一同用来公开本专利技术的原理。附图说明图1是本专利技术实施例的优化方法的一流程图；图2是通过仿真产生的表面轮廓，其中排气管长度和直径是被优化的变量；图3是本专利技术一实施例中确定组合值的方法的流程图；图4是本专利技术一实施例中允差方法的流程图；图5是本专利技术的实施例中进行勘测的方法的流程图；图6是本专利技术的实施例中进行优化的方法的流程图；图7a示出在两个变量独立出现的解通路中仿真的设计配置；图7b示出在两个变量组合出现的解通路中仿真的设计配置；图8示出本专利技术一实施例中仿真资源管理器弹出式菜单；图9是本专利技术一实施例中优化期间提供监视信息的一屏幕；图10是本专利技术一实施例中使用的分布网络；图11是本专利技术一实施例中目标设置屏幕；图12是本专利技术一实施例中变量设置屏幕；图13是本专利技术一实施例中约束设置屏幕；图14是本专利技术一实施例中解的屏幕；图15是本专利技术一实施例中全局屏幕；图16是本专利技术一实施例中优化屏幕；图17是本专利技术一实施例中先进属性屏幕；本专利技术的详细说明现在详细参照优选实施例，其例子在附图示出。应当理解，附图和包含在其中的实施例的说明表示并描述了特定关联的元件，为了清楚，省去了在典型的计算机和计算机网络中见到的其它元件。本设计优化对某些先前设计方法和系统的缺陷提供了解决方案。业内一般专业人员易于理解，虽然本专利技术的实施例是与引擎设计相关联描述的，但本专利技术的方式不只适用于引擎设计。例如，这里所公开和申请的优化技术可一般适用于各种目的和统计分析的优化。这里所公开和申请的计算技术可适用于这种分布式处理有益的应用。这里所公开和申请的优化技术可用于除引擎设计优化之外的其它目的。这里所描述的用户接口还可用于各种有用的应用。这样，虽然本专利技术的某些实施例旨在引擎设计，但可认识到本专利技术及其各方式在各种应用中的是有益的。该设计优化的其它的细节，特性和优点在以下实施例的详细说明中将变得更为明显。本说明书中任何涉及“一个实施例”，“一定的实施例”，或类似的涉及一实施例是指与该实施例相关联描述的具体的特性，结构或特征包含在本专利技术至少一个实施例中。这种术语在本说明书各处的出现不一定都是指同一实施例。此外涉及到“或者”是指包含在内的，于是“或者”可指一个或其它或关系的术语或一个以上的或关系的术语。虽然本专利技术可用来优化各种复杂的设备和过程，但以下的实施例旨在本专利技术在优化内燃引擎的优化。这种引擎有许多对引擎的操作有作用的属性与许多希望的目标。内燃引擎的属性例如包括阀门的量和尺寸，活塞直径和冲程，点火定时，燃油传递，量和定时及排气管直径与长度。内燃引擎的操作目标例如包括燃油的燃烧，喷射，力矩，和功率。在以下的说明中，术语“变量集合”用来指示可用来运行单个仿真的变量值的集合。“运行”或“仿真”是在给定的测试条件下关于一变量集合运行一仿真的行动。“测试程序”是一个运行在其下发生的测试条件的一个集合。术语“解”是指一组用来评价目标的一个或多个运行。术语“通路”是指被排序以找出最佳变量集合或多个集合的解的集合。术语“最优”用来指局部最优，这是来自通路的解排序集合的最佳变量集合。“模型”是是可被仿真的变量的一个集合，且“设计配置”是采用一种设计的模型。本专利技术的好处在于能够在存在这种多个不同最优解之处提供多个，不同的局部最优。基模型或基设计配置通路规则要被修改以便生成优化设计的属性或组件的开始定义。“最佳模型”是当目标的指示要匹配这些值时最接近的一个或多个规定值的模型，当目标是要最大化该值时提供最高结果值的模型，以及当目标是要最小化该值时提供最低结果值的模型。基设计包括仿真该设计必须的所有属性。设计属性可存储在设计属性数据库。这里的例子中使用的设计是引擎设计，于是在这些引擎例子中基设计配置称为“基引擎”。这样，那些属性可包括尺寸数据，诸如进气口气室尺寸，进气管路长度与直径，排气管长度和直径，进气阀门直径，排气阀直径，及汽缸长度与直径。那些属性还可包括其它数据，诸如检测的数据，包括进气空气压力，排气压力，及节气门位置。因而属性例如通路组件可被逻辑地分组，使得通常组合使用的排气管长度和排气管直径可被分组以定义排气管组件。然后可对那些组件指定名称，使得所有组件的属性在唯一引擎名称下被分组。然后当前的优化可改变选择的属性以实现一个或多个目标。图1示出本专利技术的设计优化100。在图1所示的实施例中，设计优化100包括2个操作阶段，设计和执行。设计包括规定目标102，规定变量104，规定约束106，规定实验的设计108，并规定优化110。执行阶段包括探测112和解114。在102，规定包含一个或多个优化目标的对象。对象是所希望的优化结果的定义。目标可具有至少三个组成部件特征，指示和值。每一个特征是要被优化的一实体，诸如引擎的性能特征。指示指令以特征所希望要实现是什么。例如，指示可以是一指令使特征值最大本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于找出最优模型的一种方法，包括：ａ．规定一基模型，包括有一值的一个变量；ｂ．规定一目标，该目标认定被优化的每一模型的一特征，最佳模型是对特征产生最佳结果的模型；ｃ．规定一允差，这是变量可被改变的最小量；ｄ． 规定一增量，这是最初设置为变量可被改变的最大量；ｅ．运行基模型以获得对基模型的一结果；ｆ．把当前最佳模型认定为基模型；ｇ．通过设置变量值为当前最佳模型值加增量而生成一加模型；ｈ．运行加模型以获得对加模型的一结 果；ｉ．通过设置变量值为当前最佳模型值减增量而生成一减模型；ｊ．运行减模型以获得对减模型的一结果；ｋ．设置先前的最佳模型为当前最佳模型，并设置当前最佳模型为当前最佳模型，加模型和减模型中具有对该特征最佳结果的一个；　 　ｌ．如果当前最佳模型不同于先前最佳模型，则重复步骤（ｇ）到（ｌ）；ｍ．降低增量；ｎ．如果增量大于或等于允差，则重复步骤（ｇ）到（ｎ）；以及ｏ．认定当前最佳模型为最优模型。

【技术特征摘要】
US 2001-8-31 60/316,463;US 2002-3-2 60/361,2621.用于找出最优模型的一种方法，包括a.规定一基模型，包括有一值的一个变量；b.规定一目标，该目标认定被优化的每一模型的一特征，最佳模型是对特征产生最佳结果的模型；c.规定一允差，这是变量可被改变的最小量；d.规定一增量，这是最初设置为变量可被改变的最大量；e.运行基模型以获得对基模型的一结果；f.把当前最佳模型认定为基模型；g.通过设置变量值为当前最佳模型值加增量而生成一加模型；h.运行加模型以获得对加模型的一结果；i.通过设置变量值为当前最佳模型值减增量而生成一减模型；j.运行减模型以获得对减模型的一结果；k.设置先前的最佳模型为当前最佳模型，并设置当前最佳模型为当前最佳模型，加模型和减模型中具有对该特征最佳结果的一个；l.如果当前最佳模型不同于先前最佳模型，则重复步骤(g)到(l)；m.降低增量；n.如果增量大于或等于允差，则重复步骤(g)到(n)；以及o.认定当前最佳模型为最优模型。2.用于找出最优模型的的一种方法，包括a.规定一基模型，包括两个变量，第一变量有一第一值，第二变量有一第二值；b.规定一目标，该目标认定被优化的基模型的一特征；c.规定一第一允差，这是第一变量可被改变的最小量，规定一第二允差，这是第二变量可被改变的最小量；d.规定一第一增量，这是最初设置为第一变量可被改变的最大量，规定一第二增量，这是最初设置为第二变量可被改变的最大量；e.运行基模型；f.把当前最佳模型认定为基模型；g.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值加第一增量而生成一第一加模型；h.运行第一加模型；i.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值减第一增量而生成一第一减模型；j.运行第一减模型；k.通过设置第二变量值为当前最佳模型第二值加第二增量而生成第二加模型；l.运行第二加模型；m.通过设置第二变量值为当前最佳模型第二值减第二增量而生成第二减模型；n.运行第二减模型；o.设置先前的最佳模型为当前最佳模型，并设置当前最佳模型为当前最佳模型，第一加模型，第一减模型，第二加模型和第二减模型中最佳者；p.如果当前最佳模型不同于先前最佳模型，则重复步骤(g)到(p)；q.降低第一增量与第二增量；r.如果第一增量大于或等于第一允差，或如果第二增量大于或等于第二允差，则重复步骤(g)到(r)；以及s.认定当前最佳模型为最优模型。3.用于找出最优模型的的一种方法，包括a.规定一基模型，包括两个变量，第一变量有一第一值，第二变量有一第二值；b.规定一目标，该目标认定被优化的基模型的一特征；c.规定一第一允差，这是第一变量可被改变的最小量，规定一第二允差，这是第二变量可被改变的最小量；d.规定一第一增量，这是最初设置为第一变量可被改变的最大量，规定一第二增量，这是最初设置为第二变量可被改变的最大量；e.运行基模型；f.把当前最佳模型认定为基模型；g.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值加第一增量而生成一第一加模型；h.运行第一加模型；i.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值减第一增量而生成一第一减模型；j.运行第一减模型；k.通过设置第二变量值为当前最佳模型第二值加第二增量而生成第二加模型；l.运行第二加模型；m.通过设置第二变量值为当前最佳模型第二值减第二增量而生成第二减模型；n.运行第二减模型；o.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值加第一增量，并设置第二变量值为当前最佳模型第二值减第二增量，生成一加-减模型；p.运行加-减模型；q.通过设置第一变量值为当前最佳模型第一值...

【专利技术属性】
技术研发人员：格伦F查特费尔，约翰G卡兰德利，
申请(专利权)人：最佳动力技术有限合伙公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]