具体操作细节可以关注ANSYS MAXWELL大本营公众号，看下的教程案例。

1.Maxwell模型参数化

采用了maxwell软件自带的一个RMxprt例子，一键生成Maxwell2D模型，随便选了三个变量，做了参数化。

2.导入workbench

首先得通过一个文件设置一下，不然在workbench里面找不到maxwell.
想要优化的量是齿槽转矩，转矩脉动和转矩的平均值，在workbench里导入两个工程。分别双击Geometry，在optimetrics下面点DesignXplorersetup（只有从workbench点进来，才会出现，这时如果对模型做一些修改，好像只相当于编程中的局部变量，只在这个工程中起作用）进行设置，设置好了就有parameter了。

3.灵敏度分析

加入灵敏度分析模块，安装optislang的时候，会有一个安装workbench插件的选项。下面的图中Criteria可以理解为目标函数，因为这里不涉及优化，故不用管。

DOE：Designs of Experiments确定性实验设计，为了进行全局灵敏度分析而进行的一种扫描。
MOP：Metamodel of Optimal Prognosis最优预后元模型，从模型中去除不重要的变量，提升模型的预测质量。

结果如下：（在刚仿真完时查看结果，和优化结束时点开弹出的结果图不一样，分别分析）

这张的工程文件名叫做Sensitivity，刚做完灵敏度分析得到的，分别介绍下几个图的含义（根据help文件的猜测）

左上角：相关性矩阵，绿色低相关，红蓝是高相关（正负），极弧系数对平均转矩的相关系数就是1，因为其他因素对转矩无影响
右上角：直方图，横轴是输入/输出值，纵轴PDF概率密度函数，点开下面的箭头，可以看到平均值、最值等，猜测是这100的采样点的分布图，有什么作用不清楚。
左下角：相关系数，某个输入量对三个输出量的相关性系数，点上面矩阵的不同块儿，会有不同的图。
右下角：蚁丘图，就是散点图，这些点就是采样的点。

这张的工程文件名叫做Sensitivity_MOP，做完优化之后，再点开灵敏度分析的结果得到的，分别介绍下几个图的含义

左上角的图是3D响应面图，曲面是响应面，黑点就是采样点，XYZ轴的量都可以改，也可以XY同属于一个量。
右上角的图是残差图，显示的就是模型预测值和实际值的误差。
左下角Cop：Coefficient of Prognosis，模型的预测系数，越高说明模型越精确。此图显示了这两个量对这个Cop系数的贡献。
右下角是Cop矩阵，显示每个块儿的cop。纵坐标是齿槽转矩、转矩，横坐标是极弧系数、槽口宽和总计，因为计算得到转子内径对这些优化量没影响（Cop=0?）所以就没有它。点每个矩阵块儿的时候，其他三个图也会变。

补充：上述的敏感性分析，设置的时候选择的是Sampling method，如果cop比较低，那么可以再拖一个敏感性分析模块，选择AMOP（自适应性最佳预后元模型）。

4.优化

理论上，可以跳过第三步，直接优化，但是这个过程要跑很多数据点，甚至都不知道到底多少，看教程有700多。如果先做个敏感性分析（100个点），再做优化（1分钟），速度就快很多，有人也叫他为基于响应面优化。

设置的时候，平均转矩目标函数为MAX，这时右边显示的值为负，猜测是因为软件以最小值为基准，所以，最大值只能取负，后面的结果图要注意区分，看实际结果图他是正，看目标值他就是负。
接下来，看一看结果图分析：

左上角：帕累托图，分为2D和3D的，图中很多黑色的点，还有红色的线，并没有红色的点，这图比较密集，看起来像一个面。点了红色的部分，右边显示design就会变成best design，最优解不唯一，且从2D中找不到，要从3D图中找。如果在前面的优化设置中，设置了Limit，那么这里还会有其他信息。
右上角：设计参数图，当前某点的参数（不考虑转子内径）
左下角：响应数据图，横坐标的百分比是设计值占当初设置优化时划定的范围的百分比，纵坐标就是转矩、齿槽转矩的响应值
右下角：标准值（翻译是这样），实际上是优化目标值，平均转矩还是负的，其他都和左图一样的。

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