400-123-4567
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2024-04-15 12:39:45
在Matlab中进行拓扑优化时，参数和过滤方法的选择对结果影响非常重要。这方面的研究论文有很多，以下是一些比较有代表性的：
这些论文提供了一些基本思路、方法和经验，但在实际应用时，还需要结合具体问题进行针对性分析和调整。为验证结果是否正确，可以采用有限元分析等方法，对优化后的模型进行静力学分析、疲劳寿命分析等，从而评估其稳定性和可行性。
关于使用SIMP法进行拓扑优化并选择合适参数和过滤方法的论文，以下是一篇代表性的研究：
论文标题："A Comprehensive Survey on Topology Optimization of Continuum Structures with Solid Isotropic Material Penalization"，作者为Y. Luo, X. Zhang, X. Huang。
该论文是对使用SIMP（Solid Isotropic Material Penalization）法进行拓扑优化的综合调研。论文对SIMP法的基本原理和模型进行了详细介绍，同时包括了参数选择和过滤器优化方面的讨论。
论文中提到，SIMP法主要涉及两个重要的参数：惩罚系数（penalization parameter）和密度阈值（density threshold）。惩罚系数用于控制材料的拓扑变化，而密度阈值用于确定二值化的临界密度。
在选择合适的参数时，论文分析了不同参数取值的影响，并提供了一些建议。例如，惩罚系数的选择可以通过对比分析灵敏度和收敛性来确定最佳取值。密度阈值的选择则需要根据具体应用和设计要求进行调整。
此外，论文还涉及到选择合适的过滤方法的问题。过滤方法的目的是平滑优化结果，减少不连续性。论文提供了多种常用的过滤方法，并对它们的优缺点进行了讨论。具体选择过滤方法时，需要根据优化对象和需求进行权衡。
然而，验证结果的正确性需要结合具体问题和实验数据进行定量分析。在论文中，作者还提到了一些验证拓扑优化结果的方法，如有限元分析和实验测试等。
总的来说，该论文提供了关于使用SIMP法进行拓扑优化及参数选择的综合调研，为设计者提供了一些指导意见。但在实际应用中，仍需要结合具体问题进行细致的分析和验证。
另外《基于多约束和动态移动因子的SIMP拓扑优化方法研究》也详细介绍了变密度法及各种影响因子对拓扑优化的影响
前辈您好，我是个学生，刚刚接触tosca fluid，完全不会使用这个软件，请问您有什么教程推荐或者学习建议吗？或者您有相关的教程分享吗？不胜感激，诚盼您的回复，谢谢，本人邮箱：3308816520@qq.com
在 ANSYS Workbench 中进行拓扑优化，以固有频率为约束条件，质量最小化为优化目标，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建模型：首先，在 Workbench 中创建一个三维模型，可以是装配体或单独的零件。
2. 添加材料属性：为模型添加相应的材料属性，如密度、弹性模量等。
3. 创建网格：对模型进行网格划分，可根据需要选择合适的网格类型和尺寸。
4. 施加边界条件：根据实际工况，为模型施加相应的边界条件，如固定约束、弹性边界等。
5. 设置模态分析：在“Modal”模块中，设置模态分析的参数，如分析阶数、求解器类型等。
6. 生成频响曲线：运行模态分析，得到系统的固有频率和振动模态。
7. 创建目标函数：将质量最小化作为优化目标，可以创建一个“Sum of Squares”目标函数，将模型质量表示为线性或二次目标。
8. 创建约束条件：以固有频率为约束条件，可以创建一个“Natural Frequency”约束，将模态分析的结果作为约束条件添加。
9. 设置拓扑优化：在“Topology Optimization”模块中，设置优化算法、迭代次数等参数。
10. 运行拓扑优化：点击“Run”按钮，进行拓扑优化计算。
11. 查看结果：分析完成后，查看优化结果，如质量、固有频率等参数。
关于正弦激励下工作面放大倍数的约束，你可以通过以下方法实现：
1. 创建激励信号：在“Modal”模块中，创建一个正弦激励信号，设置激励频率、幅值等参数。
2. 施加激励：将创建的正弦激励信号施加到模型上的适当位置。
3. 运行模态分析：进行模态分析，得到系统在正弦激励下的响应。
4. 计算放大倍数：根据响应数据，计算工作面的放大倍数。
5. 创建约束：将计算得到的放大倍数作为优化约束条件，添加到拓扑优化中。
这样，在拓扑优化过程中，ANSYS Workbench 将同时考虑固有频率约束和正弦激励下的工作面放大倍数约束，以实现质量最小化和性能优化。
拓扑优化约束固有频率是指在拓扑优化过程中，对结构固有频率的约束。在Workbench中，可以通过添加频率约束来实现这一点。以下是如何在Workbench中为拓扑优化添加频率约束的步骤：
1. 打开ANSYS Workbench软件。
2. 在项目管理器中，双击“拓扑优化”选项以打开拓扑优化模块。
3. 在拓扑优化模块中，选择要进行拓扑优化的结构体。
4. 在“属性”面板中，设置目标函数和约束条件。
5. 点击“添加”按钮，选择“频率约束”选项。
6. 在弹出的对话框中，设置频率约束的名称、类型（固有频率或共振频率）以及相应的数值。
7. 点击“确定”按钮，将频率约束添加到拓扑优化模型中。
8. 保存拓扑优化模型，然后运行拓扑优化分析。
通过以上步骤，可以在Workbench中为拓扑优化添加频率约束，从而实现对结构固有频率的控制。
有时候拓扑优化不止需要一个约束或者目标函数 有些基本的结构参数要求得一起加在优化模型中 比如体积缩小比 比如对称性 比如工艺约束 甚至于结构强度以及某些局部区域的刚度 这样才能得到一个相对合理化的结构 单一约束条件或者目标函数有可能会实现单凸函数的最优解 但不是零部件的实际最优解
在ANSYS Workbench中进行拓扑优化时，以固有频率为约束条件的设置可以通过以下步骤进行：1.模型设置：
2.网格划分：
3.模态分析：
4.优化设置：
5。优化区域：
6.求解与结果：
关于正弦激励下工作面放大倍数的约束，这通常涉及到谐响应分析。你需要：
1.谐响应分析：
2.约束设置：
3.求解与调整：
请注意，ANSYS Workbench的优化过程可能需要多次迭代和调整，以找到满足所有约束条件的最优解。如果你遇到特定的问题，比如说只剩下工作面，这通常意味着你的约束设置得太严格或者设计空间设置不合理。你可能需要调整设计空间，确保足够的材料可以用于满足固有频率的要求，或者调整约束条件，以允许更多的设计自由度。
同问
没作用
请问你解决这个问题了吗？
请问这个源文件能分享一份吗 现在那个网站上没有了
我觉得不行，如果每进行一步拓扑，就将几何结果传递给尺寸优化，搭建响应面的话，这得多大的工作量啊，而且好像拓扑的结果不进行几何修整的话没办法直接进行仿真吧
我个人在推导过程中 感觉框框位置缺项缺少面力和位移 就是图片上的 tv，有没有大佬帮帮孩子
拓扑优化是工程设计中的一种先进方法，它通过优化材料分布来改善结构性能。而遗传算法是一种受生物进化启发的优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制来求解问题。将拓扑优化和遗传算法结合，可以发挥两者的优势，实现更加高效和创新的设计。
拓扑优化的核心思想是在给定的设计空间内，通过优化材料的分布，使得结构在满足一定约束条件下（如强度、刚度、频率等），达到某种性能的最优化。这种优化通常是基于梯度的方法，如灵敏度分析，来指导材料的分布。99行代码的拓扑优化是一个经典例子，它以简洁的方式展示了拓扑优化的基本算法和实现过程。
遗传算法模拟了自然界的进化过程，包括选择、交叉（杂交）和变异。在遗传算法中，首先生成一个初始种群，每个个体代表一个可能的解。然后通过评估这些解的适应度，选择较优解进行杂交和变异，产生新一代种群。这个过程不断重复，直到满足停止条件（如达到预定的迭代次数或适应度阈值）。
结合拓扑优化和遗传算法，可以构建一个强大的优化框架。在这个框架中，遗传算法负责生成和进化材料分布方案（即拓扑设计），而拓扑优化提供了评估每个设计方案性能的方法。
首先进行初始化种群，随机生成一组拓扑设计方案，作为遗传算法的初始种群。这些方案可以是材料分布的不同配置；使用拓扑优化方法评估每个设计方案的性能，如计算其结构刚度或重量，这一步骤相当于遗传算法中的适应度评价；根据适应度选择较优的设计方案，然后通过交叉和变异操作生成新的设计方案，在拓扑优化的背景下，交叉可能意味着两个设计方案的材料分布的某种组合，而变异可能是对材料分布的随机调整；迭代进化直到满足某个终止条件，如达到预定的迭代次数或找到满足要求的设计方案。
在实现这一结合方案时，需要注意编码方式，即如何表示一个拓扑设计方案是关键。常用的方法是将设计空间划分为网格，并用0和1表示每个单元是否含有材料。也需要定义适应度函数，用来来评估设计方案的性能，这个函数应该反映出设计目标和约束条件。交叉和变异操作需要根据拓扑优化的特点来设计。例如，交叉操作可以是父代设计方案中材料分布的某种组合。遗传算法的参数，如种群大小、交叉率和变异率，需要根据具体问题进行调整。
这种结合方法的优势在于全局搜索能力，遗传算法能够在较大的设计空间内进行搜索，有助于避免陷入局部最优。遗传算法的随机性和多样性能够产生创新的设计方案。遗传算法的适用性广泛，不仅适用于传统的结构优化问题，也可以扩展到其他类型的优化问题。
将拓扑优化和遗传算法结合，提供了一种强大且灵活的设计优化工具。这种方法能够在广泛的设计空间内寻找高性能的解决方案，有助于在工程设计中实现创新和效率的提升。尽管实现这种结合需要一定的技术知识和经验，但其潜在力和创新性上，它是非常有价值的。
受杜苏芮影响，北京出现极端强降雨天气，持续两天降雨，是有仪器测量记录140年以来的最大降雨。被暴雨堵在家两天后，终于风起雨住，溜在小区旁的河边，远远望去，是台风杜苏芮扫过的迷蒙天空，四处的一片狼藉与秩序的城市显得格格不入。得到图书位于河北涿州的一个重要仓库，在泄洪中被完全淹没，本次降雨引起了小清河桥的局部垮塌等状况，造成不少损失。在本次降雨过程中，位于小区旁的清河水闸也是少有的闸门全开，保证了城市的正常泄洪。
桥梁是连接河两岸的纽带，既要满足车辆载荷的通过需求，又要抵抗泄洪水流的冲击作用，同时兼顾审美的艺术性，才能成为流传万世的艺术品。比如小时候要求全文背诵的《赵州桥》，“河北省赵县的洨河上，有一座世界闻名的石拱桥，叫安济桥，又叫赵州桥。……下面没有桥礅，只有一个拱形的大桥洞，横跨在三十七米多宽的河面上。大桥洞顶上的左右两边，还各有两个拱形的小桥洞。平时，河水从大桥洞流过，发大水的时候，河水还可以从四个小桥洞流过。这种设计，在建桥史上是一个创举，既减轻了流水对桥身的冲击力，使桥不容易被大水冲毁，又减轻了桥身的重量，节省了石料。……”
很难想象没有理论参考和计算的古人，是如何完成这一壮举，不得不赞叹古人的智慧和才干。中国计算力学工程结构优化设计的开拓者，钱令希前辈在理论上验证了赵州桥的构造符合现代的科学理论[1]。下面用ABAQUS软件对桥梁进行拓扑优化分析，验证其合理性。
首先，建立2D矩形可变形部件，使用切分工具，切出桥面部分，为了保持桥面的完整，该区域为非优化区域。
载荷模块中，设置桥面载荷为10000Pa；边界条件设置为左下和右下端完全约束。
网格划分为四边形网格，采用2D Plane Stress单元求解。
其他前处理与静力分析相同，进入优化模块，创建优化任务，区域选择除桥面非优化区域外的优化区域，勾选Free load regions和Free boundary condition regions。
建立两个设计响应变量，类型为Single-term，其一为Strain energy，即应变能；其二为Volume，即体积。
指定设计响应变量中的目标函数，选择应变能最小，意味着整体柔度最小，根据柔度和刚度的关系，可知，对应桥梁的刚度最大。
指定设计响应变量中的约束条件，设置为去除80%的体积，保留20%的体积。
至此，完成了所有的优化前处理，进入作业模块中，打开优化进程管理器，创建优化作业，最大优化次数设置为30，提交分析。
完成分析后，两个设计响应变量在优化过程中的变化如图所示。
进入后处理中，可以看到优化结果与赵州桥貌似神离。
建立3D实体模型，尺寸为50m×10m×7m，类型为可变形。
载荷模块中，设置桥面载荷为10000Pa，启用桥梁重力场；边界条件设置为左下和右下切分面端完全约束。
网格划分为六面体网格，其他前处理与静力分析相同，进入优化模块，创建优化任务，区域选择除桥面和左右切分面端非优化区域外的优化区域(也可以通过定义集的方式)，勾选Free load regions和Free boundary condition regions。
建立两个设计响应变量，类型为Single-term，其一为Strain energy，即应变能；其二为Volume，即体积。区域选择整体模型。
同样，指定设计响应变量中的目标函数，选择应变能最小，即桥梁的刚度最大。指定设计响应变量中的约束条件，设置为去除80%的体积，保留20%的体积。
至此，完成了所有的优化前处理，进入作业模块中，打开优化进程管理器，创建优化作业，最大优化次数设置为50，提交分析。完成分析后，两个设计响应变量在优化过程中的变化如图所示。
进入后处理中，可以看到优化结果如图所示。
[1]钱令希.赵州桥的承载能力分析[J].土木工程学报, 1987(4).DOI:CNKI:SUN:TMGC.0.1987-04-004.
我自己做这个案例时，会存在两个疑问；
利用optistruct建立拓扑优化模型，由于整车分析工况太复杂，不太容易找到合适的结果，所以干脆直接用简化的载荷加载，外表面加载1MPA的压力，求门槛梁的最小柔度。
立式推力轴承用于支撑旋转机械中的轴向载荷，由于承载能力取决于几何形状，因此可以通过形状优化和拓扑优化来最大限度地提高轴承的承载能力。形状优化通过改变轴承中阶梯的形状来实现，而拓扑优化则使用隐式几何描述，因此阶梯的数量可以变化。
在建立立式推力轴承模型时，我们假设:
假设 2–4 成立表示纳维-斯托克斯方程可以简化为斯托克斯方程，假设 5–6 成立则使我们能够进一步假设流体速度与压力梯度成正比。考虑到这几点以及其他假设，控制方程可以简化为标准的雷诺方程，但为了考虑气蚀问题，本文使用的是 Jakobsson–Floberg–Olsson (JFO)理论。您可以从下面的压力分布草图中看到这一点。沿平均半径将压力绘制成一条彩色线，其面外坐标与压力成正比。当流体通过收缩处时，压力逐渐减小，直到接近下一个阶梯的凹槽时才开始增大。
采用 COMSOL Multiphysics? 软件中的液体动压轴承 接口模拟轴承的物理场。这个功能没有明确考虑面外尺寸，而是使用平面几何代替，并在方程中直接考虑厚度变化，如上图所示。
承载能力取决于压力分布，而压力分布又取决于阶梯的形状。因此，应用形状优化来最大限度地提高承载能力是合理的,
其中， 是作用在轴颈上的分布力，由泊肃叶（Poiseuille）压力、库埃特（Couette）压力和法向压力分量组成。如前所述，该模型考虑了气蚀，但没有尝试限制气蚀的严重程度。
形状优化通过网格变形来改变现有形状。在形状优化 接口中，有许多内置函数可以实现这个操作，本文的示例中使用了三阶多项式壳 特征，其中禁用了面外变形。在一组瓦的前边和后边上应用此特征，并使用扇区对称 特征将网格变形复制到其他瓦上。
这里演示的方法将点的位置固定在圆形边界上，但也可以让这些点沿着圆形边界滑动。不过，这需要使用基于方程建模，并分别在阶梯的后边和前边上应用 控制函数 特征，但这样会使设置变得复杂。设计自由度的提高只能略微优化性能，因此本文将重点研究更简单的方法，COMSOL? 6.1 版本的案例库中内置了一个替代案例，您也可从 COMSOL 官网的案例下载页面下载。案例下载
形状优化的结果如下图所示。结果取决于边的最大变形量和初始凹槽角度。优化后的设计在将油压到瓦上之前，先将油推到中间。
在变形设置中通过重新划分网格进行验证是一种较好的做法。从 COMSOL 案例库中此模型的演示中可以看出，验证并未发现任何数值问题。
在本示例中，最大变形和沟槽角度被固定为与瓦数量无关。因此，最佳瓦数量为 4 个，如下图所示。
无论采用哪种物理方法，形状优化的工作原理都是一样的，因此很容易设置仿真。为了避免数值问题，形状优化引入的网格变形是有限的，但您可以自由尝试在大设计自由度与高性能优化，以及小设计自由度与稳健优化之间取得平衡。无论如何，优化设计在很大程度上依赖于初始几何图形，拓扑结构（以及阶梯数）只能作为优化的输入，而不是输出。拓扑优化通过引入对几何图形的隐式描述来解决这一问题。这种方法可能有其自身的缺点，但在这个示例中，使用拓扑优化方法不会带来任何明显的复杂性。
拓扑优化的工作原理是为每个计算单元引入一个设计变量 。该变量被限制在 0 和 1 的封闭区间内：
凹槽和瓦之间的唯一区别在于油膜厚度 ，因此只要让油膜厚度取决于设计变量，就能满足上述要求。对于其他拓扑优化问题，第三点需要特别注意的是细节，但在本例中，简单的线性插值就足够了。
其中， 是物理场，而
是控制变量场。在这个示例中，可以设置
，但可以通过引入滤波器来去除控制变量场中的小尺度长度来改善收敛性。这样做还能为结果评估和验证提供更平滑的结果。滤波器可用下列偏微分方程（亥姆霍兹滤波器）表示
其中， 是最小尺度长度。(有关拓扑优化的亥姆霍兹滤波器和正则化的更多详细信息，请查看文章：
优化可以自由地将设计变量设置为中间值，在这个示例中，我们可以将其理解为中等油膜厚度，但中间值通常没有明确的物理表示，或者至少没有实际意义。从优化自动找到一个没有中间设计变量的解的意义上来说，这个问题似乎本身就很好解决，也就是说瓦和凹槽之间有明显的区别。
拓扑优化最好从设计变量的均匀值开始。如下图所示，这样的设计有4个瓦，但也可以从非均匀设计开始，以获得不同的局部最优值。
对于这些设置，形状优化和拓扑优化结果非常一致。
在进行拓扑优化后，验证仿真也是一种很好的实践，但形状优化验证的目的是检查与变形单元相关的数值问题，拓扑优化验证的目的是检查与隐式几何表示相关的问题。因此，拓扑优化验证使用的是显式几何表示法，其目标函数明显更好，这表明隐式几何描述需要大量计算成本。进一步探索发现，如果使用更精细的网格，拓扑优化的目标函数会明显更好，如下面的动画所示，该设计初始化时采用了 16 个瓦的拓扑结构。由此产生的设计与之前的设计在质量上相似，类似与人字形槽推力轴承。
所有优化都考虑了固定的旋转方向，这一点在优化设计中清晰可见。初始设计相对于旋转轴是对称的，因此，放宽这一限制显然可以提高性能。正因为如此，如果在优化中同时考虑两个旋转方向，预计目标也会变小。
在这篇博客中，我们讨论了如何利用形状优化和拓扑优化设计立式推力轴承。文章讨论的物理场和优化设置可以通过下列模型及其相关文档进行验证：
您可以查看以下资源了解更多有关优化的信息：
来源于：工程仿真
通常结构优化按照设计变量的类型划分为三个层次：结构尺寸优化、形状优化和拓扑优化，分别如图1所示。
图1 不同优化的区别
在采用拓扑优化后，相较于传统的结构设计与基于结构分析的结构设计，产品开发周期大大缩短，见图2所示。
图2 结构设计方法的产品开发周期
01
—
Workbench中的结构优化
Workbench中有关于尺寸优化的模块，如图3所示，其中Direct Optimization为直接优化，而Response Surface Optimization为线进行响应面分析，然后基于此进行优化。
图3 参数优化模块
Workbench中的拓扑优化，一个是Shape Optimization，一个是Topology Optimization，其中前者不需要借助结构分析即可进行计算，而后者在结构分析完成之后进行优化。在Workbench中的拓扑优化算法采用优化准则法和序列凸规划法。
02
—
针对赵州桥外形的拓扑优化
针对赵州桥的外形进行拓扑优化，分别使用Shape Optimization和Topology Optimization模块进行。
首先，建立模型，如图4所示，并划分网格，如图5所示。
图4 优化前模型
图5 网格模型
1、Shape Optimization通过施加约束和载荷后，如图6所示，并设置目标减重比例，修改显式选项（不修改的话，将不显示去除项），如图7所示。
图6 Shape Optimization约束
图7 Shape Finder的设置
优化后的结果如图8所示
图8 Shape Optimization优化结果
2、Topology Optimization
建立图9所示的模型关系，并设置重量保留比例为30%。优化后的结果如图10所示。
图9 Topology Optimization搭建流程
图10 Topology Optimization优化结果
将仿真优化后的图8和图10与赵州桥图11对比，可以发现赵州桥的结构符合拓扑优化的结果，在此，必须赞叹我国古人的智慧。
我回来啦，整完ERP项目之后，留了些时间给自己充充电，拓展些眼界。这个ERP项目记录还是稍有遗憾的，尤其后半段缺的太多。接下来我会陆续更新最近在做的一个完全从0开始的项目，还有春节归来之后，我可能会再陆续更新一个跨国PLM项目，敬请期待....
今天我一个行外人，聊聊拓扑优化这项技术，不知道是最近火了呢，还是因为我太关注了，到哪里我都能看到有人提及这项技术。最近一次是参加行业交流会，李培根院士也提及这个生成式设计概念。
你们觉得在自己所属行业中做技术创新，难吗？
难, 好像又不难。
难是因为一想到复杂的技术，一看到这被宣传的高大上的成果，自己一个小小螺丝钉，能做出什么伟大创举呢？
不难是因为如果你深究下这创新的实质性举动，你又会觉得豁然开朗。
近期因为一些别人家的项目打开了眼界，一个其他行业较为成熟的技术，被引入另外一个行业，然后经过艰苦奋斗，完成了一项伟大的技术创新。我一个行外人内心直呼：牛掰！
但也引起我深深的疑问，这项在航空、航天、汽车领域应用较深的技术，为啥别的行业就没想过借鉴一下呢？
后来我又发现，跟很多技术人员去讨论的时候，发现他们都知道，只停留在知道，而且都一致认为这是个好东西，但是就是没有用它？是门槛太高？还是说会的人太少？这个是我后续要慢慢解开的迷。
于是，我把这项技术引入到我们所属的行业，我觉得更奇怪的是，我们的上游就在使用这项技术，为什么我们闻所未闻呢？
我是真的挺疑惑的，希望哪天我能找到这个原因。
话题转回来，我最近在做什么事呢，把这项技术通过我的消化吸收，转述给我们研发负责人，听了之后也颇感兴趣，于是我组织了一场技术交流，经验老道拓扑优化技术专家（是实战经验哦，就是我上面说的我之前所在行业实现伟大创举的项目）与我们研发团队，经过一番技术交流后，果然碰撞出了火花....
我们确实有遇到难解的问题，技术专家给到精准独到的见解，具备解决的可能性。这项技术还能够带来一个收益，也是很容易量化的一个成果就是减重降本。
所以双方有了合作的契机。
目前已经沟通了很多轮的合作细节，我会慢慢更新这个项目中遇到的问题，以及解决方案，至于未来能否为我们带来创新，不得而知，至少我们离创新又近了一步。
你说创新难吗？好像又不是...很难...
继上篇擦出火花后，双方有了合作意向，但是毕竟没有过合作，甲方担心技术不落地，乙方担心技术被白嫖，作为中间协调方，应该如何促成双方达成合作呢？
好在双方都比较信任我们这个中间方，先说说甲方的担心，虽说这个技术确实好，尤其专业CAE都很认可，因为他们有所耳闻，而且也打听过。对于负责人呢，她觉得好是好，可是要怎么合作一头雾水，说实话，我也不知道具体怎么做，但是我知道我们技术担心的是一些细节项，是如何开展项目的流程，而这是我们擅长的，我们来主导这个项目立项相关事项，他们只关注技术即可。所以摸着石头过河，具体问题具体方案吧。
我和技术开展沟通，第一轮下来，我们技术为了保险起见，给出这样一个方案，由我方技术提供一个3D模型，然后让对方优化后，然后我们再拿去跟工艺、制造等部门确认落地的可行性，刚开始我觉得这方案貌似可行，因为只有落地了才是实打实的好东西。
可是当我转述到乙方的时候，他们回了句：你们技术真狠！哈哈，意思就是直接跟他们要结果，这是要白嫖吗？因为优化这个东西也是蛮复杂的，首先根据需求先做一轮优化，然后可能需要多次迭代调整，可能才能出来一个比较理想的优化结果。从他们合作的诸多项目来看，我们是头一个提出如此需求的。
我解释的理由是，对于我们公司技术人员来讲，这是个未知且不确定的事情，用技术的话讲，感觉是要去开一个盲盒，是惊喜还是惊吓不得而知。他们惧怕的是折腾一番，最后费钱费力，啥也没得到。乙方也表示理解，经过一番讨论，乙方对自己的技术还是十分自信的，于是，我们商讨了这样的方案：通过设定验收标准，目前有两个合作项，第一个是解决一个盖子加工变形问题，通过提高密封性，给定一个量化值，第二个减重优化，给定一个目标值，如若达不到目标值，此项目就不收钱。
经过这两轮的沟通后，我们技术觉得这态度可以，方案可行，于是我们进入下一道程序，准备汇报立项。
因为这是技术类项目，所以需要汇报技术部的分管副总，分管副总又提出了哪些质疑？
待续......
做项目就像是在闯关，虽然早有预期（并不会顺利开展），但是考验来临时，感觉还是超出了预期，这个考验直接决定了双方关系的去留。本次是进一步向技术副总汇报，东西是个好东西，该从哪些维度汇报，能说明它的好呢？我一个对拓扑优化只了解些皮毛的IT人，开始回忆技术沟通的一些细节，想思路，画导图，应该从哪几点去梳理这次汇报内容呢？我甚至和ChatGpt沟通了几轮。最后是从以下五点出发：
1、Why: 为什么要引入拓扑优化技术？首先这项技术本身具有的前沿优势，其次是能够解决我们实际遇到问题，通过技术交流发现通过这项技术有可能解决一个盖子加工变形问题。第三部分是实现产品减重降本。
2、其他行业成功案例启发：收益空说无凭，所以引入在应用较为成熟的行业，这项技术给他们带来的直接收益，及附加收益。一是验证收益，尤其是降本减重这块，实际数据更有说服力；二是还有些意外惊喜，就是附加收益，有的因为技术创新，获得行业专利，知识产权，产出个专业论文什么的。
3、未来项目收益：首先降本收益，我甚至是拿着我们评估的模型，一个盖子，一个壳体，对方通过模型初步测算，每个可减重约10%，我还找到了所用材料的成本，再根据月产量，估算出一个月降本金额。我觉得这样很有说服力，其实并不然。我还列举了其他收益，也就是从其他行业项目中给我们带来一些收益启发。
4、项目面临挑战：这是在技术交流过程中发现的问题，虽说这项技术是带来了技术优化，但是同样也考验工艺及生产的先进性，技术方案优化后能否落地，这里就分化出了两种人。一种是持悲观态度，这样的技术人员居然占多数，他们预设了未来与工艺及生产产生各种摩擦的场景，因为预设很多困难，感觉没可能而选择维持现状，不去尝试，不去创新。而另外一种人是看到好东西，那就先去尝试，遇到问题再解决问题。还好有话语权的人是后者，否则也就没有这个项目了。
5、未来项目开展方式：这样项目双方如何合作？验收项是什么？都是不明晰的，通过多次沟通第一版确认的合作细节是给定减重目标，作为考核项，但是不能绑定其他学科，也就是说这个优化肯定不能影响流体仿真的性能指标，比如减重目标是10%，如果因为流体性能要求，最终只能降8%，这也算目标完成。后来我们是换了一个流体性能已经确认的模型，然后给定了某些区域是不可以改变的，通过这种方式，对方估算的目标相对会准些。最终的合作细节还是调整为更合理的了，这个后续再说。
以上是自认为整理的很全面的五项，通过这次汇报，又深刻的学习了站在该领域掌舵人的角度，如何去对待一个引入的新事物？所以他对我整理减重成本的这项是不认可的，他觉得通过其他优化，聚部门所有力量，可能也能做到，只是想与不想，还有时间的问题。能不能实现不做评论，但确信的是，从减重降本这个收益点，是行不通的，没有达到解惑的目的。
总结了下该领导更关注的是：这项新技术到底是什么？你能不能用简单的话语说明白（第一性原理）。与传统相比，给我的团队设计模式带来怎样变化？是更高效了吗？如果是，如何实现？这个才是从技术专业角度，从第一性原理出发，真正理解这个新事物到底是个甚？我采用问答的方式梳理：
问：跟传统的仿真相比，到底有什么改变？
答：传统仿真工作模式：结构根据个人经验先设计模型，再交由仿真验证--仿真调整后再反馈给设计，需要反复调整多轮。引入拓扑优化技术：仿真可先根据给定的空间，大致的模型，拓扑优化出合理模型，然后再去指导设计。
问：那与传统相比，根据我们的模型，未来做结构设计大概时间是多少，从概念到设计成数模？（传统的是多少天我忘记了，这里我连线了技术专家）
答：未来技术做这个结构设计大概需要1天的时间，从概念模型到设计成数模？
以上两点他验证的是，引入新技术是否带来效率提升？紧接着追问的是，那乙方团队在其中起到什么作用？是软件就能搞定？乙方提到的技术转移到底转移的是什么？所以引申出下面问题。
问：是软件更重要，还是人的经验更重要？（因为刚开始技术认为拓扑优化是个软件，而且一开始强调这个项目更多的是经验交付-软件使用经验，以及拓扑优化技术应用经验）
答：软件是基础，基于我们要解决的问题及设计优化事项，必须要依托专业的拓扑优化软件工具，一是我们可以传授丰富的软件使用经验；第二，有了软件还得必须搭配专业拓扑优化技术的应用经验，这样的经验决定所能达到的优化结果。举例说明：我和我同事都有拓扑优化技术的经验，他的经验决定了他只能优化5%，而我的经验可以让这个优化提升至10%，这就是我们经验的重要性。
通过这次的技术沟通，技术领导理解了这不仅仅是个软件的问题，更多的是技术转移，以及带来的收益是增效，虽然并不是特别关注减重降本这个附加收益，但是......这又确实是未来实打实肉眼可见的收益。
Anyway，这次考验通过了.....双方关系算是正式确立了....
小考验还是不断的，仍需再次细化合作细节....
