结构优化设计一般需要经历费时的结构性能分析过程。对于较为复杂的结构而言，不但需要对多个相关的部件进行有限元分析，而且对同一部件需要进行多种类型的有限元分析(包括静态分析、模态分析和瞬态分析)。因此，如何提高分析效率成为复杂结构优化设计的关键问题之一。
      目前，提高分析效率的方法主要包括近似分析技术和分布式计算技术两类。近似分析技术研究在满足足够计算精度的前提下如何使分析模型尽可能简单。近似分析技术可以有效缩短性能函数的分析时间，但是这些方法的应用往往需要前期的大量准备工作，并存在分析精度问题。分布式计算技术通过充分利用网络计算资源实现高精度结构性能模拟，并从整体上保证了较高的分析效率。本研究以复杂结构静动态协同优化设计为例，详细探讨应用分布式计算技术实现并行有限元分析的策略和方法。
      复杂结构静动态协同优化设计中的多个子优化问题在优化过程中都要提出有限元分析的要求，按顺序完成这些任务使得优化效率极其低下。如图所示，通过有限元分析协调引擎在网络环境下分配分析任务，从而实现分布式并行分析，可以有效提高分析效率。有限元分析协调引擎响应各个子优化问题提出的分析请求，并根据现有的网络计算资源进行规划，将各有限元分析任务定位于确定的网络资源。网络上的有限元分析机在接受分析任务后与对应的子优化问题建立直接链接，独立、自主地完成分配的任务，并把有限元后处理产生的分析结果发送到这个子优化问题。
      实现上述过程，需要解决参数化有限元分析方法、有限元分析过程自动化和有限元分析任务动态分配等几个关键问题。
      利用MSC/PATRAN和MSC/NASTRAN作为有限元分析工具。通过PCL语言(MSC/PATRAN Command Language)编程开发参数化有限元分析程序。

                                                                                  专业从事机械产品设计│有限元分析│强度分析│结构优化│技术服务与解决方案
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