优化理论和有限元分析工具直接结合求解汽车结构耐撞性优化问题将遇到很大的困难，解决问题讨论？？？？
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有限元模型越来越复杂、规模越来越大，如整车模型从以前的几万单元发展到现在的上百万单元，如此大规模的模型即使在
16CPU
的并行计算机上运行一次也要花费数小时，
一次优化过程需调用上千次正问题，则使得优化设计失去实用意义；另一方面，
在汽车结构耐撞性过程中，设计变量的变化
往往导致单元计算或接触计算产生问题，导致优化迭代过程中因单次仿真的失效而使整个优化过程无法进行。解决方法讨论？？？？响应面模型广泛的用于汽车结构的耐撞性优化设计中，如福特汽车公司已将响应面法应用到整车的耐撞性优化设计中。响应面方法的应用在一定程度上推动了汽车结构耐撞性优化设计的进步。但传统响应面方法在整个设计空间构造的近似响应函数精度较低，导致基于此近似函数的优化精度差， KURTARAN等将序列响应面法用于汽车结构耐撞性的优化设计中，取得了非常好的效果。还有别的更理想的解决方法吗？
一是提高服务器的计算性能,采用高性能计算,如集群等."工欲善其事,必先利其器".
二是选用合适的有限元软件分析平台,定义好接触,汽车模型的复杂决定其建模是一个大的任务.
三是选用全局优化算法,如遗传算法,并进行必要的计算效率的改进,汽车抗撞性设计本身是一个复杂的多目标问题,需要考虑的因素比较多,因此采用多目标遗传算法为好,这种算法现在比较成熟,也易得.这样可以得到Pareto 最优集.
一家之言,敬请批评指证:)