2.4 多模型优化
顾名思义，多模型优化就是同时优化多个模型，并且使不同模型相同ID的设计变量优化结果保持一致。多模型优化不限于拓扑优化，实际上可以用于各种优化类型。多模型优化的设置过程基本上与单模型优化是一样的。
例如，要设计一座图2-78所示的桥梁。这时只需要考虑一个模型，工况可以有多个。OptiSt-ruct可以优化出一个确定的结果。但是因为这座桥太矮，有了桥船就无法通行了。所以有船时需要先把桥折叠起来让船通过，然后再恢复原样，如图2-79所示。
图2-78 桥梁正常工作工况示意图（模型1）
图2-79 桥折叠时的工况（模型2）
因为模型和工况都不一样了，优化的结果和只考虑通车的情况截然不同。显然设计这座桥的时候需要同时考虑这两种情况，并让模型1和模型2的优化结果完全相同，如图2-80所示。
图2-80 多模型优化
这两个模型都是普通的优化模型，只是没有优化的目标。需要使用第二类响应把这两个模型的柔度加起来作为多模型优化的响应。多模型优化第二类响应的创建目前HyperMesh没有提供界面，不过可以使用提供的WriteMaster-FileforMMO＿modify.tcl脚本创建一个界面，如图2-81所示。
图2-81 .tcl脚本创建.master文件的界面
创建界面
设置模型
提交计算的选项如图2-82所示，-np后面的数字是模型数加1。
图2-82 多模型优化提交作业
实际上多模型优化的模型可能是不同的，或者只共享部分相同设计。各个模型可以设置独立的目标和约束，也可以定义全局的响应，如以下设置。
1）各个模型具有相同的设计，但是使用不同的网格模型，如图2-83所示。
2）相似的模型，有基于工况的参数配置和部件属性（如阻尼），如图2-84所示。
图2-83 使用不同的网格模型
图2-84 有基于工况的参数配置和部件属性的相似模型
3）不同的模型，需要将不同模型组合得到最终的目标和约束，比如总体积最小等，如图2-85所示。
4）不同的模型，共用部分相同的设计，如图2-86所示。
图2-85 需要将不同模型组合得到最终的目标和约束
图2-86 共用部分相同的设计的不同模型
再如，挖掘机安装不同的执行机构时模型和工况都不同，使用多模型优化技术可以方便优化。
操作视频
优化三要素如下。
优化目标：加权柔度最小。
优化约束：体积百分比小于0.3。制造约束使用最小成员尺寸约束、对称约束。
设计变量：所有单元。
模型2只有工况和工作头的网格与模型1不同，设置与模型1类似。
.master文件内容如下。
单模型的优化结果分布如图2-87所示。从图可知单模型优化的结果左右完全不同。图2-88中使用多模型优化两端的优化结果是完全一样的。
图2-87 单模型优化结果iso图
图2-88 多模型优化结果iso图
在OptiStruct中，多个模型中需要保持优化结果相同的拓扑优化设计变量的ID必须一致，因为OptiStruct是通过ID来关联不同模型的设计变量的。如果没有保持ID一致，还是可以得到优化结果，但是各个模型的结果是不相关的。
既然要求结果是“相同的”，那么设计空间的几何形状是不是也必须完全相同呢？答案是否定的。OptiStruct帮助文件Example Guide中的OS-E：0825就是这样一个例子，不同的几何形状（长度是2倍关系，高度是3倍关系）载荷和约束也不相同，我们可以要求优化结果也是同样的对应关系（长度×2，高度×3后优化结果完全一样）。