开一个MDO多学科设计优化的论坛吧！比如 iSIGHT .

     iSIGHT正被世界级的制造商广泛应用。iSIGHT在加快产品进入市场、降低产品成本、提高产品质量等方面，每天都在取得令人瞩目的突破；它在过程集成和设计优化领域的市场占有率超过一半，已经成为该领域厂商们的首选设计软件。  
     iSIGHT已经在清华大学、上海交通大学、北京航空航天大学、大连铁道学院、石油大学等高校，以及航天、机械、动力等相关行业开始得到应用。由于iSIGHT所倡导的MDO多学科优化设计(Multidisciplinary Design Optimization)和基于6 sigma的质量工程设计方法在国内的应用还刚刚起步，所以iSIGHT的引入无疑会大大加快国内制造业数字化、信息化和现代化的水平。

1．  多学科设计优化（Multidisciplinary Design Optimization, MDO）
在工业产品和系统的设计中，一个标准优化问题通常包括最大或最小的优化目标和一系列约束条件和一系列控制变量，通过改变控制变量获得最切实可行的设计方案。
各公司都希望其高技术、大容量的产品能够在继续保持或提高性能的同时，把成本降下来。这种现象是在激烈的竞争和全球化的市场压力造成的。由于大部分产品都已经经过了多年的手工优化，再从中抽取额外的性能变得越来越困难。当然，新的发明是解决此问题的一种方法。但是，历史经验表明：性能是通过经验的不断积累而获得的。在不引入基于计算机的优化设计和质量设计技术的情况下，继续提高性能的能力是值得怀疑的。这是因为复杂的多学科交互问题经常是有组织的，在部件、子系统和系统的层次发生的，人的大脑思维很难同时考虑到这些问题。一个典型的例子就是航空发动机的设计，如图所示。
   
航空发动机原型设计

对于这样的多学科设计优化问题，每个学科可能拥有一种或多种内含大量物理规律的分析代码，如图2所示，所以设计时需要协调多个这样的标准优化问题，其复杂性表现在：
（1）  优化系统的设计正逐渐变为一种包含多个决策系统的分布式行为
（2）  产品的寿命可以利用各种属性或子系统确定或改变
（3）  可通过将整个系统分解为多个能够单独执行MDO的子系统加以调节
（4）  在每一个子系统内部，也可以公式化定义各种确定性或概率性优化问题
   
  三个学科的数据流

如果用人工的经验方法进行优化设计，耗时费力、容易出错，很难对付如此复杂的大规模设计问题，更不用说需要考虑各个学科的耦合和权衡的问题。
而对于传统的all-in-one （即：将整个系统作为一个整体进行优化）算法，在每一次迭代时都要执行一遍完整的多学科分析，各个学科的可行性在每一次迭代时不易保证，从而浪费了在不可行区域进行分析的时间，甚至造成学科分析的失败。
现代的MDO算法，则包含有一系列正规的方法学：并行子空间优化、协同优化等等，他们多采用分而治之的策略，为协调各设计团队之间的工作、解决它们的意见冲突提供了一种必要的手段，另外MDO算法可具备智能决策能力。
要进行多学科设计优化，必须有一个现代的多学科设计的环境，并且它必须具备三个必要条件：
（1）  集成自动化的设计框架
（2）  多种探索工具
（3）  网络分布和协同

以前听说过MDO，没想到还有对应的软件。
  
多介绍一点呀。
让我们学习学习。。

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想不到mdo现在这么早就流行了，真是迟了

沒聽過