# 最適化

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オプションで最適化ステップを使用することができます。1 つの入力パラメータの最適化にはさまざまなオプションが利用できます。

- 入力パラメータは、条件に基づいて最大化または最小化できます

- 結果パラメータは、最大化または最小化できます。最小化または最大化のターゲットは、結果の合計に係数を掛けたものです。$T = \sum\limits_{i} {f_i\cdot R_i}$

- 結果パラメータのターゲットからの偏差が最小化されます。最適化のターゲット関数は、偏差の二乗の合計に係数を掛けたものです。$T = \sum\limits_{i} {f_i\cdot (R_i - T_i)^2}$

- 前の例では、ラジアル力 Fy を最大化して、L10rh=5000h に達するようにする必要があります。

**(./images/parameterVariationOpti1.png)**

この条件は、パラメータの開始値で満たされる必要があります。そうでない場合、結果はゼロに設定されます。最大値で条件を満たした場合は，計算を停止し，結果もゼロになります。

追加ルールを定義して、最適化パラメータに基づく追加のインプットを設定することができます。追加のインプットは、開始値と最大値、最小値の間の最適化パラメータに依存し、開始値と終了値の間で補間されます。

下図のFyの結果は、すきまが小さい場合、5000hに到達しないため、エラーとなります。

**(./images/parameterVariationOpti2.png)**

別の例では、結果を最大化するための最適化を示します。ベアリングの寿命を最大化するために、複数のアキシアル方向荷重に対してソフトウェアによってすきまが選択されます。

**(./images/parameterVariationOptiRes1.png)**

この係数は結果値をスケールするために使用され、内部許容値は 10-4 に固定されているため、非常に小さいターゲットの場合は係数を増やす必要があります。パラメータの許容値はソルバーによって使用され、必要な精度と関連している必要があります。追加の入力は、最小値と最大値の間の変化の入力に応じて、開始値と終了値の間で補間されます。

結果はグラフで表示されます。

**(./images/parameterVariationOptiRes2.png)**