openmdao

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我想知道是否有一種方法可以傳遞函數應該在每次迭代結束時調用？的原因，我需要這樣的事情是，我運行一個FEA 模擬在各功能的評價，我想輸出 FEA結果（位移，應力）到ExodusII文件中的每個優化迭代後。我最初將我的writeExodus函數放在「功能評估」函數的末尾，我的問題是，每次對函數進行求值時，都會將新的「僞時間步長」寫入我的exodus文件中，而不是僅在每次迭代結束時，這顯然會導

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OpenMDAO中靈活的未知大小

我有一個組件可以在2D網格上生成結果。我希望能夠改變該網格的大小作爲組件的輸入。當我這樣做，我得到的錯誤，如： ValueError: could not broadcast input array from shape (42025) into shape (40401) 我有PARAMS和未知，如： self.add_param('plot_res', val=201, pass_by_o

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約束不滿意

我正在使用openMDAO版本1.7.1，ScipyOptimizer，SLSQP，fd，step_size 1.0e-4。我將設計變量縮放到[0，1]，並在設計變量範圍內得到收斂結果。但是，一個約束條件仍然不能滿足。例如，我將一個參數的約束設置爲[0，1.5]，但最終結果爲1.73。我嘗試了兩種不同的收斂誤差極限，0.01和0.001，但是這個約束並沒有得到滿足。關於爲什麼發生這種事情的任何

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設計變量超出其界限和限制的值似乎被忽略

設計變量的值超出其界限（例如，下界0.0，設計變量值被設置爲-0.004優化器），並且約束似乎被忽略（例如，輸出變量的最小約束條件不滿足）。我正在使用openMDAO版本1.6.4，ScipyOptimizer，SLSQP，force_fd，step_size 1.0e-4。關於爲什麼發生這些事情的任何想法？我的設置是否錯誤？可能的錯誤？如果沒有，如何避免？任何反饋意見。

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在驅動程序/概率級別向OpenMDAO添加約束

是否可以向OpenMDAO問題添加約束？在下面的例子中，我想限制目標函數低於-3.16。我從另一個文件sellar_backend.py導入了sellar問題。我可以在不修改sellar_backend.py的情況下添加這個約束嗎？ sellar_backend.py import numpy as np from openmdao.api import Problem, ScipyOptimi

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SLSQP未能在OpenMDAO中安裝

我正嘗試安裝OpenMDAO 0.10.3.2，但在安裝SLSQP時仍然遇到問題。我遵循this video的指示，但由於某種原因，這個軟件包沒有通過。我認爲問題出在我組織的防火牆上。爲了解決這個問題，我的顧問給我提供了這個文件和另外一行代碼來分別安裝這個軟件包。此代碼在這裏： go-openmdao.py --extra-search-dir=<dir> 不幸的是，它仍然無法正常工作。有人

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OpenMDAO> = 1.X.X不強制執行上限值和下限值？

是否有意在OpenMDAO> = 1.X.X中強制使用上限值和下限值？我會認爲下面的例子應該給出一個錯誤。我可能是錯的，但我認爲OpenMDAO < = 1確實在組件評估超出其輸入變量範圍時失敗。 from openmdao.api import IndepVarComp, Component, Problem, Group class ExampleComponent(Component):

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在python中使用IPOPT和Openmdao（或pyoptsparse）

大家好。我有一個小問題：我正在使用openmdao和pyOptSparseDriver。它適用於某些求解器（例如SLSQP，PSQP），因此安裝沒有問題。現在，我想嘗試與IPOPT相同，但代碼不與pyoptsparse給出。我遵循COIN-OR文檔來安裝IPOPT（http://www.coin-or.org/Ipopt/documentation/node10.html），並且所有東西都可以（

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在pyoptsparse中的某些模塊導入錯誤

大家好，我在我的電腦上安裝了Openmdao，pyOpt和pyoptsparse。由於我的程序和Scipy優化器一起工作，我用隨機優化器pyoptsparse（即'ALPSO'）嘗試了它。它工作，我很高興。但事實證明，這似乎是唯一的一個工作。每當我嘗試使用另一個（如'SLSQP'，這是默認優化器！），我得到這個消息「pyOptSparse錯誤：導入編譯的SLSQP模塊時出錯」 ' - '和'+

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在OpenMDAO 1.x中傳遞numpy數組中的單個標量

我有一個獨立變量x，它被視爲一個numpy數組。我希望能夠根據向量中的其他值約束該向量中的某些值。即x_（k）< x_（k + 1）。我試過了： root.add('p1',IndepVarComp('x',x=np.ones(10,dtype=float)) root.add('con',ExecComp('c0=x[1]-x[0]') root.connect('p1.x','con.x'