机械优化设计课程论文
班级：机械
1105
学号：A07110065 姓名：于鸿飞 指导教师：孙伟
机械优化设计综述及展望
摘要:机械优化设计是建立在近代应用数学、物理学、应用化学、应用力学、材料学和计算机程序设计之上的,是解决复杂设计问题的一种有效工具。优化设计方法是机械优化设计的灵魂,本文简要介绍了优化算法发展及机械优化设计方法的选择及其应用与发展前景。 关键词: 设计方法 优化应用 前景展望
Abstract:the mechanical optimization design is based on the modern applied mathematics, physics, applied chemistry, applied mechanics, materials science, and computer programming is an effective tool to solve the problem of complex design. Optimization design method is the soul of mechanical optimization design, this paper briefly introduces the development optimization algorithm and the selection of mechanical optimization design method and its application and development prospect. Keywords: design method to optimize application outlook
机械优化设计是从20世纪60年代初期开始随着数学规划理论的发展和计算机的广泛应用而产生的一门新的学科，是近代先进机械设计技术中的一种方法。机械优化设计是最优化设计技术在机械设计领域的和应用，优化设计是在给定的设计指标和限制条件下,运用最优化原理和方法,在电子计算机上进行自动调优计算,从而选定出最优设计参数,使设计指标达到最优值。该最优设计参数就是一个最优设计方案。目前机械优化设计主要是将优化设计的基础理论、国际大型通用化的优化设计工具软件与现代工程应用实例密切结合,通过机械工程实际应用使得工程技术人员掌握优化设计方法的实质内容及工程应用技巧。所以,加强机械优化设计的应用研究具有一定的实际意义。1
1、机械优化设计的内涵
机械优化设计是一门综合性的学科,既涉及到数学、物理学知识,又涉及到应用化学、应用
力学和材料学知识,具有理论价值和应用价值,是非常有发展潜力的学科。机械的优化设计与机构设计、机械传动设计和机械强度评价共同组成了机械设计的内涵。机械优化设计是建立在近代计算机程序设计之上的,所以它是解决复杂设计问题的一种有效工具。机械优化设计是把传统的机械设计与现代优化理论及方法密切结合起来去处理机械设计实际问题,所以其工程实用价值大。现代机械系统的优化设计问题大部分具有复杂性、跨学科性、而且具有多目标性、多约束性、多参数性、和隐含性的特点。因此,我们必须用现代的设计理论及方法,才能实现现代机械系统的优化设计。现代设计中,不但要求提高机械产品的性能和质量,而且要求缩短设计周期和降低原材料消耗和制造成本,还要求尽量少或无环境污染,提高可回收利用,具有绿色设计的理念。
根据机械优化设计的内涵,机械优化设计的变量选择,一方面要注意各设计变量应相互独立,另一方面要避免耦合情况的发生。由于机械优化设计的目标函数及其相应约束的确定,对精密仪器的优化设计应按其精度最高或者误差最小的要求来建立相应的目标函数。机械优化设计的约束条件不可避免会带来与模型和现实系统出现不相吻合现象。机械优化设计的数学模型确立首先要结合工程实际,参考和优化设计经验,正确把握与目标相关程度大的因素,从而能够尽可能建立确切简洁的、易于使用的数学模型。所以,机械优化设计工程技术人员可依据实际需求选择最合适的优化设计方法,较灵活的改变和组合相应的设计思路。
2、机械优化设计方法概述
优化设计方法是机械优化设计的灵魂,随着数学科学和计算机技术的飞速发展,优化方法
的发展经历了解析法、数值分析法和非数值分析法3个阶段。20世纪50年代以前,古典的微分法和变分法是解决最优化问题的最主要的两种数学方法。这两种方法具有概念清晰和计算精确的特点,但只限于解决小型或特殊的问题,在处理大多数实际问题时,由于计算量很大,计算难度也增加很多。20世纪50年代末,数学规划方法成为了优化设计中求优方法的理论基础。这种方法建立在数值分析的基础之上,利用已知的信息和条件,通过一系列迭代过程求得问
题的最优解。它的相关理论并不复杂,计算过程也很简单,但计算量非常大,而这正是计算机所擅长的工作,因此计算机成了解决数值优化方法的重要工具。在这个时期涌现出了很多其他的优化算法,其中比较常用、效果较好的优化算法有简约梯度法、复合形法、约束变尺度法、罚函数法、随机方向法、可行方向法等。20世纪80年代后,一些新颖的优化方法逐渐出现,如模拟退火、混沌、进化规划、遗传算法、人工神经网络、禁忌搜索等,这些算法通过模拟自然现象或者自然规律得出一些结论,逐渐形成了其具有鲜明特色的优化方法,其内容涉及生物学、神经学、理学、数学、人工智能、统计力学等。
3、机械优化设计方法的分类及其特点
以上比较全面地介绍了一些优化设计方法,每种方法都有各自的特点。这里把这些方法总结归纳出以下几类,着重讨论这几类优化设计方法的特点。 3.1有约束优化设计法
机械优化问题大多数都是有约束的优化问题,根据处理约束条件的方法的不同可以分为间接法和直接法。间接法常见的方法有增广拉式乘子法、罚函数法。它是将有约束优化问题转化为无约束优化问题,再通过无约束优化方法来求解。或者将非线性约束优化问题转化为线性规划问题来处理。直接法常用的方法有复合形法、约束坐标轮换法、网络法等。其内涵是构造一个迭代过程,使每次的迭代点都在可行域中,同时逐步降低目标函数值,直到求得最优解。
3.2无约束优化设计法
无约束化优化设计就是没有约束函数的优化设计。无约束优化设计法很多,包括牛顿法、坐标轮换法、共扼方向法、单纯形法、变尺度法、梯度法等。在寻优过程中是否利用到目标函数的性态(如可微性)是区别无约束优化设计法中直接法和间接法的标准。此法具有计算效率高、稳定性好等优点。 3.3模糊优化设计方法
模糊优化设计法是将模糊信息和因素量化,建立由模糊约束条件、模糊变量以及模糊目标函数组成的模糊数学模型,再通过从模糊到非模糊的变化来实现模糊数学模型的转化,最终利用优化算法进行求解。 3.4基因遗传算法
基因遗传算法是目前非常流行的一种优化算法,简称GA。在目前可检索的期刊文献中基于基因遗传算法进行优化研究的论文占了所有关于优化算法研究论文的很大的一部分。GA是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法,它是美国学者Holland于1975年首先提出来的。GA摒弃了传统的搜索方式,模拟自然界生物进化过程,采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体,并将每一个体编码成符号串形式,模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程,对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传,交叉和变异),根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价,依据适者生存,优胜劣汰的进化规则,不断得到更优的群体,同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体,求得满足要求的最优解。
4、机械优化设计方法及基本思路
解决优化设计问题的关键在于选择正确的优化设计方法,现实情况中,应当根据设计要求
考虑不同优化设计方法的特性和现实情况进行科学合理的选择。一般而言优化方法的选择可以遵循以下几点原则:高效率,可靠性,通用性,稳定性以及初始条件、多变量和约束条件的敏感性。另外,恰当的优化方法选择还需要根据个人经验对优化模型的约束条件、约束函数及目标函数进行深入全面的分析,再根据复杂性和准确性等条件进行评判与选择。总而言之,不同的优化设计方法都是针对某一类问题而产生的,具有各自的优缺点和应用领域,不能绝对单纯地用好坏对其进行评价。
在保证基本机械性能的基础上飞助计算机应用一些精度较高的力学和数学规划方法进行分析计算让某项机械设计在规定的各种设计限制条件下优选设计参数使某项或几项设计指标外观形状结构重量成本承载能力动力特性等获得最优值。
机械优化设计的过程（1）分析设计变量,提出目标函数，确定约束条件建立优化设计的数
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