時間：2023-07-19 16:57:21
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1 傳統(tǒng)工業(yè)的優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用
傳統(tǒng)機械優(yōu)化設(shè)計方法大多應(yīng)用于機械結(jié)構(gòu)和零件功能的優(yōu)化設(shè)計，針對機械結(jié)構(gòu)的性能和形態(tài)進行優(yōu)化。在機械結(jié)構(gòu)上，內(nèi)點罰函數(shù)優(yōu)化法，能夠?qū)偠群蛪簭澖M合強度結(jié)構(gòu)進行良好的優(yōu)化，既能夠滿足尺寸要求又能良好的控制結(jié)構(gòu)自重。在形態(tài)方面，典型的是軸對稱鍛造部件的毛坯形狀的優(yōu)化。在性能方面，采用坐標轉(zhuǎn)換法和黃金分割法對部分兩岸結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計，使得機械結(jié)構(gòu)更加準確保持運動平衡性，提高了傳力性能。這樣看來，傳統(tǒng)機械優(yōu)化設(shè)計方法依然能夠取得良好的效果，所以在機械設(shè)計發(fā)展中不能忽略傳統(tǒng)優(yōu)化方法的
作用。
2 現(xiàn)代工業(yè)的優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用
現(xiàn)代高新設(shè)計方法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用已越來越廣泛。但應(yīng)該看到，現(xiàn)代的設(shè)計不僅僅是單一的完成給定產(chǎn)品的設(shè)計，而應(yīng)該要將產(chǎn)品使用及設(shè)備維修等因素統(tǒng)一進行考慮。所以，機械優(yōu)化設(shè)計在強調(diào)環(huán)保設(shè)計和可靠性設(shè)計等考慮綜合性因素的機械優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用工作更為活躍，機械優(yōu)化設(shè)計的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛，涉及到航空航天工程機械及通用機械與機床的機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到水利、橋梁和船舶機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到汽車和鐵路運輸行業(yè)及通訊行業(yè)機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到輕工紡織行業(yè)、能源工業(yè)和軍事工業(yè)機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到建筑領(lǐng)域機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到石油及石化行業(yè)機械優(yōu)化設(shè)計；涉及到食品機械等機械優(yōu)化設(shè)計。機械優(yōu)化設(shè)計的應(yīng)用還能夠解決具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)問題。
2.1 優(yōu)化設(shè)計網(wǎng)絡(luò)軟件的應(yīng)用
優(yōu)化算法的研究已經(jīng)有所成績，利用網(wǎng)絡(luò)平臺逐漸開發(fā)一些工業(yè)化在線優(yōu)化軟件，便于工業(yè)設(shè)計使用。對于在線機械優(yōu)化設(shè)計軟件來說，亟待解決的問題就是模型問題，對于非常復(fù)雜的系統(tǒng)來說，結(jié)構(gòu)、流程、物料和系統(tǒng)參數(shù)等，都非常復(fù)雜，如果計算對象比較模糊，運算效率會受到嚴重的影響，這就給在線優(yōu)化軟件帶來了巨大的困難。為了解決這種情況，通過合適的算法解決辨別模型，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)特點進行數(shù)據(jù)的識別，讓在線優(yōu)化軟件也能夠良好的應(yīng)用于各種模型，比如國內(nèi)比較成熟的 NEUMAX 軟件包，基于神經(jīng)遺傳算法的在線優(yōu)化軟件包，都能夠良好的實現(xiàn)各種模型的遺傳算法，這些軟件已經(jīng)成功應(yīng)用于甲醇合成機械設(shè)計的優(yōu)化工作中。
2.2 優(yōu)化設(shè)計在MATLAB中的應(yīng)用
在機械設(shè)計中引入優(yōu)化設(shè)計方法不僅能使設(shè)計的機械零件滿足性能要求，還能使其在某些特定方面達到最優(yōu)。利用 MATLAB優(yōu)化工具箱求解機械優(yōu)化設(shè)計問題不僅避免了傳統(tǒng)的設(shè)計方法中人工試湊、分析比較過程中的繁雜與重復(fù)，而且編程簡單、結(jié)果可靠。在上述實例中，利用 MATLAB 軟件中FEMINCON函數(shù)求解夾具設(shè)計問題，最 終設(shè)計的 夾具要比采用傳統(tǒng)設(shè)計方法設(shè)計的質(zhì)量輕、成本低，并且設(shè)計效率高。
2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人類模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)，是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從事例中學(xué)習(xí)，可以處理非線性問題，特別擅長處理那些需要人直觀判斷的信息匱乏的問題，如不完全數(shù)據(jù)集合，模糊信息以及高度復(fù)雜問題等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于優(yōu)化設(shè)計，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：
Hopfield 網(wǎng)絡(luò) 2.BP 網(wǎng)絡(luò)
2.4 模糊優(yōu)化方法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用應(yīng)用模糊優(yōu)化理論能夠?qū)⒃O(shè)計中的模糊因素和模糊主觀信息定量化，通過合理給定約束函數(shù)、目標函數(shù)的容許值、期望值及其模糊分布 （隸屬函數(shù)） 來 “軟化”邊界條件，擴大尋優(yōu)范圍和體現(xiàn)專家的經(jīng)驗、觀點和某些公認的設(shè)計準則。把模糊技術(shù)應(yīng)用于優(yōu)化設(shè)計建模，其特長不僅在于它善于表達模糊概念，處理模糊因素，而且還可將復(fù)雜問題簡化，使優(yōu)化模型更加合理。采用模糊理論建立優(yōu)化設(shè)計模型對求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計問題具有重要意義。
機械優(yōu)化設(shè)計概念
機械優(yōu)化設(shè)計是綜合性和實用性都很強的理論和技術(shù)，為機械設(shè)計提供了一種可靠高效的科學(xué)設(shè)計方法，使設(shè)計者由被動地分析、校核進入主動設(shè)計，能節(jié)約原材料，降低成本，縮短設(shè)計周期，提高設(shè)計效率和水平，提升企業(yè)競爭力、經(jīng)濟效益與社會效益。國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者和科研人員對優(yōu)化設(shè)計理論方法及其應(yīng)用研究十分重視，并開展了大量工作，其基本理論和求解手段已逐漸成熟。并且它建立在數(shù)學(xué)規(guī)劃理論和計算機程序設(shè)計基礎(chǔ)上，通過有效的實驗數(shù)據(jù)和科學(xué)的評價體系來從眾多的設(shè)計方案中尋到盡可能完善的或最適宜的設(shè)計方案。該領(lǐng)域的研究和應(yīng)用進展非常迅速，并且取得了可觀的經(jīng)濟效益。那就讓我們關(guān)注機械優(yōu)化設(shè)計中那些重要的量。
解決優(yōu)化設(shè)計問題的一般步驟
解決優(yōu)化設(shè)計問題的一般步驟如下：
機械設(shè)計問題――建立數(shù)學(xué)模型――選擇或設(shè)計算法――編碼調(diào)試――計算結(jié)果的分析整理
優(yōu)化設(shè)計中數(shù)學(xué)模型的建立
a設(shè)計變量
在最優(yōu)化設(shè)計過程中需要調(diào)整和優(yōu)選的參數(shù)，稱為設(shè)計變量。設(shè)計變量是最優(yōu)化設(shè)計要優(yōu)選的量。最優(yōu)化設(shè)計的任務(wù)，就是確定設(shè)計變量的最優(yōu)值以得到最優(yōu)設(shè)計方案。但是每一次設(shè)計對象不同，選取的設(shè)計變量也不同。它可以是幾何參數(shù)，如零件外形尺寸、截面尺寸、機構(gòu)的運動尺寸等；也可以是某些物理量，如零部件的重量、體積、力與力矩、慣性矩等；還可以是代表工作性能的導(dǎo)出量，如應(yīng)力、變形等。總之，設(shè)計變量必須是對該項設(shè)計性能指標優(yōu)劣有影響的參數(shù)。
b約束條件
設(shè)計空間是一切設(shè)計方案的集合，只要在設(shè)計空間確定一個點，就確定了一個設(shè)計方案。但是，實際上并不是任何一個設(shè)計方案都可行，因為設(shè)計變量的取值范圍有限制或必須滿足一定的條件。在最優(yōu)化設(shè)計中，這種對設(shè)計變量取值時限制條件，稱為約束條件，而約束條件是設(shè)計變量間或設(shè)計變量本身應(yīng)該遵循的限制條件，而優(yōu)化設(shè)計問題大多數(shù)是約束的優(yōu)化問題。針對優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型要素的不同情況，可將優(yōu)化設(shè)計方法進行分類，約束條件的形式有顯約束和隱約束兩種，前者是對某個或某組設(shè)計變量的直接限制，后者則是對某個或某組變量的間接限制。等式約束對設(shè)計變量的約束嚴格，起著降低設(shè)計變量自由度的作用。優(yōu)化設(shè)計的過程就是在設(shè)計變量自由的允許范圍內(nèi)，找出一組優(yōu)化的設(shè)計變量值，使得目標函數(shù)達到最優(yōu)值。
c目標函數(shù)
在優(yōu)化設(shè)計過程中，每一個變量之間都存在著一定的相互關(guān)系著就是用目標函數(shù)來反映。他可以直接用來評價方案的好壞。在優(yōu)化設(shè)計中，可以根據(jù)變量的多寡將優(yōu)化設(shè)計分為單目標優(yōu)化問題和多目標優(yōu)化問題，而我們最常見的就是多目標函數(shù)優(yōu)化。
一般而言，目標函數(shù)越多，設(shè)計的綜合效果越好，但問題求解復(fù)雜。在實際的設(shè)計問題中，常常會遇到在多目標函數(shù)的某些目標之間存在矛盾的情況，這就要求設(shè)計者正確處理各目標函數(shù)之間的關(guān)系。對這類多目標函數(shù)的優(yōu)化問題的研究，至今還沒有單目標函數(shù)那樣成熟
優(yōu)化設(shè)計理論方法
優(yōu)化準則法對于不同類型的約束、變量、目標函數(shù)等需導(dǎo)出不同的優(yōu)化準則，通用性較
差，且多為近似最優(yōu)解；規(guī)劃法需多次迭代、重復(fù)分析，代價昂貴，效率較低，往往還要求目標函數(shù)和約束條件連續(xù)、可微，這都限制了其在實際工程優(yōu)化設(shè)計中推廣應(yīng)用。因此遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法、進化算法等智能優(yōu)化法于20世紀80年代相繼提出，并且不需要目標函數(shù)和約束條件的導(dǎo)數(shù)信息，就可獲得最優(yōu)解，為機械優(yōu)化設(shè)計提供了新的思路和方法，并在實踐中得到成功應(yīng)用。
a遺傳算法
遺傳算法起源于20世紀60年代對自然和人工自適應(yīng)系統(tǒng)的研究，最早由美國密歇根大學(xué)Holland教授提出，是模擬生物化過程、高度并行、隨機、自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法。它按照獲得最大效益的原則進行隨機搜索，不需要梯度信息，也不需要函數(shù)的凸性和連續(xù)性，能夠收斂到全局最優(yōu)解，具有很強的通用性、靈活性和全局性；缺點是不能保證下一代比上一代更好，只是在總趨勢上不斷優(yōu)化，運行效率較低，局部尋優(yōu)能力較差。
b神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個大規(guī)模自適應(yīng)的非線性動力系統(tǒng)，具有聯(lián)想、概括、類比、并行處理以
及很強的魯棒性，且局部損傷不影響整體結(jié)果。美國物理學(xué)家Hopfield最早發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)化能力，并根據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)和統(tǒng)計學(xué)原理，將系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)與最優(yōu)化態(tài)相對應(yīng)，系統(tǒng)能量函數(shù)與優(yōu)化尋優(yōu)過程相對應(yīng)，與Tank在1986年提出了第一個求解線性優(yōu)化問題的TH選型優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的并行計算、近似分析和非線性建模能力，提高優(yōu)化計算的效率，其關(guān)鍵是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，多用于求解組合優(yōu)化、約束優(yōu)化和復(fù)雜優(yōu)化。近些年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法有較大發(fā)展，Barker等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于航空工程結(jié)構(gòu)件的優(yōu)化設(shè)計。
c粒子群算法
Kennedy和Ebehart于1995年提出了模擬鳥群覓食過程的粒子群法，從一個優(yōu)化解集開始搜索，通用個體間協(xié)作與競爭，實現(xiàn)復(fù)雜空間中最優(yōu)解的全局搜索。粒子群法與遺傳算法相比，原理簡答、容易實現(xiàn)、有記憶性，無須交叉和變異操作，需調(diào)整的參數(shù)不多，收斂速度快，算法的并行搜索特性不但減小了陷入局部極小的可能性，而且提高了算法性能和效率，是近年被廣為關(guān)注和研究的一種隨機起始、平行搜索、有記憶的智能優(yōu)化算法。目前，粒子群算法已應(yīng)用于目標函數(shù)優(yōu)化、動態(tài)環(huán)境優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等諸多領(lǐng)域，但用于機械優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域研究還很少。
d多目標優(yōu)化法
功能、強度和經(jīng)濟性等的優(yōu)化始終是機械設(shè)計的追求目標，實際工程機械優(yōu)化設(shè)計都屬于多目標優(yōu)化設(shè)計。多目標優(yōu)化廣泛的存在性與求解的困難性使其一直富有吸引力和挑戰(zhàn)性，理論方法還不夠完善，主要可分為兩大類：①把多目標優(yōu)化轉(zhuǎn)化成一個或一系列單目標優(yōu)化，將其優(yōu)化結(jié)果作為目標優(yōu)化的一個解；②直接求非劣解，然后從中選擇較好的解作為最優(yōu)解。具體有主要目標法、統(tǒng)一目標法、目標分層法和功效系數(shù)法。
優(yōu)化設(shè)計方法的評價指標
根據(jù)優(yōu)化設(shè)計中所以解決問題的特點，選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化方案是非常關(guān)鍵的。因為解決同
一個問題可能有多種方法，而每一種方法也有可能會導(dǎo)致不同的結(jié)果，而我們需要的是可以更加體現(xiàn)生產(chǎn)目標的最優(yōu)方案。所以我們在選擇方案時一定要考慮一下四個原則：
a效率提高。所謂效率要高就是所采用的優(yōu)化算法所用的計算時間或計算函數(shù)的次數(shù)要盡可能地少。
b可靠性要高?？煽啃砸呤侵冈谝欢ǖ木纫笙?，在一定迭代次數(shù)內(nèi)或一定計算時間內(nèi)，求解優(yōu)化問題的成功率要盡可能地高。
c采用成熟的計算程序。解題過程中要盡可能采用現(xiàn)有的成熟的計算程序，以使解題簡便并且不容易出錯。
d穩(wěn)定性要高。穩(wěn)定性好是指對于高度非線性偏心率大的函數(shù)不會因計算機字長截斷誤差迭代過程正常運行而中斷計算過程。
另外選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化方法時要進行深入的分析優(yōu)化模型的約束條件、約束函數(shù)及目標函
數(shù)，根據(jù)復(fù)雜性、準確性等條件結(jié)合個人的經(jīng)驗進行選擇。優(yōu)化設(shè)計的選擇取決于數(shù)學(xué)模型的特點，通常認為，對于目標函數(shù)和約束函數(shù)均為顯函數(shù)且設(shè)計變量個數(shù)不太多的問題，采用懲罰函數(shù)法較好；對于只含線性約束的非線性規(guī)劃問題，最適應(yīng)采用梯度投影法；對于求導(dǎo)非常困難的問題應(yīng)選用直接解法，例如復(fù)合形法；對于高度非線性的函數(shù)，則應(yīng)選用計算穩(wěn)定性較好的方法，例如BFGS變尺度法和內(nèi)點懲罰函數(shù)相結(jié)合的方法。
結(jié)論
機械優(yōu)化設(shè)計作為傳統(tǒng)機械設(shè)計理論基礎(chǔ)上結(jié)合現(xiàn)代設(shè)計方法而出現(xiàn)的一種更科學(xué)的
優(yōu)化設(shè)計方法，可使機械產(chǎn)品的質(zhì)量達到更高的水平。近年來，隨著數(shù)學(xué)規(guī)劃理論的不斷發(fā)展和工作站計算能力的不斷挖掘，機械優(yōu)化設(shè)計方法和手段都有非常大的突破，且優(yōu)化設(shè)計思路不斷的開闊?？傊?，每一種優(yōu)化設(shè)計方法都是針對某一類問題而產(chǎn)生的，都有各自的特點，都有各自的應(yīng)用領(lǐng)域，機械優(yōu)化設(shè)計就是在給定的載荷和環(huán)境下，在對機械產(chǎn)品的性能、幾何尺寸關(guān)系或其它因素的限制范圍內(nèi)，選取設(shè)計變量，建立目標函數(shù)并使其獲得最優(yōu)值得一種新的設(shè)計方法，其方法多樣依據(jù)不同情形選擇合理的優(yōu)化方法才能更簡便高效的達到目標。當(dāng)今的優(yōu)化正逐步的發(fā)展到多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計，充分利用了先進計算機技術(shù)和科學(xué)的最新成果。所以機械優(yōu)化設(shè)計的研究必須與工程實踐、數(shù)學(xué)、力學(xué)理論、計算機緊密聯(lián)系起來，才能具有更廣闊的發(fā)展前景。
參考：
[1]白新理.結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[M]. 河南：黃河水利出版社，2008.
【關(guān)鍵詞】機械設(shè)計；優(yōu)化設(shè)計；方法
引 言
機械優(yōu)化設(shè)計，所涉及的學(xué)科眾多。其中包含物理學(xué)、材料學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)及化學(xué)、應(yīng)用力學(xué)以及計算機程序設(shè)計等，系處理較為復(fù)雜的設(shè)計的有效工具之一。此次研究除去闡述優(yōu)化設(shè)計方法，還總結(jié)出歸納出無約束優(yōu)化設(shè)計法、有約束優(yōu)化設(shè)計法、基因遺傳算法三類優(yōu)化設(shè)計手段，并對三者的特點進行論述，最后，對選取優(yōu)化設(shè)計手段的幾大要素進行闡述。
一、優(yōu)化設(shè)計手段的論述
機械優(yōu)化領(lǐng)域的設(shè)計靈魂即是優(yōu)化設(shè)計方法，伴隨計算機技術(shù)及數(shù)學(xué)科學(xué)迅速發(fā)展，解析法、數(shù)值分析法及非數(shù)值分析法為其所發(fā)展經(jīng)歷的三個階段。
20世紀的50年代初，解決最優(yōu)化問題的兩種最主要的數(shù)學(xué)方法是，古典的變分法與微分法。此兩種手段具計算精準及概念清晰的主要特征，可是，不足之處是僅限于解決一些小型或是特殊問題，于處理大型的實際問題之時，因過大的計算量，無形中增加了計算的難度。
20世紀50年代末，于優(yōu)化設(shè)計中，其求優(yōu)方法的理論基礎(chǔ)即是數(shù)學(xué)規(guī)劃手段。該方法是以數(shù)值分析為前提，結(jié)合已知的信息及條件，最后通過一連串的迭代過程得出問題最優(yōu)解。但是其相關(guān)的理論還是比較簡單的，計算的過程亦相對容易，只是計算的量極其大，可是此亦正是計算機所有工作中最為擅長的一項，當(dāng)然，計算機也就歸為了數(shù)值優(yōu)化措施工具中最關(guān)鍵的那一類。
20世紀80年代末，如模擬退火、進化規(guī)劃、混沌、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及禁忌搜索等一些優(yōu)化方法層出不窮，上述算法經(jīng)模擬自然現(xiàn)象及規(guī)律而獲得某些結(jié)論，一步步產(chǎn)生具有特點的優(yōu)化方法，它的內(nèi)容涉及到物理學(xué)、統(tǒng)計力學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)學(xué)、人工智能等。
二、設(shè)計方法
該設(shè)計方法被大量的應(yīng)用到機械工程中，主要是因為它可以在特定的背景中確保方案最為合理，而且不需要使用太多的人力物力。該方法從最初的數(shù)值法到后來的數(shù)值分析，最后過渡到非數(shù)值分析。最近幾年由于電腦技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在設(shè)計的時候可以通過合理的選取設(shè)計數(shù)值進而得到最為優(yōu)秀的方案，而且還能夠大大的縮短用時。將該方法和電腦科技有效的融會到一起，是時展的產(chǎn)物，必將得到發(fā)揚。
三、類型和特征簡介
1、無約束優(yōu)化設(shè)計法
具體的說分成兩個類型，一種是像共軛梯度法、最速下降法、牛頓法等方法，它是利用目標函數(shù)的一階或二階導(dǎo)數(shù)的無約束優(yōu)化方法。另一種是像單形替換法、坐標輪換法等，利用目標函數(shù)值的無約束優(yōu)化方法。
2、遺傳算法
該方法是對隨機群體不斷的演變選擇，進而獲取最為合理的方法。它非常的類似于自然界的淘汰法則，適應(yīng)社會發(fā)展的必然得到發(fā)展，而落后的必然會被遺棄。該方法有兩大特點，即能夠起到優(yōu)化整體的作用，同時還有很好的適應(yīng)能力。它被應(yīng)用到很多領(lǐng)域中，比如問題診斷等等。最近幾年它在工程方面也體現(xiàn)出了自身的巨大價值。接下來就具體的展開論述。第一是它能夠論述可靠性問題。第二是能夠辨別參數(shù)。它能夠大體的分辨結(jié)論數(shù)值，明確了大體的區(qū)間之后，再通過遺傳措施對設(shè)定的數(shù)值以及結(jié)論數(shù)值一起優(yōu)化處理。第三，能夠設(shè)計機械方案。為了和目前的編碼體系保持一致，其設(shè)置了一系列的遺傳方法，通過這些方法掌控它的搜索活動，而且通過復(fù)制等活動不斷的迭代，進而得到最為優(yōu)秀的方案。除此之外，它還可以應(yīng)用到很多的其他行業(yè)中，比如節(jié)能設(shè)計以及數(shù)控加工誤差等。上文講述了很多它的優(yōu)點，不過它也并非是完美的。比如目前還無法優(yōu)化其自身的數(shù)值，無法通過新的設(shè)置來提升效率，目前的操作方法還不是很完善等等的一些問題。一般采用懲罰函數(shù)法求解約束優(yōu)化問題時，其難點是如何選擇合適的懲罰因子。該因子太大的話，會使得搜索工作變得困難，但是如果設(shè)置得太小的話，可能造成整個懲罰函數(shù)的極小解不是原目標函數(shù)的極小解。
3、約束優(yōu)化設(shè)計法
根據(jù)處理約束條件的方法不同可分為間接法和直接法。間接法常見的有增廣乘子法、懲罰函數(shù)法。它是將非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃問題或是將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成無約束優(yōu)化問題來求解。直接法常見的方法有復(fù)合形法、網(wǎng)絡(luò)法和約束坐標輪換法等。它的本質(zhì)是創(chuàng)造一個迭代的步驟，確保所有的迭代點都能夠在可行區(qū)間之中，進而不斷的降低數(shù)值，一直到最為合理為止。
4、蟻群算法
是通過人工模擬螞蟻搜索食物的過程來求解旅行商問題，在1991年由意大利學(xué)者M.Dorigo等人提出。蟻群算法適合非線性問題的求解，避免了導(dǎo)數(shù)等數(shù)學(xué)信息，對系統(tǒng)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型沒有很高的要求。主要應(yīng)用在：交通建模及規(guī)劃電信路由控制、集成電路布線設(shè)計、有序排列問題、二次分配、車間任務(wù)調(diào)度等問題的求解。雖然蟻群算法具有并行計算、正反饋選擇和群體合作等優(yōu)點，但也存在著容易出現(xiàn)“停滯”現(xiàn)象和需要較長的搜索時間兩個缺陷。吳慶洪等提出了應(yīng)用改進型蟻群算法解決有序排列問題，運用新的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，討論不同的軌跡更新規(guī)則對仿真結(jié)果的影響的一種具有變異特征的蟻群算法，并通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)驗證了相對于標準的蟻群優(yōu)化算法中，改進型蟻群算法的優(yōu)勢所在。
5、模擬退火算法
模擬退火算法，最早在1953年由Metropolis提出，1983年Kirkpatrick成功地應(yīng)用在組合最優(yōu)化問題。模擬退火算法是一種通用的優(yōu)化算法，用以求解不同的非線性問題；能夠發(fā)揮出良好的收斂性特征，而且適應(yīng)能力很是強大；對不可微甚至不連續(xù)的函數(shù)優(yōu)化，能以較大概率求得全局優(yōu)化解；能處理不同類型的優(yōu)化設(shè)計變量；并且對目標函數(shù)和約束函數(shù)沒有任何要求；不需要任何的輔助信息。目前已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、控制工程、數(shù)值分析和生產(chǎn)調(diào)度等。這個方法雖然有很多的優(yōu)點，不過它也存在一些缺點，比如它的效果不是很好，而且整個運算活動耗費的時間非常久。通過上文的分析我們得知了這幾種算法本身的優(yōu)點和缺陷，應(yīng)該盡量的避免其缺陷，將優(yōu)勢結(jié)合到一起，對其進行完善。
四、合理選取方法
通過上文中對設(shè)計特征的分析，我們得知要想保證設(shè)計合理，就要正確的選取優(yōu)化方法。這主要是因為即使是一個完全相同的內(nèi)容它也會存在很多不一樣的解決措施。然而并非是并存的這幾個措施都能夠?qū)栴}解決得天衣無縫。比如一些措施會使得設(shè)計的最終結(jié)果和我們當(dāng)初的設(shè)置不符。要想避免這種現(xiàn)象，就需要我們牢牢此遵守四個基礎(chǔ)原則。第一，要保證可靠性好，第二要保證使用的計算程序是合理的，第三要確保其穩(wěn)定，最后要保證效率。除此之外，還需要工作者的工作經(jīng)驗豐富，只有這樣才可以分析相關(guān)的函數(shù)值，結(jié)合復(fù)雜性等要素對其進行合理的選取判斷。優(yōu)化設(shè)計的選擇取決于數(shù)學(xué)模型的特點，對于只含線性約束的非線性規(guī)劃問題，最適應(yīng)采用梯度投影法；對于約束函數(shù)和目標函數(shù)均為顯函數(shù)且設(shè)計變量個數(shù)較少的問題，采用懲罰函數(shù)法較好；針對那些求導(dǎo)有難度的要使用直接解法；對于高度非線性的函數(shù)，就要選取那些較為穩(wěn)定的措施。
結(jié)束語
從機械產(chǎn)品設(shè)計的全局來看，目前比較先進的優(yōu)化設(shè)計，大多數(shù)還停留在設(shè)計方案后參數(shù)優(yōu)化方面，面向產(chǎn)品設(shè)計，應(yīng)將優(yōu)化設(shè)計拓寬到機械設(shè)計產(chǎn)品的全生命周期過程，是適應(yīng)機械產(chǎn)品設(shè)計。隨著機械技術(shù)不斷地發(fā)展，在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)支持下，現(xiàn)代機械先進優(yōu)化設(shè)計技術(shù)將進行新一輪的發(fā)展。
參考文獻
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關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)計;數(shù)學(xué)模型;成本;質(zhì)量;公差
中圖分類號:TH122 文獻標識碼:B 文章編號:1009-9166(2009)020(c)-0098-01
優(yōu)化設(shè)計是指在據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計要求,合理確定各參數(shù),使產(chǎn)品取得較高的經(jīng)濟效益和較好的使用性能。優(yōu)化設(shè)計一般步驟為:
(一)建立優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型;
(二)求出最優(yōu)設(shè)計參數(shù)。
優(yōu)化設(shè)計模型是設(shè)計問題的數(shù)學(xué)形式,是反映設(shè)計問題各主要因素之間內(nèi)在聯(lián)系的一種數(shù)學(xué)關(guān)系。本文主要討論三種優(yōu)化設(shè)計模型:“成本――公差”模型、“質(zhì)量――公差”模型、“質(zhì)量――公差――成本”模型的建立過程及其用適用范圍。
一、優(yōu)化設(shè)計模型
(一)成本――公差模型
產(chǎn)品加工成本在機械產(chǎn)品的總成本中占有重要地位,影響加工成本的因素眾多,其中零件公差起著重要的作用。一般來說在產(chǎn)品設(shè)計時零件公差等級越高就越能保證產(chǎn)品設(shè)計要求,但這必然導(dǎo)致產(chǎn)品加工成本提高?！肮瞑D成本”模型是公差優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ),是建立機械產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計目標函數(shù)的依據(jù)。但是由于影響產(chǎn)品加工成本的因素很多,因此難以確定一個通用的“成本―公差”關(guān)系式。較為常見的模型:
⑴
式中:ci――第i個零件的加工成本; ai――與公差無關(guān)的成本常數(shù);
bi――與公差有關(guān)的成本系數(shù); ti――第i個零件的公差。
通過選取多個統(tǒng)計樣本,對統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析,便可得成本-公差模型參數(shù)值如下:
⑵
⑶
(二)質(zhì)量――公差模型
機械產(chǎn)品的質(zhì)量在很大程度上是與產(chǎn)品的工作精度等輸出性能指標聯(lián)系在一起的。在一般情況下,產(chǎn)品的輸出特性參數(shù)都是構(gòu)成產(chǎn)品的零部件參數(shù)的映射。因此,產(chǎn)品的輸出特性都可用其零部件參數(shù)按照一定得數(shù)學(xué)關(guān)系來描述。同樣的道理,產(chǎn)品精度與零件公差之間也可以建立起相應(yīng)的數(shù)學(xué)表達式:
T=F(t1,t2,……,t3) ⑷
式中:T――產(chǎn)品輸出特性(T)的公差。
為了將產(chǎn)品設(shè)計精度T按一定的規(guī)則分配給相關(guān)零件公差,且使得產(chǎn)品制造成本最少,先確定產(chǎn)品輸出特性誤差的傳遞途徑,再引入統(tǒng)計公差模型:
⑸
式中:ξi――第i個公差傳遞系數(shù); Ki――第i個公差相對分布系數(shù);
K――輸出特性公差相對分布系數(shù),零件尺寸成正態(tài)分布時取1。
由式⑴可知產(chǎn)品總制造費用,用C表示:
⑹
聯(lián)合⑸、⑹兩式,以總成本ΣT最小為公差分配判據(jù),可求得各零件公差計算通式:
⑺
(三)質(zhì)量――公差――成本模型
田口玄一博士認為:“質(zhì)量損失是指產(chǎn)品出廠后給社會帶來的損失”,質(zhì)量損失給社會帶來的損失的后果,首先反映在用戶購買該產(chǎn)品的意愿上,并且直接影響到該產(chǎn)品的市場占有率,最終也要給產(chǎn)品制造企業(yè)帶來經(jīng)濟損失。田口玄一博士提出的質(zhì)量損失函數(shù),描述了產(chǎn)品輸出特性與質(zhì)量損失之間的定量關(guān)系:產(chǎn)品輸出特性值偏離目標值越大,損失越大,即質(zhì)量越差,反之,質(zhì)量就越好。質(zhì)量損失函數(shù)如下:
L(T)=N(T-M)2 ⑻
式中:M――產(chǎn)品輸出特性的目標值; N――質(zhì)量損失系數(shù)。
由于產(chǎn)品輸出特性公差T=|T-M|,故有:
L(T)=N(T)2 ⑼
根據(jù)田口玄一質(zhì)量理論,產(chǎn)品總損失為產(chǎn)品成本與產(chǎn)品質(zhì)量損失的總和,用L表示,則
L=L(T)+C ⑽
將⑺帶入⑹式,得到:
⑾
由⑵、⑶、⑹、⑾四式可得“質(zhì)量―公差―成本”優(yōu)化模型:
⑿
二、結(jié)論與推廣
本文探討了優(yōu)化設(shè)計的重要內(nèi)容:優(yōu)化模型的建立。介紹了三種常見的機械產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計的模型:“成本――公差模型”、“質(zhì)量――公差模型”,“質(zhì)量――公差―成本”?！俺杀鲸D―公差模型”常用于零件優(yōu)化設(shè)計,常用于優(yōu)化單個零件的成本和公差?！百|(zhì)量―公差模型”常用于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計,用于優(yōu)化產(chǎn)品組成零件的公差優(yōu)化問題。“質(zhì)量―公差―成本模型”常用于產(chǎn)品可靠性設(shè)計和成本控制,使產(chǎn)品的制造成本、經(jīng)濟效益和合格率達到預(yù)期指標。
作者單位:重慶大學(xué)機械工程學(xué)院
參考文獻:
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1.優(yōu)化設(shè)計可以最大限度地節(jié)約設(shè)計開支和成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益
雖然隨著機械設(shè)計技術(shù)的進步以及管理流程的簡化，新時期的機械設(shè)計成本開支已經(jīng)有所降低，但是仍然有可以壓縮的空間。需要注意的是，運用優(yōu)化設(shè)計的方法對機械設(shè)計的成本開支進行削減，要基于保障設(shè)計質(zhì)量的前提；倘若成本的控制要以犧牲質(zhì)量為代價，則這樣的控制手法必須果斷舍棄。在機械設(shè)計中采取優(yōu)化設(shè)計路線，能夠減輕前期和設(shè)計過程中的成本開支，為設(shè)計單位節(jié)省一筆不小的資金。優(yōu)化設(shè)計的最佳方案往往是符合設(shè)計流程的，是可以發(fā)揮出現(xiàn)有材料、設(shè)備和人員最大能量的，所以不需要額外耗費多余的人力、財力和物力。因此，優(yōu)化設(shè)計能夠節(jié)約機械設(shè)計的開支成本是有科學(xué)依據(jù)和理論基礎(chǔ)的。
2.優(yōu)化設(shè)計可以提高機械產(chǎn)品的科技附加值，從而提高產(chǎn)品的競爭力和提高企業(yè)的經(jīng)濟效益
機械設(shè)計的產(chǎn)品是一種自然屬性但是具備商業(yè)價值的“商品”，這就必然要與市場發(fā)生關(guān)聯(lián)。同時，優(yōu)化設(shè)計方法在機械設(shè)計中的應(yīng)用，能夠增加機械產(chǎn)品的科技含量和技術(shù)附加值，大大提高產(chǎn)品的市場競爭力。例如，隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展以及相互之間融合度越來越高，機械設(shè)計的產(chǎn)業(yè)化正在形成，即機械設(shè)計可以作為一個單獨的工程鏈條存在。如果把機械設(shè)計的產(chǎn)品作為一個普通商品看待，這種商品必須是價格最低、質(zhì)量最好、科技含量最高的，這樣該產(chǎn)品才能在市場中取得占有率，企業(yè)才能因此獲取利益最大化。所以，機械設(shè)計企業(yè)都在努力追求“這樣的機械產(chǎn)品”，而這樣的產(chǎn)品往往需要通過優(yōu)化設(shè)計來實現(xiàn)。
優(yōu)化設(shè)計為機械設(shè)計產(chǎn)品的技藝提升、附加值增大提供了全新的路徑，也為機械設(shè)計單位和企業(yè)的發(fā)展增添了新的利潤增長點。例如，隨著信息技術(shù)、計算機技術(shù)、材料技術(shù)、液壓技術(shù)、加工制造工藝的不斷發(fā)展和成熟，機械設(shè)計的每一個環(huán)節(jié)都會有一種或多種新技術(shù)的注入，最終的機械產(chǎn)品往往“飽含科技”，其技術(shù)附加值自然可以達到一個高位。類似這樣的高附加值機械產(chǎn)品，在市場中的價格是可以預(yù)見的，企業(yè)因此帶來的收益也很高。由此可見，優(yōu)化設(shè)計對于當(dāng)今的機械設(shè)計的重要性。
二、實現(xiàn)機械設(shè)計優(yōu)化設(shè)計的有效策略
優(yōu)化設(shè)計可以為機械設(shè)計提供質(zhì)量和效益的保證，因此必須引入科學(xué)有序的優(yōu)化設(shè)計方案，使之產(chǎn)生明顯的效果。從當(dāng)前的情況看，機械優(yōu)化設(shè)計可以從如下角度考量。其一，機械設(shè)計的一維搜索優(yōu)化方法，這種方法也是當(dāng)前機械設(shè)計優(yōu)化方法的最典型代表，以數(shù)學(xué)函數(shù)為理論基礎(chǔ)，透過搜索區(qū)間的確定，來保證優(yōu)化方案的有效性。一維搜索方法是一維問題的最基本方法，也是多維機械設(shè)計的基礎(chǔ)方法。
眾所周知，機械設(shè)計大都是多維的，很少有一維的情況，但是這恰恰說明了一維的重要性和基礎(chǔ)。就好比數(shù)學(xué)中的從0到9的10個數(shù)字，它們構(gòu)筑了數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)，成為數(shù)學(xué)的理論“細胞”。一維搜索方法在機械設(shè)計的應(yīng)用，往往直接影響優(yōu)化設(shè)計問題的求解速度。其二，機械優(yōu)化設(shè)計會用到約束優(yōu)化方法和無約束優(yōu)化方法。在機械優(yōu)化設(shè)計中，經(jīng)常使用的是約束優(yōu)化的方法。除此之外，機械優(yōu)化設(shè)計還可以通過線性規(guī)劃方法、多目標及離散變量優(yōu)化方法來實現(xiàn)?？傊?，諸多優(yōu)化方法的存在和操作為機械優(yōu)化設(shè)計提供了多元化的路徑。（本文來自于《黑龍江科學(xué)》雜志?！逗邶埥茖W(xué)》雜志簡介詳見。）
三、結(jié)語
關(guān)鍵詞：優(yōu)化設(shè)計；農(nóng)業(yè)機械；應(yīng)用研究
1優(yōu)化設(shè)計在農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中應(yīng)用的意義
要提高我國農(nóng)機產(chǎn)品的質(zhì)量，就要大力提高農(nóng)機生產(chǎn)制造水平和設(shè)計水平，對傳統(tǒng)的農(nóng)機產(chǎn)品設(shè)計進行改進。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機械零部件設(shè)計一般采用經(jīng)驗類比，通過力學(xué)簡單計算來完成。傳統(tǒng)的設(shè)計優(yōu)化方式對設(shè)計人員的經(jīng)驗要求較高，很多創(chuàng)新設(shè)計和優(yōu)化設(shè)計都缺乏數(shù)據(jù)支持，過度的設(shè)計導(dǎo)致機械綜合性能提高的同時，制造成本大幅上升。
2優(yōu)化設(shè)計的基本思路
優(yōu)化設(shè)計是從若干種可行性方案中擇優(yōu)選出一種最佳的設(shè)計方法，這種選擇是以初始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用計算機技術(shù)聯(lián)合實現(xiàn)的。優(yōu)化設(shè)計對軟件計算能力和模型構(gòu)建能力有較高的依賴，近年來隨著計算機科技的不斷發(fā)展和軟件開發(fā)能力的不斷提高，計算機在機械設(shè)計中發(fā)揮了重要的作用。同時，計算機的發(fā)展也使優(yōu)化設(shè)計理念得以實現(xiàn)，優(yōu)化設(shè)計的思路也越來越開闊。
3計算機軟件在優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
要實現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計在農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中的應(yīng)用，先進的軟件技術(shù)是必不可少的。設(shè)計軟件是設(shè)計者的工具，對于農(nóng)業(yè)機械設(shè)計者來講，能夠熟練應(yīng)用軟件完成虛擬制造、實驗和測試，對參數(shù)進行分析，是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械優(yōu)化設(shè)計的必要因素[2]。
3.1ANSYS軟件
ANSYS軟件是一種大型有限元分析軟件，由美國ANSYS公司研發(fā)，這種軟件能夠與多種計算機輔助設(shè)計軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和交換，被普遍應(yīng)用于汽車工業(yè)、建筑橋梁等方面設(shè)計中。
3.2ADAMS軟件
ADAMS軟件是一種對機械系統(tǒng)動力學(xué)進行自動分析的軟件，由美國機械動力公司開發(fā)，通過ADAMS軟件，能夠建立機械系統(tǒng)幾何模型，對虛擬機械系統(tǒng)進行動力學(xué)分析，預(yù)測機械系統(tǒng)的性能、碰撞加速和運動范圍等[3]。
4優(yōu)化設(shè)計在農(nóng)業(yè)機械設(shè)計中的應(yīng)用
4.1幾何模型的建立
結(jié)合設(shè)計零部件的特征、材質(zhì)和其他約束條件，通過Pro/E軟件進行幾何模型的建立，本次研究基于Pro/E軟件應(yīng)用的基礎(chǔ)上，采用旋轉(zhuǎn)建模的方法，建立齒輪軸模型。齒輪過渡段圓的半徑R=8.6mm。
4.2模型材料屬性設(shè)置
模型材料屬性包含材料材質(zhì)、密度、彈性模量、泊松比等。
4.3約束與載荷
齒輪的驅(qū)動軸兩端，靠的是軸承作為支撐，加載載荷較為復(fù)雜，本文通過兩種方式加載扭矩，一種是通過運動學(xué)模塊進行扭矩分析，分析的受力情況信息傳遞到結(jié)構(gòu)分析模塊中；一種是取相近的加載扭矩數(shù)值輸入到結(jié)構(gòu)分析模塊中。經(jīng)過判定，本文采用第二種方式。沿著軸向建立起圓柱坐標系，加載圓柱面的殼，厚度取值1mm，這種取值也是為了便于分析，然后找到扭矩加載點，進行扭矩加載。這個環(huán)節(jié)需要注意，驅(qū)動力矩要在軸的中部位置加載，扭矩為8600N.mm，在軸的兩端加阻力扭矩，兩端本別為4300N.mm。
4.4模型分析
在模型分析環(huán)節(jié)中，完成受力和約束參數(shù)設(shè)置后，在利用Pro/E軟件進行靜態(tài)模型構(gòu)建，然后對靜態(tài)模型進行相應(yīng)的分析。通過軟件對構(gòu)建模型的分析結(jié)果可以確定，最大的應(yīng)力為16.7N/mm2,而設(shè)計所用材料材質(zhì)為45號鋼，最大的屈服應(yīng)力能夠達到350N/mm2以上，鋼材的屈服應(yīng)力范圍遠遠大于設(shè)計零部件的最大應(yīng)力，可見在尺寸選擇中相對比較保守。
4.5設(shè)計參數(shù)的建立
設(shè)計的過程主要是模型建立的過程，而在模型建立的過程中，設(shè)計者將要建立許多參數(shù)，其中包括物理性能參數(shù)、結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)等，這些參數(shù)代表著所用材料的基本屬性和要達到的設(shè)計性能，當(dāng)參數(shù)發(fā)生了變化，建立的模型性能也將隨著發(fā)生變化。如果針對所有參數(shù)進行優(yōu)化，將增加設(shè)計過程中龐大的計算量，這樣就需要設(shè)計者對這些參數(shù)進行優(yōu)選，結(jié)合不同參數(shù)對模型的影響程度，和對設(shè)計部件的使用性能的影響，可以優(yōu)先選擇對模型性能影響最大的參數(shù)設(shè)置，這種處理方式，也體現(xiàn)出優(yōu)化設(shè)計的理念，實現(xiàn)參數(shù)選擇上的優(yōu)化，最有效的、影響最大的參數(shù)信息將被利用，而影響較小的參數(shù)將被忽略。在本次分析案例中，將過渡段尺寸參數(shù)當(dāng)做設(shè)計變量，設(shè)計變量的初始值為8.6mm。
4.6優(yōu)化設(shè)計
在農(nóng)機設(shè)計中采用優(yōu)化設(shè)計的目的在于能夠?qū)崿F(xiàn)通過模型的各項功能計算和設(shè)計，達到降低成本，能夠發(fā)揮最優(yōu)性能。在優(yōu)化設(shè)計的過程中，要對具有影響效果的約束條件和各類參數(shù)進行設(shè)置。本案例設(shè)計中，滿足各項受力條件下，所使用的材料質(zhì)量最小，采用過渡段半徑作為設(shè)計參數(shù)，部件的最大應(yīng)力小于材料許用應(yīng)力。本案例中選擇的45號鋼，最大的屈服應(yīng)力大于350N/mm2，安全系數(shù)設(shè)定為3.0，軸最大應(yīng)力＜114N/mm2，結(jié)合各參數(shù)和約束條件，從而分析出最優(yōu)的結(jié)果。
關(guān)鍵詞：優(yōu)化設(shè)計；機械設(shè)計；效率；最佳方案
我國在工程運用中都取得了非常大的進步與很好的成效,然而和國外的先進優(yōu)化技術(shù)相比還是有非常大的差異,在現(xiàn)實工程中能夠起到作用的優(yōu)化設(shè)計方案或者是設(shè)計結(jié)果所占據(jù)的比例并不是非常的大。計算機等輔助裝備性能的不斷增強、加之市場與科技的雙重推進，使優(yōu)化技術(shù)能夠在機械設(shè)計與制造中的運用得到了迅猛的發(fā)展,遺傳算法、粒子群法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其它一些智能的優(yōu)化方法在優(yōu)化設(shè)計中也得到了非常廣泛的引用?，F(xiàn)代機械正向著大型化、復(fù)雜化的方向發(fā)展,傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法在實際工程的運用中逐漸顯表現(xiàn)的有些單調(diào)與乏力，已經(jīng)不能滿足產(chǎn)品不斷創(chuàng)新的需求,機械優(yōu)化設(shè)計急需創(chuàng)新和發(fā)展。
1機械優(yōu)化設(shè)計中的相關(guān)定義
優(yōu)化設(shè)計能夠展示出人們對于設(shè)計規(guī)律這個客觀世界認知的深化。設(shè)計上的優(yōu)化值具體是指在特定條件的影響下能夠取得的最佳設(shè)計值。最優(yōu)值是一個比較相對的概念,其和數(shù)學(xué)上的極值相比還是有很多不同的。
2機械優(yōu)化設(shè)計研究內(nèi)容
機械優(yōu)化設(shè)計是一種比較科學(xué)、現(xiàn)代化的設(shè)計方式,而且是“最優(yōu)”的。此處的“最優(yōu)”也是相對而言的,伴隨科技的不斷發(fā)展以及設(shè)計條件不斷變化,最優(yōu)的標準也隨之改變。優(yōu)化設(shè)計體現(xiàn)了人們對于客觀世界認知的深化,需要人們按照事物發(fā)展的客觀規(guī)律,在特定的物質(zhì)基礎(chǔ)與技術(shù)情況下完全發(fā)揮人的主觀能動性,獲得最好的設(shè)計方案。
2.1優(yōu)化設(shè)計與傳統(tǒng)設(shè)計的區(qū)別
優(yōu)化設(shè)計的最終目的就是最優(yōu)設(shè)計，運用數(shù)學(xué)手段創(chuàng)建能夠達到設(shè)計目的的優(yōu)化模型；在大量能夠?qū)嵤┑脑O(shè)計方案里面選擇出最好的設(shè)計方案；其所運用的手段就是計算機，計算機具有非常快的運算速度，可以從數(shù)量較多的方案中挑選出“最優(yōu)方案”。即使在建模的時候需要進行合適的適簡化,或許會導(dǎo)致所得到的結(jié)果不是完全可行或者是實際最優(yōu)的，然而它是以客觀規(guī)律與數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，不需要太多費用，所以其具備了經(jīng)驗類比或者是試驗手段所沒有的特征。傳統(tǒng)設(shè)計同樣也追尋著最優(yōu)的結(jié)果，經(jīng)常是以調(diào)查分析為基石，根據(jù)設(shè)計需要與實踐經(jīng)驗，參照相似的工程設(shè)計,經(jīng)過估算、經(jīng)驗對比、試驗以及構(gòu)思、評價、再構(gòu)思、再評價的尋優(yōu)步驟來選擇設(shè)計方案，接下來需要剛度、強度以及穩(wěn)定性等其它方面進行計算。經(jīng)有關(guān)實踐可以看出，傳統(tǒng)的設(shè)計還要大量不足之處需要改善，并且最后的結(jié)果基本上離不開初始設(shè)計的試驗范圍。
2.2優(yōu)化設(shè)計所研究的內(nèi)容
優(yōu)化設(shè)計首先需要選擇設(shè)計變量、制定目標函數(shù)、列出約束條件以及構(gòu)建優(yōu)化模型,其次是選用比較合適的優(yōu)化方法進行優(yōu)化求解,其主要包含了建模與求解。建模的要求:了解與把握優(yōu)化設(shè)計方法的基本理論知識、設(shè)計問題抽象與數(shù)學(xué)模型處理的基本技能；具備此領(lǐng)域豐富的專業(yè)知識與設(shè)計經(jīng)驗。
2.3機械優(yōu)化設(shè)計特點
機械優(yōu)化設(shè)計其實就是將計算方法與數(shù)學(xué)規(guī)劃理論運用到機械設(shè)計中去，按照所設(shè)定好的目標，憑借電子計算機的運算尋找最佳設(shè)計方案的相關(guān)參數(shù)，進而能夠獲得更大的技術(shù)經(jīng)濟的成效，其具備了普通的機械設(shè)計所沒有的特征。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：能夠減少機械產(chǎn)品的成本，增強它的性能。
2.4機械優(yōu)化設(shè)計基本思路
在保證基本機械性能的基礎(chǔ)上，依托計算機,運用部分具有較高精度的力學(xué)與數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來進行計算。機械優(yōu)化設(shè)計的步驟：對設(shè)計變量進行分析，提出目標函數(shù)，確定約束條件，建立優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型；選用合適的優(yōu)化方式，編寫優(yōu)化程序；準備所需要使用的初始數(shù)據(jù)并且上機進行計算，對計算所得到的結(jié)果進行必要的驗證。
3機械優(yōu)化設(shè)計方法
優(yōu)化準則法針對不同類型的約束、變量以及目標函數(shù)等需要導(dǎo)出完全不一樣的優(yōu)化準則,通用性非常差,并且基本上都是近似最優(yōu)解；規(guī)劃法需要經(jīng)過大量的迭代、不斷進行分析，需要花費大量的資金，這在很大程度上限制了它在實際工程優(yōu)化設(shè)計中的宣傳運用?，F(xiàn)代化的機械設(shè)計復(fù)雜程度越來越高,傳統(tǒng)的優(yōu)化算法已經(jīng)不能跟上時代的潮流。
3.1遺傳算法
遺傳算法最是早由美國密歇根大學(xué)的Holland教授所提出的，是模擬生物進化的過程、高度并行、隨機以及自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法。其根據(jù)獲得最大收益的原則進行隨機搜索,不需要使用任何梯度信息,就能夠獲得全局最優(yōu)解,具備非常強的靈活性、通用性與全面性；其缺點就是不能夠確保下一代比上一代要好。在1980年的時候，被大量的運用到函數(shù)優(yōu)化與人工搜索等其它方面，在最近的幾年里更多的是被運用到工程優(yōu)化設(shè)計中，其主要適合設(shè)計變量比較少的情況使用。
3.2粒子群算法
Kennedy和Ebehart在1995年的時候提出了模擬鳥群覓食環(huán)節(jié)的粒子群法，從一個優(yōu)化解集進行搜索，經(jīng)過個體之間的相互競爭與合作，實現(xiàn)復(fù)雜空間中最優(yōu)解的全局搜群法與遺傳算法相比，容易實現(xiàn)、原理簡單以及有記憶性，不需要進行變異與交叉操作，需要調(diào)節(jié)的參數(shù)并不是非常的多，收斂的速度很快，算法所獨有的并行搜索不僅能夠降低陷入局部極小的可能性，進一步提高了算法的性能與計算的效率。目前，其已經(jīng)被應(yīng)用到了對目標函數(shù)進行、對優(yōu)化動態(tài)環(huán)境進行優(yōu)化與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等其它方面，然而運用在機械優(yōu)化設(shè)計中的研究還是非常少的。
4案例分析
內(nèi)燃機連桿結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化設(shè)計。運用傳統(tǒng)的設(shè)計是很難使得連桿達到不但要輕而且又非?？煽康哪繕?，而選用最優(yōu)化方法并結(jié)合采用有限元法數(shù)值計算技術(shù)對連桿結(jié)構(gòu)進行分析，則可圓滿完成這一任務(wù)，并得出連桿最優(yōu)化設(shè)計后的結(jié)構(gòu)形狀。在連桿結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化設(shè)計計算中，每向最優(yōu)方案前進一步，都需要對連桿結(jié)構(gòu)進行有限元研究，其主要目標就是為最優(yōu)化的設(shè)計提供變形、應(yīng)力以及疲勞安全系數(shù)等相關(guān)信息。運用有限元的方式對連桿結(jié)構(gòu)在全部720°循環(huán)的過程中做動態(tài)分析，會獲得非常好的效果，然而這就會導(dǎo)致會有一個非常繁瑣的計算過程，需呀花費大量的時間。所以，在最優(yōu)化過程中可配合使用計算比較方便、結(jié)果也比較準確以及花費時間比較少的最大拉、壓工況下的有限元靜力分析，而后對連桿上應(yīng)力、變形最大及疲勞安全系數(shù)最小的特征部位的計算結(jié)果進行動態(tài)修正。修正值可通過對連桿最優(yōu)化設(shè)計初始方案的動態(tài)分析或?qū)σ延羞B桿的動應(yīng)力電測得到。
5結(jié)語
機械優(yōu)化設(shè)計為機械工程界創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟財富，伴隨科技手段的不斷更新，優(yōu)化設(shè)計的發(fā)展具有非常廣闊的前景。目前的優(yōu)化正逐漸的發(fā)展成為多學(xué)科的優(yōu)化設(shè)計，完全運用最先進的計算機技術(shù)。虛擬設(shè)計技術(shù)是未來發(fā)展的重點，仿真技術(shù)也逐步向著協(xié)同化與系統(tǒng)化的方向不斷發(fā)展。目前依然處在理論探究階段的結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化、結(jié)構(gòu)動態(tài)性能優(yōu)化設(shè)計、智能算法優(yōu)化設(shè)計、可靠性穩(wěn)健設(shè)計、柔性機械優(yōu)化以及綠色優(yōu)化等都是未來機械優(yōu)化設(shè)計的重點發(fā)展方向。然而我們依然需要注意的是，在逐漸增強優(yōu)化技術(shù)水平的同時，國內(nèi)的機械加工的工藝水平、制造技術(shù)以及加工手段也需要同步增強，否則機械的整體水平依然會停在原地。這不但要引入先進的加工技術(shù)，更為重要的是不斷增強加工設(shè)備自身的性能，特別是數(shù)控機床的加工水平。增強與國際技術(shù)發(fā)達國家之間的溝通與合作，軟、硬件技術(shù)共同提升，以期達到機械設(shè)計——加工一體化的目的。
作者:張鑫 單位:西京學(xué)院
參考文獻:
