机械优化设计论文

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1、优化设计班级11材控〈1〉班姓名许克健学号：1110121047摘要：机械优化设计是一门综合性的学科，非常有发展潜力的研究方向，是解决复杂设计问题的一种有效工具。本文重点介绍机械优化设计方法的同时，对其原理、优缺点及适用范围进行了总结，并分析了优化方法的最新研究进展。关键词：优化方法约束特点函数优化设计是20世纪60年代初发展起来的，它是将最优化原理和计算机技术应用于设计领域，为工程设计提供一种重要的科学设计方法。利用这种新方法，就可以寻找出最佳设计方案，从而大大提高设计效率和质量。因此优化设计是现代设计理论和方法的一个重要领域，它已广泛应用于各个工业

2、部门。本文主要论述了优化方法，并分析优化方法应用的发展趋势。1优化设计方法介绍优化方法是随着计算机的应用而迅速发展起来，较早应用于机械工程等领域的设计。采用优化方法，既可以使方案在规定的设计要求下达到某些优化的结果，又不必耗费过多的计算工作量，因而得到广泛的重视，其应用也越来越广。优化方法的发展经历了数值法、数值分析法和非数值分析法三个阶段。20世纪50年代发展起来的数学规划理论形成了应用数学的一个分支，为优化设计奠定了理论基础。20世纪60年代电子计算机和计算机技术的发展为优化设计提供了强有力的手段，使工程技术人员把主要精力转到优化方案的选择上。最优

3、化技术成功地运用于机械设计还是在20世纪60年代后期开始。近年来发展起来的计算机辅助设计（CAD），在引入优化设计方法后，使得在设计工程中既能够不断选择设计参数并评选出最优设计方案，又可加快设计速度，缩短设计周期。在科学技术发展要求机械产品更新日益所dvd今天，把优化设计方法与计算机辅助设计结合起来，使设计工程完全自动化，已成为设计方法的一个重要发展趋势。2优化设计方法的分类及特点以上介绍了一些优化方法，每种方法都有其特点，下面把这些方法总结归纳成几类，进行详细讨论。2.1无约束优化设计法无约束优化设计是没有约束函数的优化设计。无约束可以分为两类，一类

4、是利用目标函数的一阶或二阶导数的无约束优化方法，如最速下降法、共轭梯度法、牛顿法及变尺度法等。另一类是只利用目标函数值的无约束优化方法，如坐标轮换法、单形替换法及鲍威尔法等。此法具有计算效率高、稳定性好等优点。2.2约束优化设计法优化设计问题大多数是约束的优化问题，根据处理约束条件的方法的不同可分为直接法和间接法。直接法常见的方法有复合形法、约束坐标轮换法和网络法等。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。-4-间接法常见的有惩罚函数法、增广乘子法。它是将约束优化问题转化成无约束优化问题，再通过无约

5、束优化方法来求解，或者非线性优化问题转化成线性规划问题来处理。2.3遗传算法遗传算法(GeneticAlgorithm简称GA)，是20世纪70年代初期由美国密执根（Michigan）大学霍兰（Holland）教授提出的一种全新概率优化方法。GA是一种非确定性的拟自然算法，它仿造自然界生物进化的规律，对一个随机产生的群体进行繁殖演变和自然选择，适者生存，不适者淘汰，如此循环往复，使群体素质和群体中个体的素质不断演化，最终收敛于全局最优解。遗传算法具有鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性。主要应用领域有：函数优化方面、组合优化、机器学习、控制方面、图

6、像处理、故障诊断、人工生命、神经网络等最近几年中遗传算法在机械工程领域也开展了多方面的应用，主要表现在：(1)机械结构优化设计：针对简单遗传算法中的线性适应度、恒定交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程，提出采用非线性适应度与自适应交叉、变异概率的改进遗传算法，此算法为解决工程结构优化设计、多峰值函数求极值等问题提供了参考。(2)可靠性分析：以框架结构系统的可靠性分析为基础，提出框架结构系统可靠性优化的遗传算法。(3)故障诊断：以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量，采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择，提出了一种新的遗传算法，并在

7、此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统。(4)参数辨识：在现有T-S模糊模型参数辨识方法的基础上，提出了一种先应用最小二乘法对结论参数进行粗略辨识，以确定参数的大致范围之后，再应用遗传算法对前提参数和结论参数同时优化的参数辨识方法。(5)机械方案设计：通过把机械方案设计过程看作是一个状态空间的求解问题，用遗传算法控制其搜索过程，构建完善了新的遗传编码体系，为了适应新的编码体系重新构建了交叉和变异等遗传操作，并利用复制、交换和变异等操作进行一次次迭代，最终自动生成一组最优的设计方案。此外，GA还应用在模糊逻辑控制器(FLC)

8、、机器人运动学、反求工程、节能设计、复合材料优化、金属成形优化、数控加工误差自适应预报控制等方