远程相控阵雷达搜索参数优化设计

实验六PID控制系统参数优化设计

实验六 PID 控制系统参数优化设计 一．实验目的： 综合运用MATLAB 中SIMULINK 仿真工具进行复杂控制系统的综合设计与优化设计，综合检查学生的文献查阅、系统建模、程序设计与仿真的能力。 二．实验原理及预习内容： 1．控制系统优化设计： 所谓优化设计就是在所有可能的设计方案中寻找具有最优目标（或结果）的设计方法。控制系统的优化设计包括两方面的内容：一方面是控制系统参数的最优化问题，即在系统构成确定的情况下选择适当的参数，以使系统的某些性能达到最佳；另一方面是系统控制器结构的最优化问题，即在系统控制对象确定的情况下选择适当的控制规律，以使系统的某种性能达到最佳。 在工程上称为“寻优问题”。优化设计原理是“单纯形法”。MATLAB 中语句格式为：min ('')X f s =函数名，初值。 2．微分方程仿真应用：传染病动力学方程求解 三．实验内容： 1．PID 控制系统参数优化设计： 某过程控制系统如下图所示，试设计PID 调节器参数，使该系统动态性能达到最佳。（习题5-6） 1020.1156s s e s s -+++R e PID Y 2．微分方程仿真应用： 已知某一地区在有病菌传染下的描述三种类型人数变化的动态模型为 11212122232 3(0)620(0)10(0)70X X X X X X X X X X X X ααββ?=-=?=-=??==?

式中，X 1表示可能传染的人数；X 2表示已经得病的人数；X 3表示已经治愈的人数；0.0010.072αβ==；。试用仿真方法求未来20年内三种人人数的动态变化情况。 四．实验程序： 建立optm.m 文件： function ss=optm (x) global kp; global ki; global kd; global i; kp=x (1); ki=x (2); kd=x (3); i=i+1 [tt,xx,yy]=sim('optzwz',50,[]); yylong=length(yy); ss=yy(yylong); 建立tryopt.m 文件： global kp; global ki; global kd; global i; i=1; result=fminsearch('optm',[2 1 1]) 建立optzwz.mdl:

优化设计试卷练习及答案

-- 一、填空题 1．组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。 ２.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ??=????点处的梯度为120-?? ????，海赛矩阵 为2442-????-?? 3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用 来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数 。 4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。 ５.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。 6．随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定，此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。 7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为 梯 度法,其收敛速度较 慢 。 8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ?=必要条件是该点处的海赛矩 阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。 10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩 １1坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题 12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。 1３.目标函数是n 维变量的函数，它的函数图像只能在n+１， 空间中描述出来,为了在n 维空间中反映目标函数的变化情况,常采用 目标函数等值面 的方法。 1４．数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ，其核心是 建立搜索方向， 和 计算最佳步长 15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。 １６.机械优化设计的一般过程中， 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。 二、名词解释 1.凸规划 对于约束优化问题 ()min f X ..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =??? 若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =???都为凸函数,则称此问题为凸规划。 2.可行搜索方向 是指当设计点沿该方向作微量移动时，目标函数值下降,且不会越出可行域。 3．设计空间：ｎ个设计变量为坐标所组成的实空间，它是所有设计方案的组合 4.．可靠度 5.收敛性 是指某种迭代程序产生的序列(){}0,1,k X k =???收敛于1lim k k X X +*→∞ = 6.非劣解：是指若有m 个目标()()1,2,i f X i m =???,当要求ｍ-1个目标函数值不变坏时,找不到一个X,使得另一个目标函数值()i f X 比()i f X *,则将此X *为非劣解。 7. 黄金分割法：是指将一线段分成两段的方法，使整段长与较长段的长度比值等于较长段与较短段长度的比值。 8.可行域:满足所有约束条件的设计点，它在设计空间中的活动范围称作可行域。 9.维修度 略 三、简答题 1．什么是内点惩罚函数法?什么是外点惩罚函数法?他们适用的优化问题是什么?在构造惩罚函数时,内点惩罚函数法和外点惩罚函数法的惩罚因子的选取有何不同？

数学建模_零件参数的优化设计说明

零件参数的优化设计 摘 要 本文建立了一个非线性多变量优化模型。已知粒子分离器的参数y 由零件参数)72,1( =i x i 决定，参数i x 的容差等级决定了产品的成本。总费用就包括y 偏离y 0造成的损失和零件成本。问题是要寻找零件的标定值和容差等级的最佳搭配，使得批量生产中总费用最小。我们将问题的解决分成了两个步骤：1.预先给定容差等级组合，在确定容差等级的情况下，寻找最佳标定值。2.采用穷举法遍历所有容差等级组合，寻找最佳组合，使得在某个标定值下，总费用最小。在第二步中，由于容差等级组合固定为108种，所以只要在第一步的基础上，遍历所有容差等级组合即可。但是，这就要求，在第一步的求解中，需要一个最佳的模型使得求解效率尽可能的要高，只有这样才能尽量节省计算时间。经过对模型以及matlab 代码的综合优化，最终程序运行时间仅为3.995秒。最终计算出的各个零件的标定值为： i x ={0.0750,0.3750,0.1250,0.1200,1.2919,15.9904,0.5625}, 等级为：B B C C B B B d ,,,,,,= 一台粒子分离器的总费用为：421.7878元 与原结果相比较，总费用由3074.8（元/个）降低到421.7878（元/个），降幅为86.28%，结果是令人满意的。 为了检验结果的正确性，我们用计算机产生随机数的方式对模型的最优解进行模拟检验，模拟结果与模型求解的结果基本吻合。最后，我们还对模型进行了误差分析，给出了改进方向，使得模型更容易推广。

关键字：零件参数 非线性规划 期望 方差 一、问题重述 一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的３倍。 进行零件参数设计，就是要确定其标定值和容差。这时要考虑两方面因素：一是当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大；二是零件容差的大小决定了其制造成本，容差设计得越小，成本越高。 试通过如下的具体问题给出一般的零件参数设计方法。 粒子分离器某参数（记作y ）由7个零件的参数（记作x 1,x 2,...,x 7）决定，经验公式为： 7616 .1242 3 56 .02485 .01235136.0162.2142.174x x x x x x x x x x x Y ??? ? ????? ? ???????? ??--???? ? ??-????? ???=- y 的目标值（记作y 0）为1.50。当y 偏离y 0+0.1时，产品为次品，质量损失为1,000元；当y 偏离y 0+0.3时，产品为废品，损失为9,000元。 零件参数的标定值有一定的容许围；容差分为Ａ、Ｂ、Ｃ三个等级，用与标定值的相对值表示，Ａ等为+1%，Ｂ等为+5%，Ｃ等为+10%。7个零件参数标定值的容许围，及不同容差等级零件的成本（元）如下表（符号／表示无此等级零件）：

优化设计的概念和原理

优化设计的概念和原理 优化设计的概念和原则 概念 1前言 对于任何设计者来说，其目的都是为了制定最优的设计方案，使所设计的产品或工程设施具有最佳的性能和最低的材料消耗和制造成本，以获得最佳的经济效益和社会效益。因此，在实际设计中，科技人员往往会先提出几种不同的方案，并通过比较分析来选择最佳方案。然而，在现实中，由于资金限制，选定的候选方案的数量往往非常有限。因此，迫切需要一种科学有效的数学方法，于是“优化设计”理论应运而生。 优化设计是在计算机广泛应用的基础上发展起来的新技术。这是一种现代设计方法，它根据优化原理和方法将各种因素结合起来，在计算机上以人机合作或“自动探索”的方式进行半自动或自动设计，以选择现有工程条件下的最佳设计方案。其设计原则是优化设计:设计手段是电子计算机和计算程序；设计方法是采用最优化数学方法。本文将简要介绍优化设计中常用的概念，如设计变量、目标函数、约束条件等。 2设计变量 设计变量是独立参数，必须在设计过程的最终选择中确定它们是选择过程中的变量，但是一旦确定了变量，设计对象就完全确定了。优化设计是研究如何合理优化这些设计变量值的现代设计方法。

机械设计中常用的独立参数包括结构的整体构型尺寸、部件的几何尺寸和材料的机械物理性能等。在这些参数中，根据设计要求可以预先给出的不是设计变量，而是设计常数。最简单的设计变量是元件尺寸，例如杆元件的长度、横截面积、弯曲元件的惯性矩、板元件的厚度等。 3目标函数 目标函数是设计中要达到的目标在优化设计中，所追求的设计目标(最优指标)可以用设计变量的函数来表示。这个过程被称为建立目标函数。一般目标函数表示为 f(x)=f(xl，xZ，？，x) 此功能代表设计的最重要特征，如设计组件的性能、质量或体积以及成本。最常见的情况是使用质量作为一个函数，因为质量的大小是最容易量化的价值度量。尽管费用具有更大的实际重要性，但通常需要有足够的数据来构成费用的目标函数。目标函数是设计变量的标量函数。优化设计的过程就是优化设计变量，使目标函数达到最优值或找到目标函数的最小值(或最大值)的过程。在实际工程设计过程中，经常会遇到多目标函数的某些目标之间存在矛盾，这就要求设计者正确处理各目标函数之间的关系目前，对这类多目标函数优化问题的研究还没有单目标函数的研究成熟。有时一个目标函数可以用来表示几个期望目标的加权和，多目标问题可以转化为单目标问题来求解。4约束 设计变量是优化设计中的基本参数。目标函数取决于设计变量。在

ADAMS VIEW 参数化和优化设计实例详解

ADAMS/VIEW 参数化和优化设计实例详解本例通过小球滑落斜板模型，着重详细说明参数化和优化设计的过程。 第一步，启动adams/view（2014版），设置工作路径，设置名称为incline。 名称 存储路径第二部，为满足模型空间，设置工作网格如图参数。 修改尺寸 第三部创建斜板。点击Bodies选项卡，选择BOX，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，坐标为（0,0,0）和（-500,-50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xieban。

右键输入坐标，创建点BOX rename 输入xieban

第四部创建小球。点击Bodies选项卡，选择Sphere，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，球心坐标为（-500,50,0）和半径坐标（-450,50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xiaoqiu。 输入两点 Rename，及创建效果 第五部创建圆环。点击Bodies选项卡，选择Torus，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，圆环中心坐标为（450,-1000,0）和大径坐标（500,-1000,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为yuanhuan。完成后效果如下图： 第六部修改小球尺寸及位置。首先修改小球半径为25mm，在小球上右键，选择球体，点击Modify，然后设置如下图；然后修改小球位置，将Y坐标移到25mm处，选择Marker_2点，

右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。 右键编辑球半径 修改半径为25 改后效果 修改球的位置

设置球坐标 完成修改后效果 第七部修改圆环尺寸及位置。将圆环绕X轴旋转90度，选择Marker_3点，右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。修改圆环尺寸，大径为40mm，截面圆环半径为12mm，右键，选择圆环体，点击Modify ，然后设置如下图。至此，模型建立完毕。 修改圆环位置

斐波那契法 一维搜索方法

短后的区间不大于区间[0,10]的5% 。 解：由题意=δ5%，由斐波那契数列δ1 ≥n F ，则n=7， 00=a ，100=b 1t =0b )(0076a b F F --=2180 , 21 130)(00760'1=-+=a b F F a t , 将1t 和'1t 代入函数，比较大小有)()('11t f t f < 则有001==a a ，21801'2==t t ，21130'11==t b ，21 50)(116512=--=a b F F b t ， 将2t 和'2t 代入函数，比较大小有)()('22t f t f < , 则有012==a a ，21502'3==t t ，2180'22==t b ，21 30)(225423=--=a b F F b t ， 将3t 和'3t 代入函数，比较大小有)()('33t f t f >， 则有213033==t a ，2150'34==t t ，218023==b b ，21 60)(33433'4=-+=a b F F a t ， 将4t 和'4t 代入函数，比较大小有)()('44t f t f >， 则有215044==t a ,2160'45==t t ,218034==b b ,21 70)(44324'5=-+=a b F F a t ， 将5t 和'5t 代入函数，比较大小有)()('55t f t f >， 则有216055= =t a ，2170'56==t t ，218045==b b ， 则令105 351)21602180()01.05.0(2160))((55215'6=-?++=-++=a b F F a t ε， 将6t 和'6t 代入函数，比较大小有)()('66t f t f <， 则216056==a a ，105351'66==t b ，区间为：?? ????105351,2160 所以选择6t 为极小点，=)(6t f 89.6)2170( -=f 。

极化磁系统参数优化设计方法的研究

极化磁系统参数优化设计 方法的研究 The document was prepared on January 2, 2021

极化磁系统参数优化设计方法的研究 摘要：永磁继电器是一种在国防军事、现代通信、工业自动化、电力系统继电保护等领域中应用面很广的电子元器件，其极化磁系统的参数优化设计是实现永磁继电器产品可靠性设计的前提工作之一。该文采用六因素三水平多目标的正交试验设计方法，分析并研究了极化磁系统的参数优化设计方法。在永磁继电器产品设计满足输出特性指标要求的前提下，给出了输出特性值受加工工艺分散性影响而波动最小的最佳参数水平组合。 1 引言 具有极化磁系统的永磁继电器具有体积小、重量轻、功耗低、灵敏度高、动作速度快等一系列优点，是被广泛应用于航空航天、军舰船舶、现代通信、工业自动化、电力系统继电保护等领域中的主要电子元器件。吸力特性与反力特性的配合技术是电磁继电器产品可靠性设计的关键技术。在机械反力特性及电磁结构已知的情况下，如何对电磁系统进行参数优化设计，使得在保证输出特性值满足稳定性要求的前提下，电磁系统的成本最低，这是继电器可靠性设计必不可少的前提工作之一。

由于极化磁路的非线性及漏磁的影响，使极化磁系统的输出特性值（吸力值）与磁系统各参数水平组合之间存在着非线性函数关系。在各种干扰影响下，各参数存在一定的波动范围。当各参数取不同的水平组合时，参数本身波动所引起的输出特性值的波动亦不相同。由于非线性效应，必定存在一组最优水平组合，使得各参数波动所造成的输出特性值的波动最小，即输出特性的一致性最好。极化磁系统参数优化设计的目的就是要找到各参数的最优水平组合（即方案择优），使得质量输出特性尽可能不受各种干扰的影响，稳定性最好。 影响永磁继电器产品质量使其特性发生波动的主要干扰因素有：①内干扰（内噪声），是不可控因素，如触点磨损、老化等；②外干扰（外噪声），亦是不可控因素，如环境温度、湿度、振动、冲击、加速度等；③可控因素（设计变量）加工工艺的分散性等。其中前两种因素均与产品实际使用环境有关，这里暂不予考虑，本研究只考虑后者对产品质量特性波动的影响。 正交试验设计法是实现参数优化设计的重要手段之一，以往人们在集成电路制造工艺、电火花成型加工工艺、轴承故障诊断等方面得到了很好应用[1-4]，但大多是采用单一目标函数的正交试验设计。文献[2]应用正交试验设计法对永磁继电器磁钢尺寸进行了参数优化设计，但没有采用正交试验设计法对永磁继电

机械零件的可靠性优化设计

题目：机械零件的可靠性优化设计 课程名称：现代设计理论与方法 机械零件 自从出现机械，就有了相应的机械零件。随着机械工业的发展，新的设计理论和方法、新材料、新工艺的出现，机械零件进入了新的发展阶段。有限元法、断裂力学、弹性流体动压润滑、优化设计、可靠性设计、计算机辅助设计（CAD）、系统分析和设计方法学等理论，已逐渐用于机械零件的研究和设计。更好地实现多种学科的综合，实现宏观与微观相结合，探求新的原理和结构，更多地采用动态设计和精确设计，更有效地利用电子计算机，进一步发展设计理论和方法，是这一学科发展的重要趋向。 机械零件是指直接加工而不经过装配的机器组成单元。机械零件是机械产品或系统的基础，机械产品由若干零件和部件组成。按照零件的应用范围，可将零件分为通用零件和专用零件二类。通用的机械零件包括齿轮、弹簧、轴、滚动轴承、滑动轴承、联轴器、离合器等。 机械零件设计就是确定零件的材料、结构和尺寸参数，使零件满足有关设计和性能方面的要求。机械零件除一般要满足强度、刚度、寿命、稳定性、公差等级等方面的设计性能要求，还要满足材料成本、加工费用等方面的经济性要求。 机械零件优化设计概述 进行机械零件的设计，一般需要确定零件的计算载荷、计算准则及零件尺寸参数。零件计算载荷和计算准则的确定，应当依据机械产品的总体设计方案对零件的工作要求进行载荷等方面的详细分析，在此基础上建立零件的力学模型，考虑影响载荷的各项因素和必要的安全系数，确定零件的计算载荷;对零件工作过程可能出现的失效形式进行分析，确定零件设计或校核计算准则。零件材料和参数的确定，应当依据零件的工作性质和要求，选准适合于零件工作状况的材料;分析零件的应力或变形，根据有关计算准则，计算确定零件的主要尺寸参数，并进行参数的标准化。 所谓机械零件优化设计是将零件设计问题描述为数学优化模型，采用优化方法求解一组零件设计参数。机械零件设计中包含了许多优化问题，例如零件设计方案的优选问题、零件尺寸参数优化问题、零件设计性能优化问题等。国内机械设计领域技术人员针对齿轮、弹簧、滚动轴承、滑动轴承、联轴器、离合器等零件优化设计问题开展了大量的工作，解决了齿轮传动比优化分配、各种齿轮参数优化、各种齿轮减速器优化设计、各种齿轮传动的可靠性优化、齿轮传动和减速

汽车动力传动系参数优化设计

汽车理论Project 第一章汽车动力性与燃油经济性数学模型立 1.汽车动力性与燃油经济性的评价指标 1.1 汽车动力性评价 汽车的动力性是指汽车在良好路面上直线行驶时由汽车受到的纵向外力决定的、所能达到的平均行驶速度。汽车的动力性主要可由以下三方面的指标来评定： (1)最高车速：最高车速是指在水平良好的路面(混凝土或沥青)上汽车能达到的最高行驶速度。它仅仅反映汽车本身具有的极限能力，并不反映汽车实际行驶中的平均车速。 (2)加速能力：汽车的加速能力通过加速时间表示，它对平均行驶车速有着很大影响，特别是轿车，对加速时间更为重视。当今汽车界通常用原地起步加速时间与超车加速时间来表明汽车的加速能力。原地起步加速时间是指汽车由第I挡或第II挡起步，并以最大的加速强度（包括选择适当的换挡时机）逐步换至最高挡后达到某一预定的距离或车速所需要的时间。超车加速时间是指用最高挡或次高挡内某一较低车速全力加速至某一高速所需要的时间。 (3)爬坡能力：汽车的爬坡能力是指汽车满载时用变速器最低挡

在良好路面上能爬上的最大道路爬坡度。 1.2 汽车燃油经济性评价 汽车的燃油经济性是指在保证汽车动力性能的前提下，以尽量少的燃油消耗量行驶的能力。汽车的燃油经济性主要评价指标有以下两方面： (1)等速行驶百公里燃油消耗量：它指汽车在一定载荷（我国标准规定轿车为半载、货车为满载）下，以最高挡在良好水平路面上等速行驶100km的燃油消耗量。行驶的燃油消耗量。 (2)多工况循环行驶百公里燃油消耗量：由于等速行驶工况并不能全面反映汽车的实际运行情况。汽车在行驶时，除了用不同的速度作等速行驶外，还会在不同情况下出现加速、减速和怠速停车等工况，特别是在市区行驶时，上述行驶工况会出现得更加频繁。因此各国都制定了一些符合国情的循环行驶工况试验标准来模拟实际汽车运行 状况，并以百公里燃油消耗量来评价相应行驶工况的燃油经济性。1.3 汽车动力性与燃油经济性的综合评价 由内燃机理论和汽车理论可知，现有的汽车动力性和燃油经济性指标是相互矛盾的，因为动力性好，特别是汽车加速度和爬坡性能好，一般要求汽车稳定行驶的后备功率大；但是对于燃油经济性来说，后备功率增大，必然降低发动机的负荷率，从而使燃油经济性变差。从汽车使用要求来看，既不可脱离汽车燃油经济性来孤立地追求动力性，也不能脱离动力性来孤立地追求燃油经济性，最佳地设计方案是在汽车的动力性与燃料经济性之间取得最佳折中。目前，在进行动力

数学建模竞赛-零件参数设计

零件参数设计 例8.5 (零件参数设计) 一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的3 倍。 粒子分离器某参数(记作y )由7个零件的参数(记作7 2 1 ,,,x x x ?)决定, 经验公式为 7 616 .1242 356 .024 85.012 35136.0162.2142.174x x x x x x x x x x x y ??? ? ????? ???????? ? ??--????? ??-???? ??=- 当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大。y 的目标值(记作0 y )为1.50.当 y 偏离1.00 ±y 时, 产品为次品, 质量损失为1000(元); 当y 偏离3 .00 ±y 时,产品为废品,损失为9000(元). 问题是要求对于给定的零件参数标定值和容差，计算产品的损失，从而在此基础上进行零件参数最优化设计。 表8.2给定引例中某设计方案7个零件参数标定值及容差。 容差分为A ﹑B ﹑C 三个等级, 用与标定值的相对值表示, A 等为%1±, B 等为%5±, C 等为%15±。求每件产品的平均损失。

表8.2 零件参数标定值及容差 解：在这个问题中，主要的困难是产品的参数值y是一个随机变 量，而由于y与各零件参数间是一个复杂的函数关系，无法解析的得到y的概率分布。我们采用随机模拟的方法计算。这一方法的思路其实很简单：用计算机模拟工厂生产大量"产品"（如10000件），计算产品的总损失，从而得到每件产品的平均损失。可以假设7个零件参数服从正态分布。根据表8.2及标定值和容差的定义，x1～N(0.1, (0.005/3)2), x 2～N(0.3,0.0052), x 3～N(0.1, (0.005/3)2), x4～N(0.1,0.0052), x5～N(1.5,(0.225/3)2), x6～N(16,(0.8/3)2), x ～N(0.75,(0.0375/3)2), 下面的M脚本eg8_5.m产生1000对零件参数7 随机数，通过随机模拟法求得近似解约f=2900元。 %M文件eg8_5.m clear;mu=[.1 .3 .1 .1 1.5 16 .75]; sigma=[.005/3,.005,.005/3,.005,.225/3,.8/3,.0375/3]; for i=1:7 x(:,i)=normrnd(mu(i),sigma(i),1000,1);

数学建模零件参数的优化设计

数学建模零件参数的优 化设计 Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】

零件参数的优化设计 摘要 本文建立了一个非线性多变量优化模型。已知粒子分离器的参数y由零件 参数)7 2,1 ( = i x i 决定，参数 i x的容差等级决定了产品的成本。总费用就包括y 偏离y 造成的损失和零件成本。问题是要寻找零件的标定值和容差等级的最佳搭配，使得批量生产中总费用最小。我们将问题的解决分成了两个步骤：1.预先给定容差等级组合，在确定容差等级的情况下，寻找最佳标定值。2.采用穷举法遍历所有容差等级组合，寻找最佳组合，使得在某个标定值下，总费用最小。在第二步中，由于容差等级组合固定为108种，所以只要在第一步的基础上，遍历所有容差等级组合即可。但是，这就要求，在第一步的求解中，需要一个最佳的模型使得求解效率尽可能的要高，只有这样才能尽量节省计算时间。经过对模型以及matlab代码的综合优化，最终程序运行时间仅为秒。最终计算出的各个零件的标定值为： i x={,,,,,,}, 等级为：B B C C B B B d, , , , , , = 一台粒子分离器的总费用为：元 与原结果相比较，总费用由（元/个）降低到（元/个），降幅为%，结果是令人满意的。 为了检验结果的正确性，我们用计算机产生随机数的方式对模型的最优解进行模拟检验，模拟结果与模型求解的结果基本吻合。最后，我们还对模型进行了误差分析，给出了改进方向，使得模型更容易推广。

关键字：零件参数 非线性规划 期望 方差 一、问题重述 一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的３倍。 进行零件参数设计，就是要确定其标定值和容差。这时要考虑两方面因素：一是当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大；二是零件容差的大小决定了其制造成本，容差设计得越小，成本越高。 试通过如下的具体问题给出一般的零件参数设计方法。 粒子分离器某参数（记作y ）由7个零件的参数（记作x 1,x 2,...,x 7）决定，经验公式为： y 的目标值（记作y 0）为。当y 偏离y 0+时，产品为次品，质量损失为1,000元；当y 偏离y 0+时，产品为废品，损失为9,000元。 零件参数的标定值有一定的容许范围；容差分为Ａ、Ｂ、Ｃ三个等级，用与标定值的相对值表示，Ａ等为+1%，Ｂ等为+5%，Ｃ等为+10%。7个零件参数标定值的容许范围，及不同容差等级零件的成本（元）如下表（符号／表示无此等级零件）：

常用一维搜索算法

无约束优化：不对定义域或值域做任何限制的情况下，求解目标函数的最小值。 这是因为实际应用中，许多情形被抽象为函数形式后均为凸函数，对于凸函数来说局部最小值点即为全局最小值点，因此只要能求得这类函数的一个最小值点，该点一定为全局最小值。 （直接法：又称数值方法，它只需计算目标函数驻点的函数数值，而不是求其倒数，如坐标轮换法，单纯型法等。 间接法：又称解析法，是应用数学极值理论的解析方法。首先计算出目标函数的一阶或一阶、二阶导数，然后根据梯度及海赛矩阵提供的信息，构造何种算法，从而间接地求出目标函数的最优解，如牛顿法、最速下降法共轭梯度法及变尺度法。） 在优化算法中保证整体收敛的重要方法就是线搜索法与信赖域法,这两种算法既相似又有所不同。根据不同的线搜索准则就延伸出不同的线搜索算法,譬如比较常见和经典的最速下降法,牛顿法,拟牛顿法以及共辄梯度法等。 一维搜索又称线性搜索(Line Search),就是指单变量函数的最优化,它是多变量函数最优化的基础,是求解无约束非线性规划问题的基本方法之一。 一维搜索技术既可独立的用于求解单变量最优化问题,同时又是求解多变量最优化问题常用的手段,虽然求解单变量最优化问题相对比较简单,但其中也贯穿了求解最优化问题的基本思想。由于一维搜索的使用频率较高,因此努力提高求解单变量问题算法的计算效率具有重要的实际意义。 在多变量函数的最优化中,迭代格式X k+1=X k+a k d k其关键就是构造搜索方向d k和步长因子a k 设Φ(a)=f(x k+ad k) 这样从凡出发,沿搜索方向d k,确定步长因子a k,使Φ(a)<Φ(0)的问题就是关于步长因子a的一维搜索问题。其主要结构可作如下概括:首先确定包含问题最优解的搜索区间，然后采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间，进行搜索求解。 一维搜索通常分为精确的和不精确的两类。如果求得a k使目标函数沿方向d k达到 极小,即使得f (x k+a k d k)=min f (x k+ ad k) ( a>0) 则称这样的一维搜索为最优一维搜索,或精确一维搜索,a k叫最优步长因子; 如果选取a k使目标函数f得到可接受的下降量,即使得下降量f (x k)一f (x k+a k d k)>0是用 户可接受的,则称这样的一维搜索为近似一维搜索,或不精确一维搜索,或可接受一维 搜索。 由于在实际计算中,一般做不到精确的一维搜索,实际上也没有必要做到这一点,因为精确的

零件的参数设计-论文

A题零件的参数设计 摘要 零件的参数设计是工业生产中经常遇到的一个问题。本文通过题中具体例子给出一般零件参数设计的原则与方法。 模型一：蒙特卡罗模型。在确定各个参数标定值与容差的情况下，利用蒙特卡罗方法，尽可能模拟真实零件的生产状况。根据各个参数的分布，每个零件随机产生1000个实际值，代入公式算出每一个产品的Y值，根据其与目标值的关 系判断损失费用。运用MATLAB算出总费用= Q314.57万元 模型二：概率模型。此问题是一个关于概率的非线性规划模型。首先，将产 x的复杂的函数关系式运用泰勒级数展开成线性函数。一品参数Y关于零件参数 i x概率密度的情况下，易求出Y的概率密度，进而求出次品及废品方面，在已知 i 的概率。另一方面，本文引入选择矩阵与等级矩阵，统一零件损失费用，而不需讨论108种分配情况。以工厂损失总费用最小为目标，建立关于积分方程的非线性规划模型。并用lingo编程得到表1-1的结果： 表1-1 算出总费用为：128 = Q万元。节省的总费用为274.442万元。 40 . 由上述例题概括出参数设计的一般方法： S1：在误差范围内，线性化产品参数关于零件参数的函数（可运用泰勒公式）； S2：确定产品参数的密度函数； S3：计算不同等级产品出现的概率； S4：确定产品的质量损失费用函数（可利用期望求解）； S5：设计零件成本矩阵，计算总成本函数； S6：确保总费用最小，求解零件参数的组合（可运用非线性规划求解）。 关键词：蒙特卡罗、泰勒公式、非线性规划、正态分布、0-1变量

一、 问题重述 1、背景知识 机械零件作为组成机械和机器的不可拆分的基本单元，在制造业中至关重要。机械零件是从机械构造学和力学分离出来的。随着机械工业的发展，新的设计理论和方法、新材料、新工艺的出现，机械零件进入了新的发展阶段。对零件也有了更加严格的要求。有限元法、断裂力学、弹性流体动压润滑、优化设计、可靠性设计、计算机辅助设计（CAD ）、实体建模（Pro 、Ug 、Solidworks 等）、系统分析和设计方法学等理论，已逐渐用于机械零件的研究和设计。更好地实现多种学科的综合，实现宏观与微观相结合，探求新的原理和结构，更多地采用动态设计和精确设计，更有效地利用电子计算机，才能进一步发展设计理论和方法。 2、问题重述 一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的3倍。 零件参数的设计，就是要确定其标定值和容差。这时要考虑两方面因素： 一是当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大； 二是零件容差的大小决定了其制造成本，容差设计得越小，成本越高。 粒子分离器某参数（记作y ）由7个零件的参数（记作x 1,x 2,...,x 7）决定，经验公式为： 7616 .124 2 3 56 .02485 .012 35136.0162.2142.174x x x x x x x x x x x Y ??? ? ????? ? ???????? ??--????? ??-????? ???=- y 的目标值（记作y 0）为1.50。当y 偏离y 0±0.1时，产品为次品，质量损失为1,000元；当y 偏离y 0±0.3时，产品为废品，损失为9,000元。 零件参数的标定值有一定的容许范围；容差分为Ａ、Ｂ、Ｃ三个等级，用与标定值的相对值表示，Ａ等为+1%，Ｂ等为+5%，Ｃ等为+10%。7个零件参数标定值的容许范围，及不同容差等级零件的成本（元）如下表（符号／表示无此等级零件）

零件的优化设计

景德镇陶瓷学院 第四组 钟哲卢彧文吴俊杰

粒子分离器零件参数设计的计算机仿真模型 摘要 本文建立起模型对离子分离器参数优化问题进行讨论。参照与原始的标定值选择区间，用lingo进行求解计算的到最佳标定值为[0.075 0.2993 0.075 0.125 1.125 12 0.5812]。然后需要对7个零件的加工等级进行讨论，综合考虑零件加工成本和由零件误差导致的离子分离器的质量损失与废品损失。 利用计算机仿真的优势，对粒子分离器参数设计进行计算机仿真模拟，并用计算机统计出20次（每次1000个零件）的仿真结果，从结果中找出统计规律来确定粒子分离器的参数选择，得到了【B B B C C B B】的零件容差等级选择方案。 使用该方案得到的平均总费用为495182元，而平均最小损失费用为220182 。并通过计算求得原始方案费用，总费用共减少了4391818元，可以得出结论：使用所得方案可获得较大的效益。 最后分析了模型的优缺点，并对模型进行了一定范围的推广，为其他同类问题提供相似的解决方案。 关键词：计算机仿真计算机统计统计规律

一、问题的重述 一件产品通常由若干零件组装而成，这些零件的参数决定着标志产品性能的某个 参数，进而影响到产品的合格率，产品的合格率低将会给企业造成一定的经济损失。零件参数包括标定值（即设计值）和容差（即最大允许误差）两部分，标定值有一定的容许变化范围：容差一般以相对于标定值的误差表示，分为若干个等级，零件参数的容差越小，则组装的产品的质量越高，即质量损失越小，但相应的零件加工成本越高，反之亦然。因此，合理地设计零件参数的标定值和容差等级，是降低生产成本及质量损失，提高企业经济效益的关键。 例如，粒子分离器的性能参数（记作y ）由7个零件的参数（记作x 1,x 2……，x 7）决定，经验公式为： y=174.427 616 .1242 /356.024*******.0162.21x x x x x x x x x x x ??? ? ?????? ???? ?? ?? ??--? ? ? ??-???? ???-0.85 y 的目标值（记作y 0）为1.50。当y 偏离y 0±0.1时，产品为次品，质量损失为1，000元；当y 偏离y 0 3.0±时，产品为废品，质量损失为9，000元。各零件参数的标定值范围、容差等级及其相应的加工成本如表1所示： 表1 各零件参数的标定值范围、容差等级及其相应的加工成本 标定值容许范 围 C 等 B 等 A 等 X 1 [0.075,0.125 ] / 25 / X 2 [0.225,0.375 ] 20 50 / X 3 [0.075,0.125 ] 20 50 200 X 4 [0.075,0.125 ] 50 100 500 X 5 [1.125,1.875 ] 50 / / X 6 [12,20] 10 25 100 X 7 [0.5625,0.93 5] / 25 100 现批量生产粒子分离器，每批1000个，在原设计中，7个零件参数的标定值为：x 1=0.1，x 2=0.3，x 3=0.1，x 4=0.1，x 5=1.5，x 6=16，..x 7=0.75；容差均取最便宜的等级。 现在问题是： 1、综合考虑y 偏离的y 0造成的损失和零件成本，为该粒子分离器设计出合理的零件参数，与原设计比较总费用降低了多少。 2、给出了一般产品的零件参数设计方法。

(建筑工程设计)工程优化设计

1 最优化设计的基本概念 最优化就是追求最好结果或最优目标，从所有可能方案中选择的最合理的一种方案。在进行工程设计、物资运输或资源分配等工作中，应用最优化技术，可以帮助我们选择出最优方案或作出最优决策。目前，最优化方法在工程技术、自动控制、系统工程、经济计划．企业管理等各方面都获得了广泛应用。 最优化设计是从可能设计中选择最合理的设计，以达到最优目标。搜寻最优设计的方法就是最优化设计法，这种方法的数学理论就是最优化设计理论。 最优化设计方法是现代设计方法的一种。微积分中遇到的函数极值问题是最简单的最优化问题。 I.1函数的极值 最简单的最优化设计问题，就是微积分中的求函数极值问题。它是应用数学的一个分支，已渗透到科学、技术、工程、经济各领域。 例1.1边长为a的正方形钢板，设计制成正方形无盖水槽，如图：1.1所示，在四个角处剪去相等的正方形，如何剪法使水槽容积虽大？ 解：设剪去的正方形边长为x，与此相应的水槽容积为 解出两个驻点x=a/2和x=a/6 第一个驻点没有实际意义。现在判别第二个驻点是否为极大点。因为 V"(X=a/6)=-4a<0 说明x=a/6的驻点是极大点。 结论是，每个角剪去边长为a／6的正方形可使所制成的水槽容积最大。一般记为Max V（x）。 例1.2图1.2所示的对称两杆支架，由空心圆管构成。顶点承受的荷载为2P，支座间距为2L，圆管壁厚为6。设密度为P，弹性模量为E，屈服极限为(T。问如何设计圆管平均直径d 和支架高度H，使支架的重量最轻？ 解：以圆管平均直径d和支架高度H为两个未知变量。支架总重量的数学表达式为 W(H.d)= 2B pbd 最轻支架重量w，一般记为mix W。 式(1.2)中变量d和H还必须满足以下条件： 图1.1正方形钢板图I 2两杆支架 (1)圆管的压应力小于或等于压杆稳定临界应力Φcr。由材料力学可知，压杆稳定的临界应力为 由此得稳定约束条件 (2)圆管压应力小于或等于材料的屈服极限Φy，由此得强度约束条件

基于matlab的一维搜索

最优化理论与算法 基于matlab 的一维搜索——0.618试探法 2 m in ()21def f x x x =-- ， 初始区间11[,][1,1]a b =-,精度0.16L ≤ clc clear %设定初始值 L=0.16; k=1; b=1; a=-1; r=a+0.382*(b-a); u=a+0.618*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); c=[]; while b-a>L if fr>fu a=r; b=b; r=u; u=a+0.618*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); else a=a; b=u; u=r; r=a+0.382*(b-a); fr=fun(r); fu=fun(u); end k=k+1; c=[c,[a,b,r,u,fr,fu]]; end k jieguo=reshape(c,6,k)’ s=[a,b] l=b-a jieguo = -1.0000 1.0000 -0.2360 0.2360 -0.6526 -1.1246 -0.2360 1.0000 0.2360 0.5278 -1.1246 -0.9706 -0.2360 0.5278 0.0558 0.2360 -1.0496 -1.1246 0.0558 0.5278 0.2360 0.3475 -1.1246 -1.1060 0.0558 0.3475 0.1672 0.2360 -1.1113 -1.1246 0.1672 0.3475 0.2360 0.2787 -1.1246 -1.1234 0.1672 0.2787 0.2098 0.2360 -1.1218 -1.1246

第5章 一维搜索

第5章 一维搜索 §5.1 最优化算法的简单介绍 1．算法概念 在解非线性规划时，所用的计算方法，最常见的是迭代下降算法． 迭代：从一点) (k x 出发，按照某种规则A 求出后继点) 1(+k x ．用1+k 代替k ，重复以上 过程，产生点列}{) (k x 。 规则A 是在某个空间X 中点到点的映射，即对每一个X x k ∈) (，有点 X x A x k k ∈=+)() () 1(． 更一般地，把A 定义为点到集的映射，即对每个点X x k ∈) (，经A 作用，产生一个点 集X x A k ?)() (.任意选取一个点)() () 1(k k x A x ∈+，作为) (k x 的后继点． 定义1: 算法A 是定义在空间X 上的点到集映射，即对每一个点X x ∈，给定－个子集 X x A ?)(. 例1 考虑线性规划： 1 s.t. min 2 ≥x x 最优解1=x ．设计一个算法A 求出这个最优解． ???????

无约束最优化问题可以定义解集合为 }0)(|{=?=Ωx f x 约束最优化问题可以定义解集合为 }T -K 为|{点x x =Ω 2. 算法收敛问题 设Ω为解集合，X X A →:是一个算法，集合X Y ?.若以任一初点Y x ∈) 1(开始， 算法产生的序列其任一收敛子序列的极限属于Ω，则称算法映射A 在Y 上收敛． 收敛速率: 定义2: 设序列}{) (k γ 收敛于* γ，定义满足 ∞<=--≤+∞ →βγ γ γ γp k k k * ) (*) 1(lim 的非负数p 的上确界为序列}{) (k γ 的收敛级． 若序列的收敛级为p ，就称序列是p 级收敛的． 若1=p 且1<β，则称序列是以收敛比β 线性收敛的． 若1>p 或者1=p 且0=β，则称序列是超线性收敛的． 例2 序列{}10 ,<