机械优化设计matlab编程指导201_...
利用Matlab求解机械设计方案优化问题的分析

利用MATLAB求解机械设计优化问题的分析周婷婷(能源与动力学院,油气0701>摘要:MATLAB是目前国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它具有强大的数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示、模拟仿真和最优化设计等功能。
本文浅谈MATLAB在机械设计优化问题的几点应用。
关键词:MATLAB 约束条件机械设计优化引言:在线性规划和非线性规划等领域经常遇到求函数极值等最优化问题,当函数或约束条件复杂到一定程度时就无法求解,而只能求助于极值分析算法,如果借助计算器进行手工计算的话,计算量会很大,如果要求遇到求解极值问题的每个人都去用BASIC,C和FORTRAN之类的高级语言编写一套程序的话,那是非一朝一日可以解决的,但如用MATLAB语言实现极值问题的数值解算,就可以避免计算量过大和编程难的两大难题,可以轻松高效地得到极值问题的数值解,而且可以达到足够的精度。
1无约束条件的极值问题的解算方法设有Rosenbrock函数如下:f(X1,X2>=100(X2-X1*X1>2+(1-X1>2求向量X取何值时,F(x>的值最小及最小值是多少?先用MATLAB语言的编辑器编写求解该问题的程序如下:%把函数写成MATLAB语言表达式fun=’100*(X(2>-X(1>*X(1>2+(1-X(1>>2%猜自变量的初值X0=[-1 2]。
%所有选项取默认值options=[ ];%调用最优化函数进行计算。
%函数最小值存放在数组元素options(8>中%与极值点对应的自变量值存放在向量X里%计算步数存放在数组元素options(10>中[X,options]=fmins(fun,X0,options>;%显示与极值点对应的自变向量X的值。
%显示函数最小值options(8>%显示函数计算步数options(10>把上面这段程序保存为m文件,然后用“Tools”菜单中的“Run”命令行这段程序,就可以轻松的得到如下结果:X=9.999908938395383e-0019.99982742178110e-001ans=1.706171071794760e-001ans=195显然,计算结果与理论结果的误差小到e-10级,这里调用了MATLAB的最优化函数fmins(>,它采用Nelder-Mead的单纯形算法,就是因为这个函数的采用,使最小值问题的解算变得非常简单。
MATLAB在机械优化设计中的应用

MATLAB在机械优化设计中的应用MATLAB在机械优化设计中的应用随着科技的不断发展,优化设计在机械工程领域的重要性日益凸显。
优化设计旨在找到最佳的设计方案,以提高产品的性能、降低成本并最大限度地提高效率。
MATLAB是一种广泛使用的科学计算软件,其内置的优化工具箱可应用于各种机械设计问题中。
1.概述MATLAB优化工具箱提供了多种优化算法和建模工具,以解决各种实际问题。
这些算法可应用于连续变量、离散变量和非线性问题等。
在机械优化设计中,MATLAB可帮助设计师找到满足所有约束条件的最佳设计方案。
2.应用实例首先,我们需要建立一个描述这个问题的数学模型。
我们可以使用MATLAB的优化工具箱来定义问题的目标函数和约束条件。
在这个例子中,目标函数可能是零件的总成本,而约束条件可能包括性能指标(如强度或刚度)必须满足给定的标准。
然后,我们可以使用MATLAB的优化工具箱中的算法来解决这个问题。
我们可能会使用一种迭代方法,尝试不同的设计方案,直到找到最优的设计方案。
在这个过程中,MATLAB会自动调整设计参数,以满足我们定义的约束条件并最小化目标函数。
3.结论总的来说,MATLAB在机械优化设计中具有广泛的应用前景。
其强大的数学计算和优化工具箱可以有效地解决各种复杂的机械设计问题。
通过使用MATLAB,设计师可以在更短的时间内找到最优的设计方案,从而提高产品的性能和效率。
然而,尽管MATLAB提供了许多强大的工具和算法,但设计师仍需要了解基本的优化理论和方法才能有效地使用这些工具。
此外,设计师还需要对机械设计领域有深入的理解,以便建立正确的数学模型和约束条件。
未来,随着科技的不断发展,我们可以预期MATLAB将在更多领域得到应用。
例如,随着增材制造(3D打印)等新型制造技术的出现,优化设计将变得越来越重要。
在这种情况下,MATLAB可以帮助设计师找到最佳的设计方案,以最大限度地提高制造效率和降低成本。
Matlab与机械优化设计(1

MATLAB语言基础西安交通大学润滑理论及轴承研究所朱永生2006年9月第节MATLAB语言概述第一节一、MATLAB语言的发展•MATLAB名字是由MATrix和LABoratory 两个词的前三个字母组合而成的。
它是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。
被誉为“巨人肩上的工具”。
由于使用Matlab编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致,所以不象学习其它高级语言--如Basic、Fortran和C 等那样难于掌握,用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题,所以又被称为演算纸式科学算法语言。
¾MATLAB 语言是当今国际上科学界最具影响力、也是最有活力的软件。
它起源于矩阵运算,力也是最有活力的软件它起源于矩阵运算并已经发展成一种高度集成的计算机语言。
它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其高质量的图形可视化与界面设计便捷的与其他程序和语言接口的功能。
MATLAB 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。
概括地讲整个系统由两部分组成即•概括地讲,整个MATLAB系统由两部分组成,即MATLAB内核及辅助工具箱,两者的调用构成了MATLAB的强大功能。
MATLAB语言以数组为基的强大功能本数据单位,包括控制流语句、函数、数据结构、输入输出及面向对象等特点的高级语言,它具有以下主要特点:•1)运算符和库函数极其丰富,语言简洁,编程效率高,MATLAB除了提供和C语言一样的运算符号外,还提供广泛的矩阵和向量运算符。
利用其运算符号和库函数可使其程序相当简短,两三行语句就可实现几十行甚至几百行C或FORTRAN的程序功能。
程序功能•2)既具有结构化的控制语句(如for循环、while 循环、break语句、if语句和switch语句),又有面循环b k语句it h语句)又有面向对象的编程特性。
基于MatLab分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书

基于MATLAB分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书一、实验所需基础知识MATLAB是matrix & laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Java)的编辑模式。
本指导书重点阐述在MATLAB的编程环境下,如何运用优化工具箱(Optimization Toolbox)、分布式计算服务(MATLAB Distributed Computing Server,简称MDCE)和并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)实现机械优化设计的算法,有关MATLAB操作环境和编程语言的详细基础知识请参考帮助文件或其它相关资料。
1.MATLAB语言编程简介MATLAB开发环境除了提供命令窗口(Command Window),实现人机交互式操作外,还提供编辑器(Editor),用户可以编制自己的程序文件。
用MATLAB 语言编写的可以在MATLAB环境中运行的程序称为M文件,M文件用扩展名.m 结尾,可在命令行中执行,也可被其它程序调用。
M文件分为两种:命令文件和函数文件,它们有各自的特点。
1.1 函数文件函数接收输入参数,返回输出参数。
函数文件与程序文件类似也是以“.m”为扩展名的文本文件,而程序文件与函数文件的主要区别在于,函数允许通过数值进行参数传递,而且函数使用局部变量而不是全局变量操作。
另外函数文件的第一行必须包括“function”这个关键字。
函数文件的文件名必须和函数定义的函数名称相同。
MATLAB的函数M文件通常由以下几个部分组成:●函数定义行函数M文件的第一行用关键字“function”把M文件定义为一个函数,并指定它的名字,并且与文件名必须相同,同时定义了函数的输入和输入参数。
输入参数的定义用小括号(),如果有多个输入参数则用逗号分隔;输出参数的定义用中括号[],如果有多个输出参数则用逗号分隔。
机械优化实例及matlab工具箱

s
f (x)
( xMi xmi )2 ( yMi ymi )2
i 1
设计实例2:
3)确定约束条件
(1)由曲柄存在条件,可得:
g1(x) l1 l2 l3 l4 0 g2 (x) l1 l3 l2 l4 0 g3(x) l1 l4 l2 l3 0
l1 ) 2
]
0
优化设计工具
优化设计工具
第1部分 MATLAB基础 第2部分 优化计算工具
第1部分 MATLAB基础
1.1 MATLAB环境简介 1.2 数据表示 1.3 数组 1.4 源文件(M-文件)
1.1 MATLAB窗口
启动MATLAB 其窗口如右
1、Command Window (命令窗口)
g3 ( x)
1
7 45
x13 x2
0
g4 ( x)
1
1 321
x1 x22
0
g5 (x) x1 0
g6 (x) x2 0
盖板优化实例
盖板优化实例
运行结果:
x = 0.6332 25.3264 fval = 101.3056
function f=myfun(x) f=3*x(1)^2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2
%然后调用函数 fminunc x0=[1,1];
[x,fval]=fminunc(myfun,x0)
2.2 无约束非线性优化函数
[结果] x=
1.0e-008 * -0.7512 0.2479 fval = 1.3818e-016
[代码] f = [-5; -4; -6]; A = [1 -1 1;3 2 4;3 2 0]; b = [20; 42; 30]; lb = zeros(3,1); [x,fval] = linprog(f,A,b,[],[],lb)
Matlab机械优化设计实例教程

设在甲机床上加工工件1、2和3的数量分别为x1、x2和x3,在乙机床上加工 工件1、2和3的数量分别为x4、x5和x6。根据三种工种的数量限制,有
2
1.1 优化工具箱中的函数
优化工具箱中的函数包括下面几类: 最小化函数
函 数 描 述 fminbnd linprog fminsearch, fminunc fminimax 有边界的标量非线性最小化 线性规划 无约束非线性最小化 最大最小化
fmincon
quadprog fgoalattain
18
[例五] 工件加工任务分配问题 某车间有两台机床甲和乙,可用于加工三种工件。假定这两台机床的可 用台时数分别为700和800,三种工件的数量分别为300、500和400,且 已知用三种不同机床加工单位数量的不同工件所需的台时数和加工费用 (如表2所示),问怎样分配机床的加工任务,才能既满足加工工件的 要求,又使总加工费用最低? 表2 机床加工情况表
1.3线性规划及其优化函数
应用实例 [ [例三] 生产决策问题 某厂生产甲乙两种产品,已知制成一吨产品甲需用资源A 3吨,资源B 4m3;制成一吨产品乙需用资源A 2吨,资源B 6m3,资源C 7个单位。 若一吨产品甲和乙的经济价值分别为7万元和5万元,三种资源的限制 量分别为90吨、200m3和210个单位,试决定应生产这两种产品各多少 吨才能使创造的总经济价值最高? 令生产产品甲的数量为x1,生产产品乙的数量为x2。由题意可以 建立下面的模型: 该模型中要求目标函数最大化,需要按照Matlab的要求进行转换,即 目标函数为 首先输入下列系数: f = [-7;-5]; A = [3 2 4 6 0 7];
机械优化设计Matlab-优化工具箱基本用法

Matlab 优化工具箱x = bintprog (f , A, b, Aeq, Beq , x0, options ) 0—1规划 用MATLAB 优化工具箱解线性规划命令:x=linprog(c ,A ,b ) 2、模型:命令:x=linprog(c ,A ,b ,Aeq ,beq ) 注意:若没有不等式:存在,则令A=[ ],b=[ ]. 若没有等式约束, 则令Aeq=[ ], beq=[ ].min z=cX1、模型:3、模型:命令:[1]x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)[2]x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB, X0)注意:[1] 若没有等式约束,则令Aeq=[ ],beq=[]. [2]其中X0表示初始点4、命令:[x,fval]=linprog(…)返回最优解x及x处的目标函数值fval.例1 max解编写M文件小xxgh1。
m如下:c=[-0.4 —0。
28 —0.32 —0.72 -0.64 -0。
6];A=[0。
01 0.01 0.01 0.03 0。
03 0.03;0。
02 0 0 0。
05 0 0;0 0。
02 0 0 0。
05 0;0 0 0.03 0 0 0。
08];b=[850;700;100;900];Aeq=[]; beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)例2解: 编写M文件xxgh2.m如下:c=[6 3 4];A=[0 1 0];b=[50];Aeq=[1 1 1];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub例3 (任务分配问题)某车间有甲、乙两台机床,可用于加工三种工件。
假定这两台车床的可用台时数分别为800和900,三种工件的数量分别为400、600和500,且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表.问怎样分配车床的加工任务,才能既满足加工工件的要求,又使加工费用最低?解设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3,在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6。
机械优化设计MATLAB程序

机械优化设计MATLAB程序1.引言本文档旨在提供机械优化设计的MATLAB程序的详细说明。
机械优化设计是通过数学建模和优化算法,对机械结构进行优化设计,以达到设计要求和最佳性能。
MATLAB是一种强大的数学建模和仿真软件,可用于机械优化设计。
2.前期准备2.1 问题定义在机械优化设计中,首先需要明确问题的定义,包括设计要求、约束条件等。
对于每个具体的机械结构,需要明确其目标函数和设计变量。
2.2 建立数学模型在机械优化设计中,需要建立数学模型来描述机械结构的性能和约束条件。
数学模型可以是线性或非线性的,根据具体问题选择适当的模型。
3.优化算法选择根据机械优化设计的特点,选择适合的优化算法进行优化。
常用的优化算法有遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
4.MATLAB程序设计4.1 数据处理在进行机械优化设计时,需要对输入数据进行处理,包括导入数据、数据清洗和预处理等。
4.2 模型建立根据前期准备中建立的数学模型,使用MATLAB进行模型建立,其中包括目标函数和约束条件的定义。
4.3 优化算法应用根据选择的优化算法,使用MATLAB进行优化算法的应用。
需要注意的是,在应用优化算法之前,需要初始化优化算法的参数。
4.4 结果分析对优化结果进行分析和评估,包括目标函数的值、约束条件的满足程度等。
5.结果展示将优化结果用图表的形式展示出来,直观地描述机械结构的性能和优化效果。
6.结论根据优化结果和分析,对机械优化设计的效果进行总结和评价。
7.附件本文档涉及的附件包括:MATLAB程序代码、数据文件、结果输出文件等。
这些附件可以提供详细的参考和复现。
8.法律名词及注释在本文档中涉及的法律名词及其注释如下:1)版权:指对作品享有的权益,包括复制、发行、展示等权利。
2)专利:指对某种发明或技术的独占权,由国家授予。
3)商标:指用于标识某个商品或服务来源的标识,可以是名称、图形等。
4)知识产权:指人们在创造新的发明、设计、文学艺术作品等过程中所创造的财产权益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(一)matlab基本用法介绍
5. 循环、结束命令
¾break是直接跳出该层循环
¾continue是直接进入该层循环的下一次迭代¾return是直接退出程序或函数返回
大概的等级关系如下
¾return>break>continue
(二)matlab语法应用实例
1. 循环的用法(用于优化迭代)
%%%%%%%%%%%%%%%%%% while 循环
i=0;
while(i<10)
i=i+1;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%% for 循环
i=0;
for j=1:10
i=i+1;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%% break终止本层循环
for i=1:2
i
k=0;
for j=1:10
k=k+1
if k==5;break;end
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%% continue直接进入下一次循环变量的迭代
k=0;
for j=1:10
k=k+1;
if k==5;continue;end
k
end %注意,k=5时,后面的循环体未被执行,即k=5不显示在输出窗口中
2 函数调用(利用外部m文件定义函数)(用于定义目标函数、约束函数、优化子程序等)
建立wad2.m文件:
function F1=wad2(x)
F1=x(1)^2+x(2)^2;
在主程序m文件中或者matlab的commond window中输入
x0=[3 5]';
fx0= wad2(x0)
运行结果如下:fx0 = 34 ,得到了函数的值
※另外函数中的F1也可以定义成向量。
3 全局变量(可用于优化过程中的重要参数定义,在程序任意部位都可以访问)
建立wad3.m文件:
function F1=wad3(x)
global ac bc
F1=ac*x(1)^2+bc*x(2)^2;
在主程序m文件中定义
x0=[3 5]';
ac=0.2; bc=0.8;
fx0= wad3(x0)
结果:fx0 = 14.6000
4 判断语句(例如可以用于优化计算收敛的终止条件判断)
k=2
if k>3
'yes k>3'
else
'no ,k<3'
end
if k==2
'yes k=2'
end
5 数组(例如可以用于优化计算收敛的终止条件判断)
% 1. 数组:matlab 程序以矩阵为运算单位,任何变量都是矩阵(数组)% 数组不需要声明,直接定义、使用即可
a=[1 2 3]
b=[ 1 2 3
4 5 6]
c=b'; %求矩阵的转置矩阵
b23=b(2,3) %取出矩阵b中第2行第3列元素
x=[1
2
3]
Hk=eye(4);% 生成4维的单位阵
6 清屏
clc
clear
7 二维绘图
x=1:0.1:10;
y1=sin(x);
y2=cos(x);
figure;
plot(x,y1,'r');
hold on;
plot(x,y2,'b');
grid on;
xlabel('x axis'),ylabel('y axis');
8 三维绘图
x=1:0.1:10;
y1=sin(x);
y2=cos(x);
z=x+cos(y1);
figure;
plot3(x,y1,z,'b');
hold on;
grid on;
xlabel('x axis'),ylabel('y axis'),zlabel('z axis');
9 二维等值线图
%%对函数: F=(xk(1)-2)^4+(xk(1)-2*xk(2))^2; [x3,y3]=meshgrid(-5:0.2:10,-10:0.2:10);
z3=(x3-2).^4+(x3-2*y3).^2;
contour(x3,y3,z3,40);%目标函数的等值线
hold on;
axis equal;
xlabel('自变量x1','FontSize',12);
ylabel('自变量x2','FontSize',12);
title('×××××××方法', 'FontSize',15);。