机械优化设计案例分析
机械制造工艺改进方案案例分析报告
机械制造工艺改进方案案例分析报告一、引言机械制造工艺的改进对于提高生产效率、降低成本以及提升产品质量具有重要意义。
本报告将以某工厂的机械制造工艺改进方案案例为例，对其进行分析和总结。
二、案例分析1. 问题背景某工厂生产线上的某一工艺环节存在一定的问题。
在该环节，工人需要手工插入零件并进行固定，但由于操作不准确、速度不稳定以及大量依赖工人经验，导致了生产效率低下、人工成本高昂以及产品质量不稳定等问题。
2. 改进目标针对上述问题，本次改进的目标明确为：提高生产效率、降低人工成本、提升产品质量。
3. 方案设计（1）自动化设备的引入：通过引入自动化设备，实现零件的自动插入和固定。
自动化设备将采用传感器和控制系统，实现对零件的准确定位和固定。
优点：提高生产效率、降低人工成本，减少操作误差，提升产品质量。
（2）流程优化：对原有工艺流程进行优化，简化操作环节，减少不必要的时间浪费。
例如，在自动化设备的设计中，可以将零件供应和固定合并为一个步骤。
优点：进一步提高生产效率，降低工艺复杂度。
（3）质量监控系统的引入：引入质量监控系统，通过传感器和数据采集设备，对插入和固定工艺进行实时检测和监控。
优点：快速发现和排除生产过程中的异常，提升产品质量。
4. 方案实施与效果评估（1）方案实施：a. 采购自动化设备并进行安装调试。
b. 进行相关员工培训，使其掌握自动化设备的操作和维护。
c. 引入质量监控系统，并与自动化设备进行整合。
（2）效果评估：a. 生产数据的统计分析：对改进前后的产量、人工成本等进行对比分析。
结果显示，新工艺使得产量提高了30%，人工成本降低了25%。
b. 产品质量的检测：对改进前后的产品质量进行抽样检测。
结果显示，改进后的产品合格率提高了15%。
三、总结与展望通过对某工厂机械制造工艺改进方案案例的分析，我们可以看出，在机械制造工艺中，通过引入自动化设备以及优化流程和引入质量监控系统等措施，能够有效提高生产效率，降低人工成本，并提升产品质量。
机械优化设计实例
机械优化设计实例压杆的最优化设计压杆是一根足够细长的直杆，以学号为p值，自定义有设计变量的尺寸限制值，求在p一定时d i d2和l分别取何值时管状压杆的体积或重量最小？（内外直径分别为d i、d2）两端承向轴向压力，并会因轴向压力达到临界值时而突然弯曲，失去稳定性，所以，设计时，应使压应力不超过材料的弹性极限，还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。
尺=耍解：根据欧拉压杆公式，两端钱支的压杆，其临界载荷为：」I ——材料的惯性矩，EI为抗弯刚度1、设计变量现以管状压杆的内径d i、外径d2和长度l作为设计变量2、目标函数以其体积或重量作为目标函数3、约束条件以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性，以及尺寸限制为约束条件，在外力为p的情况下建立优化模型：min/㈤=ixiu F（4,电」）=-由，），2）2、目标函数於—=逗―-㈤2。
4g 芋(元)=日芋(d1)=次11111n _d]w 0公6)=日式％)=. -41DCK —。
3)方3 = £式内)=刈2TM宫巾（幻~ & （义）二% - a 2JHK - U8⑶= &•） =『小 心（兀）=心*）='-温=。
罚函数:+ min[ OSiF -Fnun[ 0,瓯]2 +min[ 0J]3 + 一｝传递扭矩的等截面轴的优化设计目式力=gKMH ）=尸—名-JT - --------- 5 ----- = r - ---------------------- ----------产 M?矶为应上卅）二二伺-4J ） E +产｛［皿［0g ］-4P我矛一期]^[0, - -p]解：1、设计变量:片二出巡/=同"3、约束条件：T = —<[r]1）要求扭矩应力小于许用扭转应力，即：-二,,Mr式中： ——轴所传递的最大扭矩其* d自、 —一二 一一抗扭截面系数。
对实心轴16冬（芍二0⑻二3粤-㈤2）要求扭转变形小于许用变形。
机械优化设计案例
机械优化设计案例：某生产线自动送料机构的改进
在制造领域，生产线上的自动送料机构是确保生产流程顺畅、高效的关键环节。
然而，传统的自动送料机构往往存在效率低下、易损坏、维护成本高等问题。
为了解决这些问题，我们采用了机械优化设计的方法，对某生产线上的自动送料机构进行了改进。
该自动送料机构的主要任务是将原材料从存储区输送到生产线，并确保每次输送的数量准确。
但是，在长时间使用后，传统的送料机构常常出现卡顿、输送不准确等问题。
经过分析，我们发现这些问题主要是由于机构中的某些部件设计不合理，导致机械效率降低。
为了解决这些问题，我们采用了以下优化策略：
结构优化：利用拓扑优化技术，对送料机构的主体结构进行了重新设计，使其在满足强度和刚度的同时，减轻了重量，从而减少了动力消耗。
传动系统优化：采用了新型的齿轮和链条传动系统，减少了传动过程中的摩擦和能量损失，提高了传动效率。
控制系统优化：引入了PLC和传感器技术，实现了对送料过程的精确控制，确保了每次输送的数量准确。
维护性优化：设计了易于拆卸和维护的结构，减少了维护时间和成本。
经过上述优化后，新的自动送料机构的性能得到了显著提升。
与传统的送料机构相比，新的机构在输送速度、准确性、使用寿命和维护成本等方面都有了显著的优势。
经过实际生产验证，新的自动送料机构不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，为企业带来了显著的经济效益。
第八章机械优化设计应用实例
最优值 上面的最优解是连续性的，需进一步离散化处理，从略。
1，确定设计变量
铰链四杆机构按主从动连架杆给定的角度对应关系进行 设计时，各杆长度按同一比例缩放并不影响主，从动杆转 角的对应关系。因此可把曲柄长度作为单位长度，即令 L1=1，其余三杆表示为曲柄长度的倍数，用其相对长度l2， L3，l4作为变量。一般考虑，本问题与初始角 ， 也有 关系，所以变量本应为l2，l3，l4， 和 五个。但是两 转角变量并不是独立变量，而是杆长的函数。写出如下式
D：
二，选择优化方法及结果分析
该题维数较低，用哪一种优化方法都适宜。这里选用约束 坐标轮换法。
计算时，曾用若干组不同的初始数据进行计算，从中选出 其中三组。见课本表8.1
由其中的计算结果可以看出，第二次计算结果应为最优解。
， 为相对杆长。最后，根据机构的结构设计需要按一定 的比例尺求出机构实际杆长L1，L2，L3，L4。
由余弦定理a图
整理得约束条件 同理由上页b图传动角最小位置写出 整理得约束条件
⑵按曲柄存在条件建立约束条件 写成约束条件有
用全部约束条件画成次下图所示的平面曲线，则可见， g3(x)~g7(x)均是消极约束。而可行域D实际上只是由g1(x) 与g2(x)两个约束条件围成的。综合上述分析，本题的优 化数学模型如下
输 出 角 函 数 图
对于该机构设计问题，可以取机构输出角的平方偏差 最小为原则建立目标函数。为此，将曲柄转角为
的区间分成n等分，从动摇杆输出角也有相对
应的分点。若各分点标号记作i，以各分点输出角的偏差 平方和作为目标函数，则有
式中的有关参数按如下步骤及公式计算 ①曲柄各等分点的转角
②期望输出角 ③实际输出角
机械优化设计案例
機械優化設計案例11. 題目對一對單級圓柱齒輪減速器，以體積最小為目標進行優化設計。
2.已知條件已知數輸入功p=58kw ，輸入轉速n 1=1000r/min ，齒數比u=5，齒輪的許用應力[δ]H =550Mpa ，許用彎曲應力[δ]F =400Mpa 。
3.建立優化模型3.1問題分析及設計變數的確定由已知條件得求在滿足零件剛度和強度條件下，使減速器體積最小的各項設計參數。
由於齒輪和軸的尺寸（即殼體內的零件）是決定減速器體積的依據，故可按它們的體積之和最小的原則建立目標函數。
單機圓柱齒輪減速器的齒輪和軸的體積可近似的表示為：]3228)6.110(05.005.2)10(8.0[25.087)(25.0))((25.0)(25.0)(25.0222122212221222212212122221222120222222222121z z z z z z z z z z z g g z z d d l d d m u m z b bd m u m z b b d b u z m b d b z m d d d d l c d d D c b d d b d d b v +++---+---+-=++++-----+-=πππππππ 式中符號意義由結構圖給出，其計算公式為b c d m u m z d d d mu m z D m z d m z d z z g g 2.0)6.110(25.0,6.110,21022122211=--==-===由上式知，齒數比給定之後，體積取決於b 、z 1 、m 、l 、d z1 和d z2 六個參數，則設計變數可取為T z z T d d l m z b x x x x x x x ][][211654321== 3.2目標函數為min )32286.18.092.0858575.4(785398.0)(2625262425246316321251261231232123221→++++-+-+-+=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x f3.3約束條件的建立1）為避免發生根切，應有min z z ≥17=，得017)(21≤-=x x g2 )齒寬應滿足max min ϕϕ≤≤d b ，min ϕ和max ϕ為齒寬係數d ϕ的最大值和最小值，一般取min ϕ=0.9，max ϕ=1.4，得 04.1)()(0)(9.0)(32133212≤-=≤-=x x x x g x x x x g3）動力傳遞的齒輪模數應大於2mm ，得02)(34≤-=x x g4）為了限制大齒輪的直徑不至過大，小齒輪的直徑不能大於max 1d ，得0300)(325≤-=x x x g 5）齒輪軸直徑的範圍：max min z z z d d d ≤≤得0200)(0130)(0150)(0100)(69685756≤-=≤-=≤-=≤-=x x g x x g x x g x x g 6）軸的支撐距離l 按結構關係，應滿足條件：l 2min 5.02z d b +∆+≥（可取min ∆=20），得0405.0)(46110≤--+=x x x x g7）齒輪的接觸應力和彎曲應力應不大於許用值，得400)10394.010177.02824.0(7098)(0400)10854.0106666.0169.0(7098)(0550)(1468250)(224222321132242223211213211≤-⨯-⨯+=≤-⨯-⨯+=≤-=---x x x x x x g x x x x x x g x x x x g8）齒輪軸的最大撓度max δ不大於許用值][δ，得0003.0)04.117)(445324414≤-=x x x x x x g 9）齒輪軸的彎曲應力w δ不大於許用值w ][δ，得05.5106)1085.2(1)(05.5104.2)1085.2(1)(1223246361612232463515≤-⨯+⨯=≤-⨯+⨯=x x x x x g x x x x x g4.優化方法的選擇由於該問題有6個設計變數，16個約束條件的優化設計問題，採用傳統的優化設計方法比較繁瑣，比較複雜，所以選用Matlab 優化工具箱中的fmincon 函數來求解此非線性優化問題，避免了較為繁重的計算過程。
机械结构设计优化案例分析
机械结构设计优化案例分析在机械工程领域，机械结构设计的优化是提高产品性能和降低成本的关键环节。
通过精心设计和优化，可以使机械结构更加坚固、稳定，以及提高工作效率。
下面我将结合一个实际案例，分析机械结构设计优化的过程和原理。
案例分析：某公司生产的液压缸在使用过程中，出现了频繁故障的问题，导致了生产效率的下降和维修成本的增加。
经过调查和分析，发现液压缸设计存在结构不稳定、材料选用不当等问题。
经过一系列的优化措施，终于解决了问题。
优化步骤：1. 结构分析：首先对液压缸进行了结构分析，发现设计中存在的问题，如承受力不均匀、连接件受力不稳定等。
通过有限元分析软件模拟不同情况下的受力状态，找出结构中容易出现应力集中、疲劳裂纹等问题，为优化设计提供依据。
2. 材料选用：根据结构分析结果，重新选择了耐高温、高强度的材料，提高了液压缸的抗疲劳性能和耐腐蚀性能。
同时，根据实际使用需求，合理选择了材料的硬度和韧性，提高了产品的耐用性和安全性。
3. 结构优化：在重新选用材料的基础上，对液压缸结构进行了优化设计。
通过调整连接件的位置和形状，增加支撑件的数量和大小，优化了受力分布，减少了结构的应力集中，提高了整体的稳定性和强度。
4. 实验验证：优化后的液压缸进行了实验验证，测试其承载能力、耐疲劳性能等指标。
通过实验数据的分析，验证了优化设计的有效性，确保产品在实际工作中能够稳定可靠地运行。
结果与效果：经过以上优化步骤，液压缸的故障率明显下降，生产效率得到了提高，维修成本也减少了。
同时，产品的性能和质量得到了明显提升，提高了用户的满意度和公司的竞争力。
结语：通过以上案例分析，我们可以看到机械结构设计的优化是一个系统工程，需要全面考虑材料、结构、受力等因素，不断调整和完善设计方案，以达到最佳效果。
只有不断迭代优化，才能使产品在市场上立于不败之地。
希望本文能够对机械结构设计优化的理解和实践有所启示。
机械设计中的案例分析与实例讲解
机械设计中的案例分析与实例讲解在机械设计领域中，案例分析和实例讲解是非常重要的学习方法和实践工具。
通过案例分析和实例讲解，可以加深对机械设计原理和应用的理解，掌握解决实际问题的能力。
本文将通过几个案例来分析和讲解机械设计中的关键问题和解决方法。
案例一：轴承选择与设计在机械设计过程中，轴承是不可或缺的重要组件。
选择和设计合适的轴承对于确保机械设备的正常运行至关重要。
在某公司的一个机械设计项目中，设计师面临着选择和设计轴承的问题。
首先，设计师需要根据机械设备的工作条件和要求来确定所需承载能力、转速范围等参数。
然后，根据这些参数和轴承的性能指标表，筛选出合适的轴承型号。
在选择轴承型号后，设计师还需要对轴承进行设计，确定轴承的几何尺寸和安装方式，以确保其在特定工作条件下的可靠性和寿命。
通过这个案例，我们可以看到，在机械设计中，轴承的选择和设计是一个复杂而关键的环节。
合适的轴承选择和设计可以提高机械设备的性能和可靠性。
案例二：零件强度分析与优化在机械设计中，零件的强度是一个重要的设计指标。
在某公司的一个机械结构设计项目中，设计师需要对一个零件进行强度分析和优化。
首先，设计师需要根据零件的工作条件和受力情况，确定零件的受力分析模型，并据此计算零件的应力和变形。
然后，根据零件的材料特性和载荷条件，对零件的强度进行评估。
如果发现零件的强度不满足要求，设计师需要通过调整材料选择、几何尺寸等参数来优化零件的强度。
通过这个案例，我们可以看到，在机械设计中，零件的强度分析和优化是关键的设计环节。
通过对零件的强度进行分析和优化，可以确保零件在工作条件下的安全可靠性，提高机械设备的性能。
案例三：机构设计与运动模拟在机械设计中，机构的设计和运动模拟是一项重要任务。
在某公司的一个机械运动机构设计项目中，设计师面临着设计和优化运动机构的问题。
首先，设计师需要根据机械设备的功能和要求，确定机构的类型和布置方式。
然后，设计师需要进行机构的几何设计，确定机构的连杆比例、驱动方式等参数。
机械优化设计实例
机械优化设计实例公司生产的机械设备是用来处理废气的，该设备由风机和过滤系统组成。
一些客户反映在高温环境下，设备的性能下降严重，需要频繁维护和更换零部件。
为了解决这个问题，公司决定进行机械优化设计，提高设备在高温环境下的性能和可靠性。
首先，公司通过实地调研和用户反馈，发现高温环境下设备性能下降的主要原因是风机的叶轮脆性破坏和过滤系统的滤芯耐高温能力差。
因此，公司决定对风机和过滤系统进行优化设计。
风机优化设计的一项重要措施是改变叶轮材料。
公司与材料科学研究院合作，选用一种可耐高温的新型材料。
这种新材料具有良好的耐腐蚀性和高强度，能够在高温环境下保持稳定的性能。
通过对风机进行新材料叶轮的更换，可以大大提高设备在高温环境下的可靠性和寿命。
过滤系统的优化设计主要包括滤芯材料的改进和结构的优化。
公司与滤芯制造商进行合作，针对高温环境下滤芯易损的情况，选用了一种能够耐受高温的特殊材料制作滤芯。
该材料具有优异的耐热性和抗腐蚀性，能够有效过滤废气中的有害物质。
此外，公司还对滤芯的结构进行优化设计，增加了滤芯的表面积，提高了吸附效率和容尘量。
除了对零部件的优化设计，公司还对设备的工艺流程进行了改进。
在原有的设备上增加了高温预热和冷却系统，可以避免温度的突变对设备的影响，提高了设备的稳定性和寿命。
经过优化设计，该公司的机械设备在高温环境下的性能得到了显著提高。
经实际运行验证，设备在高温环境下能够稳定工作，无需频繁维护和更换零部件，极大地减少了停机时间和维修成本。
同时，设备的可靠性和寿命也得到了显著提升，增强了客户的信任和满意度。
这个实例充分展示了机械优化设计的重要性和成功应用。
通过对机械结构、工艺流程和材料的优化，可以提高机械产品的性能、效率和可靠性，满足客户的需求，提升企业的竞争力。
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优化设计案例分析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。
所谓设计指标,就机械设计而言,一般是指重量轻、能耗小、刚性大、成本低等;所谓限制条件,是指强度要求、刚度要求、尺寸范围要求等。
设计变量选择一个设计方案可以用一组基本参数的数值来表示，这些基本参数可以是构件尺寸等几何量，也可以是质量等物理量，还可以是应力、变形等表示工作性能的导出量。
在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立的基本参数，称作设计变量，又叫做优化参数。
在充分了解设计要求的基础上，根据各设计参数对目标函数的影响程度分析其主次，尽量减少设计变量的数目，以简化优化设计问题。
注意各设计变量应相互独立，避免耦合情况的发生，否则会使目标函数出现“山脊”或“沟谷”，给优化带来困难。
目标函数与约束的确定对于一般机械，可按重量最轻或体积最小建立目标函数；对应力集中现象突出的构件，以应力集中系数最小为目标；对精密仪器，应按其精度最高或误差最小的要求建立目标函数。
约束条件是就工程设计本身而提出的对设计变量取值范围的限制条件，目前尚无一套完整的评价方法来检验哪些约束是必须，哪些约束是可忽略的，通常是凭经验取舍，不可避免会带来模型和现实系统的不相吻合。
在最优化设计问题中，可以只有一个目标函数，称为单目标函数。
当在同一设计中要提出多个目标函数时，这种问题称为多目标函数的最优化问题。
在一般的机械最优化设计中，多目标函数的情况较多。
目标函数愈多，设计的综合效果愈好，但问题的求解亦愈复杂。
对于复杂的问题，要建立能反映客观工程实际的、完善的数学模型往往会遇到很多困难，有时甚至比求解更为复杂。
这时要抓住关键因素，适当忽略不重要的成分，使问题合理简化，以易于列出数学模型，这样不仅可节省时间，有时也会改善优化结果。
数学模型确立数学模型越精确，设计变量越多，维数越大，建模越复杂，优化进程越慢；但数学模型忽略过多元素，则难以确切凸现结构的特殊之处。
故要结合工程实际和优化设计经验，把握与研究目标相关程度大的因素，尽可能的建立确切、简洁的数学模型。
然后通过基于统计理论的检验方法———t 检验/F 检验/ X2检验/ 拟合优度检验等，分析模型的置信区间，对模型有效性进行评价，提高模型的准确度。
下面以机票销售策略案例进行说明某航空公司每天有三个航班服务于A, B, C, H四个城市,其中城市H是可供转机使用的, 三个航班的出发地-目的地分别为AH, HB, HC,可搭乘旅客的最大数量分别为120人, 100人, 110人, 机票的价格分头等舱和经济舱两类. 经过市场调查,公司销售部得到了每天旅客的相关信息, 见表1. 该公司应该在每条航线上分别分配多少头等舱和经济舱的机票?问题分析公司的目标应该是使销售收入最大化, 由于头等舱的机票价格大于对应的经济舱的机票价格, 于是想到先满足所有头等舱的顾客需求:AH 上的头等舱数量为33+24+12=69;HB上的头等舱数量为24+44=68;HC上的头等舱数量为12+16=28;这种贪婪算法是否一定得到最好的销售计划?模型建立设起终点航线i (i=1,2,…,5) 上销售的头等舱机票数为xi ,销售的经济舱机票数为yi , 这就是决策变量.目标函数Max Z=190x1+90y1+244x2+193y2+261x3+199y3+140x4+80y4+186x5+103y5约束条件(1) 三个航班上的容量限制:例如, 航班AH上的乘客应当是购买AH, AB, AC机票的所有旅客, 所以x1+ x2+ x3+ y1+ y2+ y3≤ 120,同理, 有x2+ x4+ y2+ y4≤ 100,x3+ x5+ y3+ y5≤ 110.(2) 每条航线上的需求限制:0 ≤ x1≤ 33, 0 ≤ x2≤ 24, 0 ≤ x3≤12, 0 ≤ x4≤ 44, 0 ≤ x5≤16,0 ≤ y1≤ 56, 0 ≤ y2≤ 43, 0 ≤ y3≤ 67, 0 ≤ y4≤ 69, 0 ≤ y5≤17.线性规划模型Max Z=190x1+90y1+244x2+193y2+261x3+199y3+140x4+80y4+186x5+103y5x1+x2+x3+y1+y2+y3≤120x2+x4+y2+y4≤100x3+x5+y3+y5≤1100≤x1≤33，0≤x2≤24，0≤x3≤12, 0≤x4≤44, 0≤x5≤160≤y1≤56, 0≤y2≤43, 0≤y3≤670≤y4≤69, 0≤y5≤17编写Lingo 程序:max=190*x1+90*y1+244*x2+193*y2+261*x3+199*y3+140*x4+80*y4+186*x5+103* y5;x1+x2+x3+y1+y2+y3<=120;x2+x4+y2+y4<=100; x3+x5+y3+y5<=110; x1<=33;x2<=24; x3<=12;x4<=44; x5<=16;y1<=56;y2<=43; y3<=67;y4<=69; y5<=17; 求解结果为:Global optimal solution found.Objective value: 39334.00 Total solver iterations: 6 Variable Value Reduced Cost X1 33.00000 0.000000 Y1 0.000000 74.00000 X2 10.00000 0.000000 Y2 0.000000 51.00000 X3 12.00000 0.000000 Y3 65.00000 0.000000 X4 44.00000 0.000000 Y4 46.00000 0.000000 X5 16.00000 0.000000 Y5 17.00000 0.000000 最优解为:航线AH, AB, AC, HB, HC 上分别销售33, 10, 12, 44, 16张头等舱机票, 0,0,65,46,17 张经济舱机票, 总收入为39344元.模型建立设起终点航线 i (i=1,2,…,5) 上销售的头等舱机票数为 xi ,销售的经济舱机票数为 yi , 这就是决策变量.考虑5个起终点航线 AH, AB, AC, HB, HC, 依次编号为i (i=1,2,…,5), 相应的头等舱需求记为 ai , 价格记为 pi ;相应的经济舱需求记为 bi , 价格记为 qi .三个航班 AH, HB, HC 的顾客容量分别是:c1=120, c2=100, c3=110.目标函数 Max∑=+51i ii ii y q x p约束条件(1) 三个航班上的容量限制:例如, 航班AH 上的乘客应当是购买AH, AB, AC 机票的所有旅客 , 所以x 1 + x 2 + x 3 + y 1 + y 2 + y 3 ≤ c 1 ,同理, 有 x 2 + x 4 + y 2 + y 4 ≤ c 2 ,x 3 + x 5 + y 3 + y 5 ≤ c 3 .(2) 每条航线上的需求限制: 0 ≤x i ≤a i , 0 ≤y i ≤b i , 线性规划模型Max∑=+51i ii ii y q x p1+x 2+x 3+y 1+y 2+y 3≤c 1 x 2+x 4+y 2+y 4≤c 2 x 3+x 5+y 3+y 5≤c 30≤x i ≤a i ，i = 1, 2,⋯ , 5， 0≤y i ≤b i ，i = 1, 2,⋯ , 5.编写Lingo 程序: TITLE 机票销售计划; SETS:route/AH,AB,AC,HB,HC/:a,b,p,q,x,y; ENDSETS DATA: a p b q=33 190 56 90 24 244 43 193 12 261 67 199 44 140 69 80 16 186 17 103; c1 c2 c3=120 100 110; ENDDATAmax=@SUM(route:p*x+q*y);@SUM(route(i)|i#ne#4#and#i#ne#5:x(i)+y(i))<=c1; @SUM(route(i)|i#eq#2#or#i#eq#4:x(i)+y(i))<=c2; @SUM(route(i)|i#eq#3#or#i#eq#5:x(i)+y(i))<=c3; @FOR(route(i):x(i)<=a(i)); @FOR(route(i):y(i)<=b(i)); 求解结果为:Global optimal solution found.Objective value: 39334.00 Total solver iterations: 6 Model Title: 机票销售计划X(AH) 33.00000 0.000000 X(AB) 10.00000 0.000000X(AC) 12.00000 0.000000X(HB) 44.00000 0.000000X(HC) 16.00000 0.000000Y(AH) 0.000000 74.00000Y(AB) 0.000000 51.00000Y(AC) 65.00000 0.000000Y(HB) 46.00000 0.000000Y(HC) 17.00000 0.000000最优解为:航线AH, AB, AC, HB, HC上分别销售33, 10, 12, 44, 16张头等舱机票,0,0,65,46,17 张经济舱机票, 总收入为39344元.综上,机械优化设计是适应现代设计要求而发展起来的一门崭新学科。
它是在传统机械设计理论的基础上结合各种现代设计方法而出现的一种更科学的设计方法,可使机械产品的设计质量达到更高的水平。
机械优化设计的研究必须与工程实践、力学理论、数学、电子计算机技术紧密联系起来,才能具有更加广阔的发展前景。