现代机械优化设计课程论文

现代机械优化设计摘要：机械优化设计是近年来发展起来的一门新的学科，起始于20世纪60年代，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。

在机械应用的实践中，机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法，能从众多的设计方案中找出最佳方案，从而大大提高设计的效率和质量关键词：优化设计；方法特点；发展态势一、机械优化设计的设计思想机械优化设计是为了适应于不断发展的生产现代化而发展起来的。

它建立在数学规划理论和计算机程序设计基础上，通过有效的实验数据和科学的评价体系来从众多的设计方案中寻到尽可能完善的或最适宜的设计方案。

该领域的研究和应用进展非常迅速，并且取得了可观的经济效益。

所谓优化设计就是在规定的各种设计限制条件下，将实际设计问题首先转为最优化问题，然后运用最优化理论和方法，在电子计算机上进行自动调优计算，从满足各种设计要求及限制条件的全部可行方案中，选定出最优设计方案。

就最优化的理论和方法而言，继古典的微分法和变分法之后，出现有数学规划优化法、准则优化法、混合法及利用遗传算法、人工神经网络的优化方法等。

进入21世纪，工程技术人员普及应用最优化方法是必然趋势1．设计变量设计变量是指在设计过程中我们必须全面考虑确定的各项独立参数，一旦这些设计参数全部确定了，设计方案也就完全确定了。

他们在整个设计过程中相当于一个个变量，变量的多少与数值大小直接影响着优化工作的复杂程度。

也就是说，设计变量数目越多，设计空间的维数越大，优化设计工作也就越复杂，同时效益也越显著。

因此在选择设计变量时。

必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。

2．约束条件约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件，而优化设计问题大多数是约束的优化问题。

针对优化设计数学模型要素的不同情况，可将优化设计方法进行分类。

约束条件的形式有显约束和隐约束两种，前者是对某个或某组设计变量的直接限制，后者则是对某个或某组设计变量的间接限制。

等式约束对设计变量的约束严格，起着降低设计变量自由度的作用。

优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内，找出一组优化的设计变量值，使得目标函数达到最优值。

3．目标函数在优化设计过程中，每一个变量之间都存在着一定的相互关系这就是用目标函数来反映。

他可以直接用来评价方案的好坏。

在优化设计中，可以根据变量的多寡将优化设计分为单目标优化问题和多目标优化问题，而我们最常见的就是多目标函数优化。

一般而言，目标函数越多，设计的综合效果越好，但问题求解越复杂。

在实际的设计问题中，常常会遇到在多目标函数的某些目标之间存在矛盾的情况，这就要求设计者正确处理各目标函数之间的关系。

对这类多目标函数的优化问题的研究，至今还没有单目标函数那样成熟。

二、机械优化设计的主要特点在优化设计过程中，每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的，都有各自的特点和各自的应用领域。

优化设计是以建立数学模型进行设计的。

它引用了一些新的概念和术语，如前面所述的设计变量、目标函数、约束条件等用来作为机械优化设计的理论依托。

设计师可以将机械设计的具体要求构造成数学模型，将机械设计的问题转化为具体的数学问题，然后应用理论推理和验算来找到最优解决途径。

优化设计改变了传统的设计方式，开创了应用新的有效的解决机械设计问题的途径。

传统设计方法是被动地重复分析产品的性能，而现代的优化设计却能够主动设计产品的参数，从整体的大局出发找寻最优方案。

优化设计的一般过程与传统设计方法有所不同。

它是以计算机自动设计选优为其基本特征的。

借助于计算机的高速高效率，我们可以从大量的方案中选出最优方案。

作为一项设计不仅要求方案可行、合理，而且应该是一些指标达到最优的理想方案，这样才能使机械产品为企业带来可观效益。

三、机械优化设计的应用条件根据优化设计中所要解决问题的特点，选择适当的优化方案是非常关键的。

因为解决同一个问题可能有多种方法，而每一种方法也有可能会导致不同的结果，．而我们需要的是可以更加体现生产目标的最优方案。

所以我们在选择方案时一定要考虑一下四个原则：(1)效率要高。

(2)可靠性要高。

(3)采用成熟的计算程序。

(4)稳定性要好。

另外选择适当的优化方法时要进行深入的分析优化模型的约束条件、约束函数及目标函数，根据复杂性、准确性等条件结合个人的经验进行选择。

优化设计的选择取决于数学模型的特点，通常认为，对于目标函数和约束函数均为显函数且设计变量个数不太多的问题，采用惩罚函数法较好；对于只含线性约束的非线性规划问题，最适应采用梯度投影法；对于求导非常困难的问题应选用直接解法，例如复合形法；对于高度非线性的函数，则应选用计算稳定性较好的方法，例如BFGS变尺度法和内点惩罚函数相结合的方法。

四、机械优化设计的发展1．机械优化设计的前景早期的优化方法可追溯到三四十年代前的古典微分法和变分法，但由于这些方法本身的复杂性及计算工具的限制．优化没有得到发展。

近代优化方法成为一门独立的学科要算是在1947年George Bernard Dantzig发表了求解线性优化问题的单纯形法，在五十年代．鉴于线性规划的实际效果，再加上大规模生产的需要，使得优化的研究蓬勃兴起．到六十年代由于高速计算机的结合，出现了大量优化的算法．同时逐渐形成了优化的基本理论。

七十年代是优化的兴旺发展时期，这时与优化有关的著作、杂志和专门研究机构大量地涌现，这一时期优化不论在解线性规划、非线性规划以及随机规划、非光滑规划、多目标规划、几何规划、整数规划等各种优化问题理论或方法都有了新的进展，同时也开始出现一些优化方法软件，像面向航空结构的高效率结构优化程序系统AC—CESS的发表是七十年代非线性规划的好成就。

到八十年代初国内外许多大学都已开设优化课程。

八十年代来除优化理论与方法有所发展外，在针对复杂工程实际应用研究、软件开发、多学科交叉应用、优化新方法探讨和提高优化质量和效率等方面都取得了不少的进展。

四十多年来的优化发展，使优化理论与方法在工程设计、计划管理、科学实验以及军事科学等得到了广泛应用2．机械优化设计的展望结构优化设计随着优化方法的不断发展和改善，已逐渐得以发展。

近些年来，在结构优化算法方面．结构优化设计趋向于采用接近实际的复杂结构模型模拟大型结构系统，由于设计变量数目大，研究新的有效的准则优化方法受到重视，但仍有如何去解决针对各种特殊的结构优化问题建立相应的公式，解决解析推导和数值计算的实现问题；再是使用大型系统的分解优化方法，对于大型结构优化，可以按子结构分解或者进行多级分解优化，对于多学科的复杂系统可以按学科分解优化。

像遗传算法，人工神经网络的方法，在近十年来被引入结构优化设计并发展很快。

它们对离散与连续混合变量的全局优化，对发展结构近似重分析的专家系统有其独到之处。

现在的问题是怎样提高优化质量、精度、加快收敛，增加方法的通用性。

结构优化技术在工程设计中的进一步推广应用仍具实用价值，要解决优化设计的有限元模型的庞大性，解决结构优化与多学科设计问题交叉问题。

对于机构、结构和机械设备的可靠性与健壮性是大型工业装备设计时十分关心的问题，综合考虑可靠度，健壮性及成本的全性能优化设计理论、方法及其应用，将给出更为接近实际的结果，应予重视。

在这类问题的研究中，对包括模糊性和随机性的不确定因素应予注意。

为促进优化设计为工程实际服务，进一步开展实用性，通用性的结构化设计软件的开发和完善工作也是十分迫切的。

从近几年来国家自然科学基金所资助的内容来看，单就机械学科涉及优化设计的项目就有近2O项，有广义优化设计，全性能优化设计，模糊优化，可靠性优化，分解优化设计，光机电一体化与人机一体化设计，有基于人工神经网络的复杂结构优化研究及机械传动系统性能优化，复杂机电系统解耦与耦合设计理论与方法研究，机电产品的绿色设计理论与方法等，以及今年提出的面向产品的创新的概念设计，轧制件模具的现代设计方法等课题，反映我国已经注意追踪或跨入世界领先领域的研究工作。

另外从去年十月第一届中日韩结构与机械系统优化研讨会上发表的论文和今年九月举行的第五届国际计算结构技术会议征文内容，可以看到优化新方法的研究，形状优化和拓扑优化，多学科优化，结构优化建模，可靠性问题，结构重分析与灵敏度分析，遗传算法，神经网络，人工智能，大规模问题求解，因特网应用等还都是继续深入研究的热门课题。

五、结论机械优化设计作为在传统机械设计理论基础上结合现代设计方法而出现的一种更科学的优化设计方法，可使机械产品的质量达到更高的水平。

近年来，随着数学规划理论的不断发展和工作站计算能力的不断挖掘，机械优化设计方法和手段都有非常大的突破。

且优化设计思路不断的开阔。

总之，每一种优化设计方法都是针对某一类问题而产生的，都有各自的特点，都有各自的应用领域，机械优化设计就是在给定的载荷和环境下，在对机械产品的性能、几何尺寸关系或其它因素的限制范围内，选取设计变量，建立目标函数并使其获得最优值的一种新的设计方法，其方法多样。

依据不同情形选择合理的优化方法才能更简便高效的达到目标。

当今的优化正逐步的发展到多学科优化设计，充分利用了先进计算机的技术和科学的最新成果。

所以机械优化设计的研究必须与工程实践、数学、力学理论、计算机紧密联系起来，才能具有更广阔的发展前景。

参考文献（1）李泉永；机械结构优化设计的回顾与展望；桂林电子工业学院学报；2000。

（2）李雨田；浅析机械优化设计方法基本理论；电子世界；2013。

（3）罗维李瑞琴；机构优化设计综述与研究；现代机械；2011。

（4）刘宪访林密叶；机械结构优化设计与应用趋势研究；卷宗；2013。

（5）孙靖民；现代机械设计方法；哈尔滨工业大学出版社；2011.。