优化设计课程设计
培养基优化设计
课程设计说明书课程名称：新编生物工艺学设计题目: 培养基优化设计院系：生物与食品工程学院学生姓名：学号：2专业班级：08生物技术指导教师：关现军2011 年6月3 日课程设计任务书目录1.摘要················································页码2.关键字··············································页码3.设计背景············································页码3.1培养基简介···········································页码3.2培养基优化设计的重用意义····························页码4 设计方案·················································页码 4.1原材料制备···········································页码 4.2菌种的选择···········································页码 4.3营养因子的比例设·····································页码4.4理化条件控制············································页码4.5总工艺流程列叙········································页码5 预期结果················································页码6 方案实施时可能出现的问题与对策·······························页码7 设计感受·················································页码7.1 关于本方案···················································页码 7.2 关于自我·····················································页码8参考文献··················································页码.1 摘要以改良ＭＲＳ发酵培养基为墓础，选择玉米浆、牛肉膏、乳糖、番茄汁、际蛋白陈等７个营养因子增菌培养乳酸菌进行优化。
七年级生物上册优化设计
七年级生物上册优化设计
优化设计对于初中生的生物课程来说至关重要。
为此，将完善课程设计方案提出，以利于学生学习成效的提高，并将其生物常识提升到一个新的水平。
首先，我们应该梳理七年级的生物课程大纲，将其中贯穿全程的主题和核心知识点抽出，用于制定学习安排和教材设计，以极大地提高学习效率，较好地发挥学习能力。
其次，要灵活运用教学方法，针对不同年级的学生，选择适合他们的授课方式，以达到合理的教学效果。
例如，一定要采用多媒体的辅助教学方式，提供更加有趣的内容，同时要注重提出问题和引导学生讨论，增加学生之间对生物知识的兴趣。
加强教学管理也是提高学习效果的重要一环，为此，应当由教师采取有效的教学工作和组织措施，实施课堂教学，及时解决教学中出现的问题，以全面掌握学生的学习进度情况，以提高学生学习效果。
此外，家长学生也应当共同参与，对学生的勤奋和成绩有着重要的效果。
凡是引导学生刻苦学习生物，培养其学习兴趣，逐步掌握知识技能，必将取得良好的学习效果。
以上就是本文有关七年级生物课程优化设计的提议，实施该设计方案，必将对学生的学习极大的帮助，利于他们的成长与发展。
最优化方法及其应用课程设计
最优化方法及其应用课程设计一、引言随着计算机技术的不断发展，最优化问题得到了越来越广泛的应用，包括机器学习、数字信号处理、图像处理、智能控制等领域。
本文将介绍最优化方法及其应用课程设计的背景、目的、内容和教学方法。
二、背景与目的最优化方法是一种数学方法，其在现代工程领域应用广泛，包括寻找最优化解、优化设计、参数优化等方面。
本课程设计旨在让学生掌握最优化方法的基本原理与实际应用，培养学生的数学建模能力、计算机编程能力以及跨学科解决问题的综合能力。
三、内容本课程设计分为两个部分：最优化方法理论的讲授和实践操作。
1. 最优化方法理论在最优化方法理论的部分，我们将首先介绍最优化方法的基本思想和方法，包括：•单目标优化和多目标优化•线性规划•非线性规划•约束优化•动态优化紧接着，我们将通过实际案例演示最优化方法在实际问题中的应用，包括：•图像处理中的最优化问题•机器学习中的最优化问题•网络优化问题2. 实践操作在实践操作的部分，我们将采用Python语言讲授最优化方法的实现与应用。
具体包括：•Python语言基础•数值计算•优化算法通过课堂教学和实践操作的综合实践，学生将会掌握Python编程语言的基础知识、最优化方法的基本思想和方法、最优化方法在实际问题中的应用、采用Python语言对最优化方法的实现与应用。
四、教学方法本课程设计采用理论授课和实践操作相结合的教学模式。
在教学过程中，我们将引导学生积极参与，通过自主学习、探究和发现问题的方法，提高学生综合分析和解决问题的能力，同时注重教学的实际应用性，鼓励学生灵活运用所学知识解决实际问题。
五、总结本课程设计旨在为计算机科学与技术专业学生提供一门实践性很强并且具有广泛应用价值的课程，帮助学生了解最优化方法的基本思想和方法，掌握最优化方法在实际问题中的应用，提高专业能力和实践能力。
停车场优化设计课程设计
停车场优化设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解停车场优化设计的概念和重要性；2. 学生能够掌握停车场布局、车位分配和交通流线设计的基本原则；3. 学生能够了解停车场管理系统及相关技术。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识分析现有停车场的不足，并提出改进措施；2. 学生能够运用绘图软件设计简单的停车场布局图；3. 学生能够运用数学模型进行停车场车位数和出入口数量的优化计算。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到停车场优化设计对城市交通和环境保护的重要性；2. 学生能够培养团队协作精神和解决问题的能力；3. 学生能够关注社会发展，关注停车场优化设计的新技术、新理念。
课程性质：本课程为应用性较强的实践活动，旨在让学生将所学理论知识运用到实际项目中，提高学生的实践能力和创新能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学、美术和信息技术基础，对实际问题有一定的探究兴趣，善于合作和表达。
教学要求：教师应注重引导学生运用所学知识解决实际问题，培养学生的创新意识和实际操作能力。
在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 停车场优化设计基本原理- 停车场类型与功能区域划分- 停车场布局设计原则- 车位分配与交通流线组织2. 停车场设计要素- 车位尺寸与停车方式- 出入口、通道宽度与转弯半径- 照明、排水、通风及标识系统3. 停车场管理系统- 停车场管理系统功能与组成- 停车场收费系统- 智能停车诱导系统4. 实践操作与案例分析- 停车场设计软件应用- 停车场优化计算方法- 现有停车场案例分析及优化建议5. 创新设计与展示- 学生分组进行停车场设计- 创新设计理念交流与分享- 设计成果展示与评价教学内容安排与进度：第一课时：停车场优化设计基本原理第二课时：停车场设计要素第三课时：停车场管理系统第四课时：实践操作与案例分析第五课时：创新设计与展示教材章节关联：本教学内容与教材中“城市交通设施规划与设计”章节相关，涉及停车场设计部分的内容。
九年级上册人教版语文优化设计
九年级上册人教版语文课程是初中阶段语文学习的重要阶段，通过对经典文学作品的学习，旨在提高学生的文学素养和语言表达能力。
但在教学过程中，我们也不可否认存在一些问题或不足之处。
本文将从课程设计、教学内容、教学方法、评价体系等方面进行优化设计，以期提高课程的教学效果，培养学生的综合语文素养。
一、课程设计优化1. 确定教学目标：明确九年级上册语文课程的核心目标，包括提高学生的文学鉴赏能力、阅读理解能力、语言表达能力等。
注重培养学生的思维能力、创新意识和审美情趣，使之在语文学习中得到全面发展。
2. 确定教学内容：结合社会现实和学生的兴趣特点，选取具有代表性和时代性的文学作品，包括古代诗词、现代散文及诗歌等，丰富学生的文学阅读体验。
3. 设计教学活动：通过多种形式的教学活动，如课堂讨论、小组合作、阅读共享等，有效引导学生主动参与语文学习，培养学生的合作精神和团队意识。
二、教学内容优化1. 增加文学作品的多样性：在教学内容中增加一些不同风格和题材的文学作品，如散文、小说、戏剧等，拓宽学生的阅读视野，激发学生对文学的热爱和欣赏能力。
2. 深化经典文学作品的解读：对于经典文学作品，加强对其背景、作者思想、艺术特点等方面的解读，帮助学生深入理解作品内涵，提高学生的文学鉴赏能力。
3. 导入时代经典作品：在教学中适当导入一些当代优秀文学作品，让学生接触当代文学创作的热度和活力，激发学生的文学创作兴趣。
三、教学方法优化1. 注重情境教学：采用情境教学法，通过情境化的教学设计，营造真实的语言使用情景，激发学生学习语言的兴趣。
2. 强调体验式学习：引导学生通过亲身体验、观察感受等方式，参与到语文学习中来，加深学生对文学作品的理解和感悟。
3. 注重阅读引导：在教学中加强对学生阅读过程的引导，培养学生阅读的方法和技巧，提高阅读效率和深度。
四、评价体系优化1. 设计多元化评价方式：除了传统的考试评价外，还应注重学科素养的培养，开展课堂表现评价、作业评价、课外阅读评价等多种形式的评价。
最优化设计课程设计摘要
最优化设计课程设计摘要一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解最优化设计的基本概念，掌握线性规划、非线性规划的基本原理及其应用。
2. 学生能够运用数学建模方法，建立简单实际问题的优化模型，并解释模型中各参数的物理意义。
3. 学生能够掌握常用的优化算法，如单纯形法、梯度下降法等，并了解其优缺点。
技能目标：1. 学生能够运用所学优化方法解决实际问题，提出合理的优化方案，提高解决问题的能力。
2. 学生能够运用计算工具，如Excel、MATLAB等，进行数据处理和优化模型的求解。
3. 学生能够通过小组合作，进行问题分析、讨论和总结，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到优化设计在生活中的广泛应用，激发对数学学科的兴趣和热情。
2. 学生能够通过解决实际问题，培养严谨、客观、批判性思维和创新意识。
3. 学生能够意识到优化设计在资源利用、节能减排等方面的重要性，提高社会责任感和环保意识。
课程性质：本课程为数学学科的一门应用性课程，结合实际问题的优化设计，旨在提高学生的数学建模、计算和解决实际问题的能力。
学生特点：本课程针对的是高年级学生，他们已经具备了一定的数学基础和解决问题的能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢挑战性任务。
教学要求：教师在教学过程中应注重理论与实践相结合，引导学生运用所学知识解决实际问题，注重培养学生的动手能力和创新能力。
同时，关注学生的个体差异，给予个性化指导，确保课程目标的实现。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活和未来工作中，提高其综合素质。
二、教学内容1. 优化设计基本概念：介绍最优化设计的定义、分类及在实际中的应用。
教材章节：第二章第一节2. 线性规划：讲解线性规划的基本理论、模型构建及求解方法。
教材章节：第二章第二节3. 非线性规划：介绍非线性规划的基本概念、求解方法及其应用。
教材章节：第二章第三节4. 数学建模方法：通过案例教学，让学生学会建立实际问题的优化模型。
机械优化设计课程设计
目录摘要 (3)关键词 (3)一、概述 (3)二、优化方法介绍 (3)（一）、一维搜索方法 (3)（二）无约束优化方法 (5)1）共轭方向的生成 (6)2）基本算法 (6)3)改进算法的基本步骤如下 (7)三、优化设计实例 (10)1）模型 (10)2）变量 (10)3）优化设计源程序 (10)4）分析结果 (20)四、课程总结 (20)《机械优化设计》课程设计论文摘要：随着社会经济的迅速发展，机械优化设计作为一门为工程设计提供手段的学科，在这样的时代背景下应运而生。
针对具体的课题，通过一些设计变量而建立起目标函数的过程，称为数学建模；应用优化方法为工程设计寻找出最优解是现代优化设计所研究的主要课题与方向。
关键词：机械优化设计；设计变量；目标函数；数学模型；优化方法一、概述优化设计是20世纪60年代初发展起来的一门新学科，它是将最优化原理与计算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的手段。
利用这种新的设计方法，人们就可以从众多的设计方案中寻找出最佳设计方案，从而大大提高设计效率和设计质量。
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部门，成为现代工程设计的一个重要手段！二、优化方法介绍（一）、一维搜索方法一维搜索方法可分为两类，一类称为试探法，这类方法是按某种给定的规律来确定区间内插入点的位置，此点位置的确定仅仅按照区间缩短如何加快，而不顾及函数值的分布关系，例如黄金分割法，裴波那契法等。
另一类一维搜索法称作插值法或函数逼近法。
这类方法是根据某些点处的某些信息，如函数值，一阶导数，二阶导数等，构造一个插值函数来逼近原来的函数，用插值函数的极小点作为区间的插入点，这类方法主要有二次插值法，三次插值法等。
在此重点讨论黄金分割法。
黄金分割法适用于[a, b]区间上的任何单谷函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不作其他要求，甚至可以不连续。
因此，这种方法的适应面相当广。
控制网优化设计课程设计
控制网优化设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解控制网优化设计的基本原理，掌握相关概念和术语；2. 学会分析控制网优化设计中的关键因素，了解不同优化方法的应用场景；3. 掌握控制网优化设计的数学模型和求解方法，能够运用相关软件工具进行简单案例分析。
技能目标：1. 能够运用所学知识对控制网进行优化设计，提高控制系统的性能；2. 培养学生运用数学建模、求解器等工具解决实际问题的能力；3. 提高学生的团队协作和沟通能力，能够在小组讨论中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对控制网优化设计的学习兴趣，激发其探索精神；2. 培养学生具备良好的工程素养，认识到优化设计在工程实践中的重要性；3. 引导学生关注控制网优化设计在现实生活中的应用，提高其社会责任感和创新意识。
本课程针对高年级学生，课程性质为专业核心课程。
在教学过程中，注重理论与实践相结合，强调学生的主体地位，充分调动学生的积极性。
课程目标分解为具体学习成果，以便于教学设计和评估。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握控制网优化设计的基本理论和方法，具备一定的实际操作能力，为今后从事相关领域工作奠定基础。
二、教学内容1. 控制网优化设计基本原理- 控制网优化设计概念与分类- 控制网优化设计的基本方法与步骤2. 控制网优化设计关键因素分析- 控制网结构分析- 控制网精度分析- 控制网可靠性分析3. 控制网优化设计数学模型与求解方法- 线性规划模型- 非线性规划模型- 整数规划模型- 智能优化算法4. 控制网优化设计案例分析- 选择具有代表性的控制网优化设计案例- 分析案例中的优化目标、约束条件及求解方法- 实践操作：运用相关软件工具进行案例求解5. 控制网优化设计实践与讨论- 小组讨论：针对不同优化方法的应用场景进行探讨- 实践操作：学生分组进行控制网优化设计实践- 成果展示：展示优化设计成果，进行评价与讨论教学内容按照教材章节进行组织，注重科学性和系统性。
- 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)。
基于Matlab的平面四杆机构优化设计
1.课题描述
要求设计一曲柄摇杆机构，当曲柄由转到+90°时，摇杆的输出角实现如下给定的函数关系：
式中和分别为对应于摇杆在右极限
位置时曲柄和摇杆的位置角，它们是机架
杆l4为原线逆时针度量的角度，见图1。
图1
题目还要求在该区间的运动过程中的最小
传动角不得小于45°，即：
2.建立连杆机构设计的优化数学模型
2.1确定设计变量
由机械原理知识可知，铰链四杆机构按主、从动杆给定的角度对应关系进行设计时，独立参数有五个：三根杆长和主、从动杆的输入和输出起始位置角。
通常把曲柄的长度当成单位长度，即l1=1。
其它三杆的长度l2、l3、l4表示为实际杆长l1的倍数。
这是因为铰链四杆机构的各构件长若按同一比例缩放时，不会影响到主、从动杆的转角对应关系。
由本题题意，和规定为摇杆在右极限位置时曲柄和摇杆的位置角。
在这种特定的条件下，和也不再是独立参数，而是杆长的函数。
按图1不难写出如下关系式：
； （1）
另外，根据机构在机器中的许可空间，可以适当预选机架杆的长度，现取l4 =5。
经上述分析，该优化问题的设计变量是：X=[l2 l3]T =[x1 x2]T
所以该优化问题是一个二维优化问题。
2.2建立目标函数
由设计变量的分析可知，对于平面机构可供自由选择的独立参数是有限的。
对于实现给定运动规律的铰链四杆机构，独立参数最多为五个，而本题的情况只有两个。
因此利用平面连杆机构只能近似地实现给定的运动规律。
对于该机构设计问题，可取以机构输出角的平方偏差最小为目标函数，则它的表达形式可写成：
(2)
式中为期望输出角。
按给定的运动规律计算：
(3)
(i = 0，1，…，s)
为机构实际输出角，计算式为：
(4)
式中、可利用三角关系求出：
；； (5)
i是对应于曲柄从转到角度内各等分点的标号。
如将曲柄转过90°，范围分为30个等分，则分点标点i =0，1，…，30，共31个分点。
于是上述各式便构成了一个目标函数的数学表达式。
对应于每一个机构设计方案（即给定一对x1、x2），即可计算出输出角的平方偏差值
F（X）。
2.3确立约束条件
约束条件有两方面：其一是保证四杆机构满足曲柄存在的条件；其二是传递运动过程中的最小传动角大于45°。
按传动角条件，根据图2可能发生最小传动角的位置图，由余弦定理推出：
；
（a） （b）
图 2
经整理得到约束方程：
按曲柄存在条件，由机构原理中可知应满足：
把它们写成不等约束条件为：
进一步分析以上诸式可以看到，只要满足约束条件和的X，必满足约束条件，故实际起作用的只有和两个不等式约束条件。
2.4优化数学模型
D：
3.编写MATLAB程序
曲柄摇杆机构设计的数学模型属于非线性规划问题,因此在进行优化设计时,要调用MATLAB优化工具箱中的有约束的多元函数极小值fmincon函数来实现。
3.1编写名为qubinyaogan.m的目标函数M 文件
function f=qubinyaogan(x)
f=0;%给f赋初值
fai0=acos(((1+x(1))^ 2-x(2)^ 2+25)/(10*(1+x(1))));
ksai0=acos(((1+x(1))^ 2-x(2)^ 2-25)/(10*x(2)));
for i=0:10%对φ进行10等分
fai=fai0+pi/2*i/10;%曲柄转角各等分点的值
ksai=ksai0+2*(fai-fai0)^ 2/(3*pi);%摇杆转角各等分点的值
r=sqrt(26-10*cos(fai));
afai=acos((r^ 2+x(2)^ 2-x(1)^ 2)/(2*x(2)*r)); %计算αi
btai=acos((r^ 2+24)/(10*r));%计算βi
if fai<=pi
ksais=pi-afai-btai;%计算Ψsi
else if fai<=2*pi
ksais=pi-afai+btai;%计算Ψsi
end
end%if语句结束
f=f+(ksai-ksais)^ 2;%计算目标函数
end %for循环体结束
3.2 编写名为mycon.m的非线性约束函数M 文件
function [c ceq]=mycon(x)
c=[36-x(1)^ 2-x(2)^ 2-1.414*x(1)*x(2);
x(1)^ 2+x(2)^ 2-1.414*x(1)*x(2)-16];% c为非线性不等式约束矩阵
ceq=[ ];
3.3编写名为solve qubingyaogan.m的调用优化程序M文件
x0=[5;2];%优化变量赋初值
Ib=[1;1];%优化变量下限值
A=[-1,-1;1,-1;-1,1]; %线性不等式约束矩阵
b=[-6;4;4];%线性不等式约束常数项
options=optimset(' largescale' ,' off' ,' TolFun' ,1e-8);
[x,fval,exitflag,output]=fmincon(@qubinyaogan,x0,A,b,[],[],Ib,
[],@mycon,options)
4.运行结果
4.1最优取值
Optimization terminated: magnitude ofdirectional derivative in search direction less than 2*options.TolFun and maximum constraint violation is less than options.TolCon.
No active inequalities.
x=4.15478596491074
2.29384450528368
fval=0.00316609088036
exitflag=5
output=iterations:23
funcCount:74
stepsize:1
algorithm: ' medium-scale:SQP,Quasi-Newton,line-search' firstorderopt: 4.270680470877357e-006
cgiterations:[]
message: [1x172 char]
4.2结果处理
4.2.1约束条件的可行域
4.2.2期望输出角和机构实际输出角的误差。