机械最优化设计及其应用实例
机械设计中的优化算法研究
机械设计中的优化算法研究在机械设计领域中，优化算法的研究与应用一直是一个重要的问题。
对于机械产品的设计，优化算法可以帮助设计师找到最优的设计方案，提高产品性能和效率。
一、优化算法的概念和作用优化算法是一种通过搜索算法、迭代算法等方法，找到使目标函数或者评价指标达到最优的参数组合的方法。
在机械设计中，目标函数可以是各种性能指标，如重量、强度、刚度、动力学性能等。
通过应用优化算法，我们可以得到最佳的设计方案。
优化算法在机械设计中的作用不可忽视。
首先，它可以帮助设计师在设计初期就能够找到较好的设计方案，减少设计过程中的试错和重新设计的次数。
其次，优化算法可以在设计方案确定后进行后续的细化和改进，使得产品的性能达到最优。
此外，在多目标优化问题中，优化算法可以找到设计空间中的优化解集，为设计师提供多种选择。
二、常用的优化算法在机械设计中，有一些常用的优化算法被广泛应用。
以下是其中的几种：1. 遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法是受到自然进化理论启发的一种优化算法。
它通过模拟基因的随机交叉、变异和选择的过程，通过不断迭代来寻找最优解。
遗传算法在优化搜索空间广、非线性问题复杂的情况下表现良好。
2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）粒子群算法是通过模拟鸟群或鱼群等生物的群体行为而提出的一种优化算法。
它通过模拟每个粒子根据自身和邻居的经验来调整参数，实现优化目标的搜索。
粒子群算法通常用于多模态优化问题，具有全局搜索和易实现等优点。
3. 模拟退火算法（Simulated Annealing）模拟退火算法模拟了固体退火过程的原理，通过温度和能量的控制来搜索最优解。
在搜索过程中，模拟退火算法允许一定概率上接受劣解，从而避免被局部最优解所限制。
模拟退火算法适用于复杂的非线性优化问题，具有高效性和鲁棒性。
4. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）蚁群算法模拟了蚂蚁搜索食物的过程，通过蚂蚁之间的信息交流来找到最优解。
机械设计中的优化算法与应用
机械设计中的优化算法与应用随着科技的进步和人们对产品性能和效率要求的提高，机械设计中的优化算法日益受到关注和应用。
优化算法可以在机械设计过程中帮助工程师快速找到最佳设计方案，从而提高产品性能和降低成本。
本文将介绍几种常用的机械设计中的优化算法，并描述它们的应用。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟自然界生物进化机制的优化算法，它包含了选择、交叉和变异等基本操作。
在机械设计中，遗传算法可以应用于参数优化、拓扑优化和结构优化等问题。
例如，在汽车设计中，可以利用遗传算法来优化车身结构，以提高刚度和减少重量。
同时，遗传算法还可以用于设计复杂的机器人动作控制策略，以提高其运动性能和适应环境的能力。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。
在机械设计中，粒子群优化算法可以应用于多目标优化、装配问题和机器人路径规划等领域。
例如，在机器人路径规划中，可以利用粒子群优化算法来寻找最短路径，以提高机器人的运动效率和整体性能。
此外，粒子群优化算法还可以应用于机械装配问题，提高装配效率和降低错误率。
三、遗传规划算法遗传规划算法是一种结合遗传算法和规划方法的优化算法，可以解决复杂的机械系统规划和布局问题。
在机械设计中，遗传规划算法可以用于厂房布局、物流规划和交通规划等方面。
例如，在工厂布局中，可以利用遗传规划算法来确定最佳的设备摆放位置和生产流程，以提高生产效率和减少物料传递时间。
此外，遗传规划算法还可以应用于城市交通规划，优化交通路网布局，减少交通拥堵和提高交通效率。
四、人工神经网络算法人工神经网络算法是一种模拟生物神经网络的优化算法，通过学习和训练来提高系统的性能。
在机械设计中，人工神经网络算法可以应用于预测建模、控制系统优化和信号处理等方面。
例如，在机械加工过程中，可以使用人工神经网络算法来预测刀具磨损和工件加工精度，以及优化刀具路径和切割参数。
此外，人工神经网络算法还可以用于机械系统的故障诊断和故障预测，提高设备的可靠性和运行效率。
机械最优化设计及应用实例
—145—《装备维修技术》2021年第5期1引言多年来，机械设计人员在机械设计中大都是采用传统的设计方法、凭借经验、图表和类比的办法，借助有限的计算次数，得到有限的设计方案，然而确定出的设计结果却不能令人满意。
如何使自己设计的结果能够获得公认最优，设计出的机械产品经济技术效果最佳，这是机械设计人员毕生的愿望，为此他们在设计中绞尽脑汁。
随着科学技术的发展、数学规划理论进一步完善以及计算机的普及、机械设计方法与技术能力渐趋提高，机械设计方法技术有了突破的跃进条件和可能。
机械最优设计技术、计算机辅助设计、现代设计方法学等新型设计技术由此而生。
这些新技术的应用，对加速机械产品的开发与应用、改变机械工业的面貌起到非常重要的作用。
1.1最优化的基本概念最优化设计是现代计算机广泛应用的基础上发展起来的一项新技术。
是根据最优化原理和方法综合各方面的因素，以人机配合方式或“自动探索”方式，在计算机上进行的半自动或自动设计，以选出在现有工程条件下的最佳设计方案的一种现代设计方法［1］。
其设计原则是最优设计；设计手段是电子计算机及计算程序；设计方法是采用最优化数学方法。
近年来，为了普及和推广应用优化技术，已经将各种优化计算程序组成使用十分方便的程序包，并已进展到建立最优化技术的专家系统，这种系统能帮助使用者自动选择算法，自动运算以及评价计算结果，用户只需很少的优化数学理论和程序知识，就可有效地解决实际优化问题。
虽然如此，但最优化的理论和计算方法至今还未十分完善，有许多问题仍有待进一步研究探索。
1.2最优化在机械设计中的位置机械设计最优化和与其对应的新技术的研究领域正处于一个孕育和创新的阶段。
机械最优设计技术是将数学规划理论、计算机技术和机械设计理论三者揉合在一起的。
它既不同于传统的机械设计理论，也不同于机械优化设计，它特别强调了一个“最”字，是将机械设计问题通过数学模型的建立，转变为数学函数格式化，然后采用数学规划理论，有计算机寻求迭代确定设计问题的极值，其结果的唯一性充分体现了设计公认最优。
机械优化设计综述与展望
机械优化设计综述与展望机械优化设计是提高机械性能、降低制造成本、提升产品竞争力的重要手段。
本文对机械优化设计进行综述，介绍了其背景和意义，基本原理，具体方法及应用实例，并展望了其未来发展。
关键词：机械优化设计，性能提升，制造成本，产品竞争力。
随着科技的发展，机械产品日益向着高性能、高精度、高效率的方向发展。
为了满足市场需求，机械优化设计应运而生，旨在提高机械性能、降低制造成本、提升产品竞争力。
本文将介绍机械优化设计的基本原理、具体方法及应用实例，并展望其未来发展。
机械优化设计的基本原理机械优化设计是基于计算机辅助设计、最优化理论及方法的一种新型设计方法。
它通过选择设计变量、确定约束条件和目标函数，寻求最优设计方案。
其中，设计变量是影响设计结果的因素，约束条件是限制设计结果的条件，目标函数是评价设计结果优劣的函数。
机械优化设计的具体方法机械优化设计的具体方法包括模型分析法、数值分析法和优化设计法。
模型分析法通过建立数学模型对设计进行分析，数值分析法通过数值计算获得最优解，优化设计法则通过迭代搜索寻求最优解。
三种方法各有优缺点，其中模型分析法适用于简单问题，数值分析法适用于复杂问题，优化设计法则适用于具有多个局部最优解的问题。
机械优化设计的应用实例机械优化设计广泛应用于各种机械产品设计中，如汽车、航空航天、能源、制造业等。
例如，通过对汽车发动机进行优化设计，可以提高其燃油效率、降低噪音和振动；对航空航天器进行优化设计，可以提高其飞行速度、降低能耗。
机械优化设计在提高机械性能、降低制造成本和提升产品竞争力方面具有巨大潜力。
未来研究应以下几个方面：1）拓展优化设计理论，使其更好地适应复杂机械系统的设计需求；2）开发更高效、稳定、可靠的优化算法，以提高求解速度和精度；3）结合人工智能、大数据等先进技术，实现智能优化设计；4）加强与工程实践的结合，推动机械优化设计的实际应用。
机械优化设计已成为现代机械产品设计的重要手段，对于提高机械性能、降低制造成本和提升产品竞争力具有重要意义。
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。
第十章-结构优化例子-机械
( D , h ) y ——为起作用约束
D * 6 .43 cm
h* 76 cm
m*=8.47kg
五. 讨论
若将许用应力
（虚线—强度曲线） * * T T 解析法得到: x1 [ D , h ] [3 .84 cm ,76 cm ]
y由420提高到703Mpa，可行域变化
——等值线与强度曲 线的交点，但不是最 优解 （不满足稳定约 束条件） 实际最优点 x1* [ D * , h * ]T
[ 4.75cm,513cm ] （两约束交点处） * m1 5.45 kg
（过x1点的等值线）
T
最优点的三种情况
1. 最优点的等值线在可行域内中心点 ——约束不起作用（无约束问题） 2．最优点在可行域边界与等值线切点处 ——一个起作用约束 3．多个约束交点处 ——多个起作用约束
x2 1
x3 1
x2 x3 6
x2 x3 4
最终得到最优方案: x 4.1286
* 2 * x3 2.3325
f * 0.0156
二. 薄板包装箱的优化设计
设计一个体积为5m3的薄板包装箱，如图所示，其中 一边的长度不小于 4m,要求使薄板材料消耗最少，试确 定包装箱的尺寸参数，即确定包装箱的长、宽和高。
曲柄摇杆机构的优化数学模型
x x2
minT
x3 R 2
f ( x) f ( x2 , x3 ) ( i ji ) 2
i 0
s
i 0,1, 2......s
s.t.
x x 2x2 x3 cos135 36 0
2 2 2 3
2 2 x2 x3 2x2 x3 cos 45 16 0
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。
最优化理论在机械设计领域中的应用
最优化理论在机械设计领域中的应用第一章前言最优化理论是一门涵盖多个学科的学科，涉及的领域有计算机科学、数学、工程学等等。
最优化理论的核心目标是寻求一个最好的解决方案，在机械设计领域中的应用也非常广泛。
本文将详细探讨最优化理论在机械设计领域中的应用。
第二章最优化理论的基础知识最优化理论有很多不同的分支，例如线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划等。
在机械设计领域中，最常用的是非线性规划。
非线性规划是指目标函数和约束都是非线性的情况下的最优化问题。
最优化理论的核心思想是将问题转化为数学模型，通过求解该模型得到最优解。
解决非线性规划问题的一种常用方法是使用数值优化算法。
这些算法包括牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法和遗传算法等。
第三章机械设计中的最优化应用最优化理论在机械设计领域中的应用主要有以下三个方面：1. 结构优化设计结构优化设计是指通过优化机械结构设计的各项参数，以达到某些性能指标的最优化。
在结构优化设计中，最常用的方法是拟牛顿法。
拟牛顿法可以在实现收敛速度快的同时，还可以在迭代过程中估计目标函数的一阶和二阶偏导数，从而提高算法的收敛速度。
2. 工艺优化工艺优化是指对机械制造时的生产工艺进行优化设计，以提高机械部件的品质和生产效率。
在工艺优化中，最常用的算法是遗传算法。
遗传算法可以模拟进化的过程，通过"基因"的传递和变异，不断地产生更好的解决方案。
3. 参数优化参数优化是指通过对机械部件设计中的各项参数进行优化，以达到一定的性能指标。
在参数优化中，最常用的算法是基于响应面法的参数优化。
响应面法通过设计一定的实验方案，建立起机械部件参数与目标函数之间的数学模型，通过数学模型来优化机械部件参数。
第四章实例分析以调速机械为例，使用最优化理论中的拟牛顿法进行结构优化设计。
经过多次迭代，得到了最优解。
再以同样的调速机械为例，采用遗传算法进行工艺优化。
通过遗传算法的迭代优化，不断优化各项参数，最终得到了最优解。
机械设计中的优化方法及应用
机械设计中的优化方法及应用机械设计中的优化方法是一种提高设计方案性能和效率的技术手段。
通过优化设计可以实现降低成本、提高可靠性、减小体积和重量，优化材料使用等目标。
本文将介绍几种常见的机械设计优化方法及其应用。
一、材料优化设计材料优化设计是机械设计中常用的一种优化方法，旨在提高材料使用效率和性能。
该方法主要通过选取合适的材料、优化材料布局和厚度分布等方式实现。
在材料的选择方面，可以根据设计要求和使用环境的要求进行选择。
例如，在高温环境下使用的零件可以选择高温合金材料，而在高强度要求下使用的零件可以选择高强度钢材料。
在材料布局和厚度分布方面，可以利用拓扑优化算法来确定。
通过对零件结构进行优化设计，将不必要的材料去掉或减少材料使用量，从而降低成本、减小重量，同时保持其性能。
二、结构优化设计结构优化设计是一种常用的机械设计优化方法，其目标是在设计的结构中，通过调整结构参数和几何形状，使结构在满足功能要求的前提下尽可能轻量、坚固。
结构优化设计通常基于数值模拟和优化算法。
首先，通过有限元分析等数值模拟方法对结构进行分析，得到结构的应力和变形分布。
然后，利用优化算法，通过调整结构参数（例如材料厚度、截面形状等）来实现对结构的优化。
在应用领域方面，结构优化设计可应用于各种机械系统的设计中。
例如，在航空航天领域，可以通过结构优化设计降低飞机的重量和燃料消耗。
在汽车工程领域，可以利用结构优化设计提高汽车的刚度和安全性。
三、参数优化设计参数优化设计是一种通过调整设计参数来实现性能优化的方法。
通过优化参数，可以实现对机械系统的性能和效果的最大化或最小化，例如最大化输出功率、最小化能耗等。
参数优化设计通常采用数值模拟和优化算法相结合的方式。
首先，通过建立机械系统的数学模型，并设置设计参数的合理范围。
然后，利用优化算法，例如遗传算法和粒子群算法等，进行参数寻优。
在应用领域方面，参数优化设计广泛应用于各种机械系统的设计中。
机械优化设计经典实例
机械优化设计经典实例机械优化设计是指通过对机械结构和工艺的改进，提高机械产品的性能和技术指标的一种设计方法。
机械优化设计可以在保持原产品功能和形式不变的前提下，提高产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。
本文将介绍几个经典的机械优化设计实例。
第一个实例是汽车发动机的优化设计。
汽车发动机是汽车的核心部件，其性能的提升对汽车整体性能有着重要影响。
一种常见的汽车发动机优化设计方法是通过提高燃烧效率来提高功率和燃油经济性。
例如，通过优化进气和排气系统设计，改善燃烧室结构，提高燃烧效率和燃油的利用率。
此外，采用新材料和制造工艺，减轻发动机重量，提高动力性能和燃油经济性也是重要的优化方向。
第二个实例是飞机机翼的优化设计。
飞机机翼是飞机气动设计中的关键部件，直接影响飞机的飞行性能、起降性能和燃油经济性。
机翼的优化设计中，常采用的方法是通过减小机翼的阻力和提高升力来提高飞机性能。
例如，优化机翼的气动外形，减小阻力和气动失速的风险；采用新材料和结构设计，降低机翼重量，提高飞机的载重能力和燃油经济性；优化翼尖设计，减小湍流损失，提高升力系数。
第三个实例是电机的优化设计。
电机是广泛应用于各种机械设备和电子产品中的核心动力装置。
电机的性能优化设计可以通过提高效率、减小体积、降低噪音等方面来实现。
例如，采用优化电磁设计和轴承设计，减小电机的损耗和噪音，提高效率；通过采用新材料和工艺，减小电机的尺寸和重量，实现体积紧凑和轻量化设计。
总之，机械优化设计在提高机械产品性能和技术指标方面有着重要应用。
通过针对不同机械产品的特点和需求，优化设计可以提高机械产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。
这些经典实例为我们提供了有效的设计思路和方法，帮助我们在实际设计中充分发挥机械优化设计的优势和潜力。
- 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)。
机械最优化设计及其应用实例机械最优化设计及其应用徐华伟(三峡大学机械与材料学院 2009106130)摘要: 机械优化设计是将数学规划理论、计算机技术、最优化原理与方法和机械设计相结合的一项新的科学技术。
它是一门综合性的学科,具有丰厚的理论和应用价值,是解决复杂设计问题的一种有效工具。
它是以最优化理论和方法为基础,以计算机为运算工具从众多的设计方案中寻找出最优的机械设计参数的一种现代设计方法。
因此,优化设计可以形象的表示为,专业理论+数学规划+计算机技术。
优化设计其内容包括,最优化问题基础知识、一维探索、无约束最优化问题的求解方法、约束最优化问题的求解方法、多目标函数的优化设计方法、遗传算法简介、最优化方法在压力加工、机构设计、拟合公式中的应用等。
其在工程设计中的应用如,具有独立悬挂汽车的双桥转向机构的最优化设计、内燃机连杆结构的最优化设计、凸轮机构的最优化设计、汽车变速器的最优化设计、弹簧的最优化设计、制动器的最优化设计、离合器盖结构形状的最优化设计等等。
关键词: 设计机械最优化目标函数变量约束常规的设计方法进行工程设计，特别是当影响设计的因素很多时，只能得到有限候选方案中的最好方案，而不可能得到众多可能方案中的“最优设计方案”。
优秀的工程设计人员总是准备好几种候选设计方案，再从中择其“最优”，如此这样才会让所设计的项目达到更精。
然而，由于设计时间和经费的制约，所设计的候选方案的数目会受到很大限制。
“最优化设计”是在现代计算机广泛应用的基础上发展起来的一项新技术。
是根据最优化原理和方法综合各方面的因素，以人机配合方式或“自动探索”方式在计算机上进行的半自动或自动设计以选出在现有工程条件下的最佳设计方案的一种现代设计方法。
其设计原则是最优设计，设计手段是电子计算机及计算程序，设计方法是采用最优化数学方法。
实践证明，最优化设计是保证产品具有优良的性能，减轻自重或体积，降低工程造价的一种有效设计方法。
同时也可使设计者从大量繁琐和重复的计算工作中解脱出来使之有更多的精力从事创造性的设计并大大提高设计效率。
在数学规划方法的基础上发展起来的最优化设计是60年代初电子计算机引入结构设计领域后逐步形成的一种有效的设计方法。
利用这种方法，不仅使设计周期大大缩短，计算精度显著提高，而且可以解决传统设计方法所不能解决的比较复杂的最优化设计问题。
现代设计都是面向市场，实现功能及产品优势的设计、创新设计、绿色设计、优化设计、可靠性设计等现代设计方法备受国内外机械设计领域的关注，而机械的优化设计与机构设计、机械传动设计和机械强度设计共同组成了机械设计的内涵。
机械优化设计是建立在近代应用数学、物理学、应用化学、应用力学和材料学和计算机程序设计之上的，是解决复杂设计问题的一种有效工具，机械优化设计是把机械设计与优化理论及方法密切结合起来去处理机械设计问题，工程实用价值大，机械优化设计的研究和应用工作更为活跃，应用领域更加的广泛，涉及到航空航天、工程机械、通用机械与机床、水利、桥梁、船舶、汽车、铁路运输行业、通讯行业、轻工纺织、能源工业、军事工业、建筑机械、石油及石化行业、食品机械等诸多方面，主要处理那些具有复杂结构系统的设计，如飞机机身、飞机结构整体、火箭发动机壳体、航空发动机轮盘、潜艇结构、潜艇外部液压舱、机器人等，或大规模的工程建设，如建筑、桥梁、石油钻井井架、大型水轮机结构等，或产量大的汽车车架、悬挂、车身、箱形梁结构、起重机、装载机、平面或空间桁架结构、各类减速器、制动器、圆锥、圆柱齿轮、连杆机构、凸轮机构各类弹簧/轴承等。
一般说来对于工程设计问题所涉及的因素愈多，问题愈复杂，最优化设计结果所取得的效益就愈大。
最优化设计反映出人们对于设计规律这一客观世界认识的深化。
设计上的“最优值”是指在一定条件各种设计因素影响下所能得到的最佳设计值。
最优值是一个相对的概念，它不同于数学上的极值但在很多情况下可以用最大值或最小值来表示。
“最优化”是每一个设计者所追求的目标。
任何一项设计都需要根据设计要求合理选择设计方案来确定各种参数，以达到最佳的的设计目标，如质量、材料、结构、性能、成本等各个方面的优化。
对于设计人员来说，他们总愿意用最优化的设计方案，使所设计的产品或工程设施具有最好的使用性能和最低的材料消耗与制造成本，以便获得最佳的经济效益和社会效益。
机械设计是机械工程的重要组成部分，是决定机械性能最主要的因素。
一项机械产品的设计，通常要经过调查分析、方案拟定、技术设计、零件工作图绘制等环节。
传统设计方法通常在调查分析的基础上，参照同类产品通过估算、经验类比或实验来确定初始设计方案。
然后，根据初始设计方案的设计参数进行强、刚度、稳定性等性能分析计算，检查各性能是否满足设计指标要求。
如果不完全满足性能指标的要求，设计人员将凭经验或直观判断对参数进行修改。
这样反复进行分析计算——性能检验——参数修改，直到性能完全满足设计指标的要求为止。
整个传统设计过程就是人工试凑和定性分析比较的过程，主要的工作是性能的重复分析，至于每次参数的修改，仅仅凭借经验或直观判断，并不是根据某种理论精确计算出来的。
机械优化设计基本思路是在保证基本机械性能的基础上，借助计算机，应用一些精度较高的力学、数学规划方法进行分析计算，让某项机械设计在规定的各种设计限制条件下，优选设计参数，使某项或几项设计指标(外观、形状、结构、重量、成本、承载能力、动力特性等)获得最优值。
机械优化设计的过程:分析设计变量，提出目标函数，确定约束条件，建立优化设计的数学模型;选择适当的优化方法，编写优化程序;准备必须的初始数据并上机计算，对计算机求得的结果进行必要的分析。
随着现代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，仿生学理论、基因遗传学理论和人工智能优化等现代设计理论的引入，都大大促进优化设计方法的更新和完善。
优化设计工作中，针对具体设计问题是否选择了合适的优化方法，相应的计算程序是否有效，数学模型构造是否合理，能否充分反映实际问题且尽量简化，这些都直接关系到优化设计进程和机械设计结果。
最优化设计工作包括两部分内容:一是将设计问题的物理模型转变为数学模型，简历数学模型时要选取设计变量，列出目标函数，给出约束条件。
二是采用适当的最优化方法，求解数学模型，在约束条件下求解目标函数的极值或最优值问题。
一、最优化设计分析1、机械优化设计的过程设计变量选择，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。
目标函数与约束的确定，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。
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。
所以，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。
数学模型的尺度变换，因各设计变量、各目标函数、各约束函数表达意义的不同，将可能使得各自在量级上相差很大，从而导致在给定的搜索方向上各自的灵敏度差距也很大。
为消除这种差别，可以对其进行目标函数尺度变换，使它成为无量纲或规格化的设计变量，设计变量尺度变换和约束函数的规格化，以提高优化进程，提高结果进度，加快收敛速度。
优化程序中易忽略的问题，注意检验变量是否在函数定义域内，防止无效变量生成而导致优化计算失败;注意函数表达式中分母出现非常小或等于 0 情况的处理，避免数值溢出;用函数值的数值差分计算梯度，尽量避免函数与导数值之间的不一致性，优化软件的应用。
2、最优化设计中目标函数的数学分析目标函数泰勒表达式的展开，往往将原目标函数在所讨论的点附近展开成泰勒多项式，用来解答原函数。
目标函数的方向导数和梯度，考察函数与自变量的关系，即函数相对于自变量的变化率，包括沿某一指定方向的变化率和最大变化率，所以就要用到方向导数和梯度。
无约束目标函数的极值条件，无约束优化问题一般归结为求目标函数的极大值极小值问题，一般先求出若干极值点，再通过比较来确定全局最优点。
目标函数凸集与凸函数、凹函数，由函数极值条件所确定极小点X*，是指函数f(X)在点X*附近的一切X均满足不等式f(X) > f(X*)，由函数极值条件所确定的极小值只是反映函数在X*附近的局部性质。
优化设计问题中目标函数的局部极小点并不一定就是全局极小点，只有在函数具备某种性质时，二者才能等同。
目标函数的约束极值优化问题，约束最优点不仅与目标函数本身的性质有关，而且还与约束函数的性质有关。
在存在约束的条件下，为了要满足约束条件的限制，其最优点不一定是目标函数的自然极值点。
最优化设计的数值计算方法——迭代法及其收敛性，在机械优化设计的实际问题中，采用解析法求解很困难，在实际应用中，则广泛采用数值方法来直接求解。
数值方法中常用的是迭代法，这种方法具有简单的迭代格式，适用于计算机反复运算，通常得到的最优解是一个可满足精度要求的近似解。
3、常用的一维搜索最优化方法搜索区间的确定，先确定探索区间即最优步长所在的单峰区间，区间内目标函数应只有一个极小值;再在此区间内求最优步长使目标函数达到最小常用外推法和进退法。
切线法，即牛顿法，用切线代替弧逐渐逼近函数根值的一种方法。
Fibonacci法与黄金分割法，二者都属于应用系列消除原理的直接探索方法。
系列消除原理是在探索区间内，选取计算点计算函数值并进行比较，消除部分区间，以缩短探索区间。
Fibonacci法又称分数法，其特点是在每次确定区间内计算点的位置时，采用Fibonacci数组成的分数作为区间的缩短系数。
黄金分割法它每次缩短的比例是相同的为0.618.二次插值法与三次插值法，二次插值法又称为近似抛物线法，三次插值法又称为微分法，都属于利用多项式逼近的近似法即曲线拟合方法。
平分法即是取具有极小点的单峰函数的探索区间的坐标中点最为计算点，计算目标函数在该点处的导数，并利用函数在极小值点处的导数为零而在其左侧为负、右侧为正的原理，来判断极小点所在的那一半探索区间，消掉另一半区间，逐次迭代，求得极小点的近似解。
格点法又称为全面搜索法，将已确定的搜索区间均分为几个区间，计算目标函数在等分点处的函数值，作出比较，求得目标函数的近似极小值。
4、无约束多维问题的最优化方法坐标轮换法通过每次仅对多元函数的一个变量沿其坐标轴进行一维搜索，并依次轮换进行一维探索的坐标轴，直到找到目标函数在全域上的最小点为止。
最速下降法就是采用使目标函数值下降得最快的负梯度方向作为探索方向，来求目标函数的极小值。