優(yōu)化設(shè)計(jì)在機(jī)械設(shè)計(jì)中的運(yùn)用參考論文
摘要：機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)是一門綜合性的學(xué)科，是以近代應(yīng)用數(shù)學(xué)、應(yīng)用化學(xué)、物理學(xué)、材料學(xué)、應(yīng)用力學(xué)與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)，是能夠有效處理復(fù)雜設(shè)計(jì)問題的一種工具。可以從大量的設(shè)計(jì)方案間尋找出最佳的設(shè)計(jì)方案，進(jìn)而在很大程度上增強(qiáng)了設(shè)計(jì)的質(zhì)量與效率。現(xiàn)代工程裝備的復(fù)雜性導(dǎo)致機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)更加困難，運(yùn)用全新的科學(xué)理論研究新的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是此研究領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的方面。
關(guān)鍵詞：優(yōu)化設(shè)計(jì)；機(jī)械設(shè)計(jì)；效率；最佳方案
我國在工程運(yùn)用中都取得了非常大的進(jìn)步與很好的成效,然而和國外的先進(jìn)優(yōu)化技術(shù)相比還是有非常大的差異,在現(xiàn)實(shí)工程中能夠起到作用的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案或者是設(shè)計(jì)結(jié)果所占據(jù)的比例并不是非常的大。計(jì)算機(jī)等輔助裝備性能的不斷增強(qiáng)、加之市場與科技的雙重推進(jìn)，使優(yōu)化技術(shù)能夠在機(jī)械設(shè)計(jì)與制造中的運(yùn)用得到了迅猛的發(fā)展,遺傳算法、粒子群法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其它一些智能的優(yōu)化方法在優(yōu)化設(shè)計(jì)中也得到了非常廣泛的引用。現(xiàn)代機(jī)械正向著大型化、復(fù)雜化的方向發(fā)展,傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在實(shí)際工程的運(yùn)用中逐漸顯表現(xiàn)的有些單調(diào)與乏力，已經(jīng)不能滿足產(chǎn)品不斷創(chuàng)新的需求,機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)急需創(chuàng)新和發(fā)展。
1機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中的相關(guān)定義
優(yōu)化設(shè)計(jì)能夠展示出人們對于設(shè)計(jì)規(guī)律這個(gè)客觀世界認(rèn)知的深化。設(shè)計(jì)上的優(yōu)化值具體是指在特定條件的影響下能夠取得的最佳設(shè)計(jì)值。最優(yōu)值是一個(gè)比較相對的概念,其和數(shù)學(xué)上的極值相比還是有很多不同的。
2機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)研究內(nèi)容
機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)是一種比較科學(xué)、現(xiàn)代化的設(shè)計(jì)方式,而且是“最優(yōu)”的。此處的“最優(yōu)”也是相對而言的,伴隨科技的不斷發(fā)展以及設(shè)計(jì)條件不斷變化,最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)也隨之改變。優(yōu)化設(shè)計(jì)體現(xiàn)了人們對于客觀世界認(rèn)知的深化,需要人們按照事物發(fā)展的客觀規(guī)律,在特定的物質(zhì)基礎(chǔ)與技術(shù)情況下完全發(fā)揮人的主觀能動性,獲得最好的設(shè)計(jì)方案。
2.1優(yōu)化設(shè)計(jì)與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的區(qū)別
優(yōu)化設(shè)計(jì)的最終目的就是最優(yōu)設(shè)計(jì)，運(yùn)用數(shù)學(xué)手段創(chuàng)建能夠達(dá)到設(shè)計(jì)目的的優(yōu)化模型；在大量能夠?qū)嵤┑脑O(shè)計(jì)方案里面選擇出最好的設(shè)計(jì)方案；其所運(yùn)用的手段就是計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)具有非常快的運(yùn)算速度，可以從數(shù)量較多的方案中挑選出“最優(yōu)方案”。即使在建模的時(shí)候需要進(jìn)行合適的適簡化,或許會導(dǎo)致所得到的結(jié)果不是完全可行或者是實(shí)際最優(yōu)的，然而它是以客觀規(guī)律與數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，不需要太多費(fèi)用，所以其具備了經(jīng)驗(yàn)類比或者是試驗(yàn)手段所沒有的特征。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)同樣也追尋著最優(yōu)的結(jié)果，經(jīng)常是以調(diào)查分析為基石，根據(jù)設(shè)計(jì)需要與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參照相似的工程設(shè)計(jì),經(jīng)過估算、經(jīng)驗(yàn)對比、試驗(yàn)以及構(gòu)思、評價(jià)、再構(gòu)思、再評價(jià)的尋優(yōu)步驟來選擇設(shè)計(jì)方案，接下來需要?jiǎng)偠取?qiáng)度以及穩(wěn)定性等其它方面進(jìn)行計(jì)算。經(jīng)有關(guān)實(shí)踐可以看出，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)還要大量不足之處需要改善，并且最后的結(jié)果基本上離不開初始設(shè)計(jì)的試驗(yàn)范圍。
2.2優(yōu)化設(shè)計(jì)所研究的內(nèi)容
優(yōu)化設(shè)計(jì)首先需要選擇設(shè)計(jì)變量、制定目標(biāo)函數(shù)、列出約束條件以及構(gòu)建優(yōu)化模型,其次是選用比較合適的優(yōu)化方法進(jìn)行優(yōu)化求解,其主要包含了建模與求解。建模的要求:了解與把握優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的基本理論知識、設(shè)計(jì)問題抽象與數(shù)學(xué)模型處理的基本技能；具備此領(lǐng)域豐富的專業(yè)知識與設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。
2.3機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)特點(diǎn)
機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)其實(shí)就是將計(jì)算方法與數(shù)學(xué)規(guī)劃理論運(yùn)用到機(jī)械設(shè)計(jì)中去，按照所設(shè)定好的目標(biāo)，憑借電子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算尋找最佳設(shè)計(jì)方案的相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而能夠獲得更大的技術(shù)經(jīng)濟(jì)的成效，其具備了普通的機(jī)械設(shè)計(jì)所沒有的特征。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：能夠減少機(jī)械產(chǎn)品的成本，增強(qiáng)它的性能。
2.4機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)基本思路
在保證基本機(jī)械性能的基礎(chǔ)上，依托計(jì)算機(jī),運(yùn)用部分具有較高精度的力學(xué)與數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來進(jìn)行計(jì)算。機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的步驟：對設(shè)計(jì)變量進(jìn)行分析，提出目標(biāo)函數(shù)，確定約束條件，建立優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型；選用合適的優(yōu)化方式，編寫優(yōu)化程序；準(zhǔn)備所需要使用的初始數(shù)據(jù)并且上機(jī)進(jìn)行計(jì)算，對計(jì)算所得到的結(jié)果進(jìn)行必要的驗(yàn)證。
3機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
優(yōu)化準(zhǔn)則法針對不同類型的約束、變量以及目標(biāo)函數(shù)等需要導(dǎo)出完全不一樣的優(yōu)化準(zhǔn)則,通用性非常差,并且基本上都是近似最優(yōu)解；規(guī)劃法需要經(jīng)過大量的迭代、不斷進(jìn)行分析，需要花費(fèi)大量的資金，這在很大程度上限制了它在實(shí)際工程優(yōu)化設(shè)計(jì)中的宣傳運(yùn)用。現(xiàn)代化的機(jī)械設(shè)計(jì)復(fù)雜程度越來越高,傳統(tǒng)的優(yōu)化算法已經(jīng)不能跟上時(shí)代的潮流。
3.1遺傳算法
遺傳算法最是早由美國密歇根大學(xué)的Holland教授所提出的，是模擬生物進(jìn)化的過程、高度并行、隨機(jī)以及自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法。其根據(jù)獲得最大收益的原則進(jìn)行隨機(jī)搜索,不需要使用任何梯度信息,就能夠獲得全局最優(yōu)解,具備非常強(qiáng)的靈活性、通用性與全面性；其缺點(diǎn)就是不能夠確保下一代比上一代要好。在1980年的時(shí)候，被大量的運(yùn)用到函數(shù)優(yōu)化與人工搜索等其它方面，在最近的幾年里更多的是被運(yùn)用到工程優(yōu)化設(shè)計(jì)中，其主要適合設(shè)計(jì)變量比較少的情況使用。
3.2粒子群算法
Kennedy和Ebehart在1995年的時(shí)候提出了模擬鳥群覓食環(huán)節(jié)的粒子群法，從一個(gè)優(yōu)化解集進(jìn)行搜索，經(jīng)過個(gè)體之間的相互競爭與合作，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜空間中最優(yōu)解的全局搜群法與遺傳算法相比，容易實(shí)現(xiàn)、原理簡單以及有記憶性，不需要進(jìn)行變異與交叉操作，需要調(diào)節(jié)的參數(shù)并不是非常的多，收斂的速度很快，算法所獨(dú)有的并行搜索不僅能夠降低陷入局部極小的可能性，進(jìn)一步提高了算法的性能與計(jì)算的效率。目前，其已經(jīng)被應(yīng)用到了對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行、對優(yōu)化動態(tài)環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等其它方面，然而運(yùn)用在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)中的研究還是非常少的。
4案例分析
內(nèi)燃機(jī)連桿結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化設(shè)計(jì)。運(yùn)用傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)是很難使得連桿達(dá)到不但要輕而且又非常可靠的目標(biāo)，而選用最優(yōu)化方法并結(jié)合采用有限元法數(shù)值計(jì)算技術(shù)對連桿結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，則可圓滿完成這一任務(wù)，并得出連桿最優(yōu)化設(shè)計(jì)后的結(jié)構(gòu)形狀。在連桿結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化設(shè)計(jì)計(jì)算中，每向最優(yōu)方案前進(jìn)一步，都需要對連桿結(jié)構(gòu)進(jìn)行有限元研究，其主要目標(biāo)就是為最優(yōu)化的設(shè)計(jì)提供變形、應(yīng)力以及疲勞安全系數(shù)等相關(guān)信息。運(yùn)用有限元的方式對連桿結(jié)構(gòu)在全部720°循環(huán)的'過程中做動態(tài)分析，會獲得非常好的效果，然而這就會導(dǎo)致會有一個(gè)非常繁瑣的計(jì)算過程，需呀花費(fèi)大量的時(shí)間。所以，在最優(yōu)化過程中可配合使用計(jì)算比較方便、結(jié)果也比較準(zhǔn)確以及花費(fèi)時(shí)間比較少的最大拉、壓工況下的有限元靜力分析，而后對連桿上應(yīng)力、變形最大及疲勞安全系數(shù)最小的特征部位的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行動態(tài)修正。修正值可通過對連桿最優(yōu)化設(shè)計(jì)初始方案的動態(tài)分析或?qū)σ延羞B桿的動應(yīng)力電測得到。
5結(jié)語
機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)為機(jī)械工程界創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)財(cái)富，伴隨科技手段的不斷更新，優(yōu)化設(shè)計(jì)的發(fā)展具有非常廣闊的前景。目前的優(yōu)化正逐漸的發(fā)展成為多學(xué)科的優(yōu)化設(shè)計(jì)，完全運(yùn)用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)。虛擬設(shè)計(jì)技術(shù)是未來發(fā)展的重點(diǎn)，仿真技術(shù)也逐步向著協(xié)同化與系統(tǒng)化的方向不斷發(fā)展。目前依然處在理論探究階段的結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化、結(jié)構(gòu)動態(tài)性能優(yōu)化設(shè)計(jì)、智能算法優(yōu)化設(shè)計(jì)、可靠性穩(wěn)健設(shè)計(jì)、柔性機(jī)械優(yōu)化以及綠色優(yōu)化等都是未來機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的重點(diǎn)發(fā)展方向。然而我們依然需要注意的是，在逐漸增強(qiáng)優(yōu)化技術(shù)水平的同時(shí)，國內(nèi)的機(jī)械加工的工藝水平、制造技術(shù)以及加工手段也需要同步增強(qiáng)，否則機(jī)械的整體水平依然會停在原地。這不但要引入先進(jìn)的加工技術(shù)，更為重要的是不斷增強(qiáng)加工設(shè)備自身的性能，特別是數(shù)控機(jī)床的加工水平。增強(qiáng)與國際技術(shù)發(fā)達(dá)國家之間的溝通與合作，軟、硬件技術(shù)共同提升，以期達(dá)到機(jī)械設(shè)計(jì)——加工一體化的目的。
作者:張鑫 單位:西京學(xué)院
參考文獻(xiàn):
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