浅谈机械优化设计的方法与步骤_精品文档.pdf

1、湖 南 农 机2012 年 9 月湖 南 农 机HUNAN AGRICULTURAL MACHINERY第 39 卷第 9 期 学术Vol.39Sep.92012 年 9 月Sep.20121“优化设计”概念所谓现代的优化方法，就是研究某些数学上定义的问题的，利用计算机为计算工具的最优解。优化理论本身是一种应用性很强的学科，机械优化设计由于采用计算机作为工具解决工程中的优化问题，可以归入计算机辅助设计(C A D)的研究范畴。优化方法的发展的源头是数学的极值问题，但不是简单的极值问题，计算机算法和运算的引入是关键。从理论与实践的关系方面，符合实践理论实践的过程。优化原理和方法的理论基础归根结底

2、还是来源于生产实践活动，特别是工程、管理领域对最优方案的寻找，一旦发展为一种相对独立系统、成熟的理论基础，反过来可以指导工程、管理领域最优方案的寻找。2解决优化设计问题的一般步骤解决优化设计问题的一般步骤如下：机械设计问题建立数学模型选择或设计算法编码调试计算结果的分析整理3优化设计中数学模型的建立3.1设计变量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。3.2约束条件设计空间是所有设计方案的集合，但这些设计方

3、案有些是工程上所不能接受的。如一个设计满足所有对它提出的要求，就称为可行设计。一个可行设计必须满足某些设计限制条件，这些限制条件称作约束条件，简称约束。3.3 目标函数为了对设计进行定量评价，必须构造包含设计变量的评价函数，它是优化的目标，称为目标函数，以 F（X）表示。F（X）=F（x 1，x 2，x 3 x n）在优化过程中，通过设计变量时不断向 F（X）值改善的方向自动调整，最后求得 F（X）值最好或最满意的 X值。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

4、多。目标函数越多，设计的综合效果越好，但问题的求解亦越复杂。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。4优化设计理论方法优化准则法对于不同类型的约束、变量、目标函数等需导出不同的优化准则,通用性较差,且多为近似最优解;规划法需多次迭代、重复分析,代价昂贵,效率较低,往往还要求目标函数和约束条件连续、可微,这都限制了其在实际工程优化设计中的推广应用。而且现代机械设计日趋复杂,传统优化算法渐显力不从心。因此,遗传算法、神

5、经网络、粒子群算法、进化算法等智能优化法于 2 0 世纪 8 0 年代相继提出。4.1 遗传算法遗传算法起源于 2 0 世纪 6 0 年代对自然和人工自适应系统的研究,最早由美国密歇根大学 H o l l a n d 教授提出,是模拟浅谈机械优化设计的方法与步骤钱冠中（扬州大学机械工程学院江苏扬州225000）摘要：对机械优化设计概念、设计的一般方法与步骤进行了探讨，对优化设理论方法和方法的选择原则进行了重点论述。关键词：机械优化设计；理论方法；算法中图分类号：文献标识码：A文章编号：1007-8320（2012）09-0074-02Discussion on the optimization

6、 of mechanical design methods and stepsQIAN Guan-zhong(College of mechanical engineering Yangzhou University Yang zhouJiangsu 225000，China)Abstract:The concept of mechanical optimization design,general design method and steps are discussed,the opti-mal design theory and method selection principle ar

7、e discussed.Key words:optimization of Mechanical Design；theoretical methods;algorithm收稿日期：2012-07-16作者简介：钱冠中（1990-），江苏南通人，大学本科，主要研究方向为机械设计。第 39 卷第 9 期名为 t e m p l a t e，使用非“使用缺省模板”和“空”模板。（2）建立坐标平面和坐标系：点击“插入”“模型基准”“平面”，在 t e m p l a t e 中建立坐标平面，并将 D T M 1,D T M 2,D T M 3名字分别改为 A S M _ T O P，A S M _ S

8、 I D E，A S M _ F R O N T；点击“插入”“模型基准”“坐标系”，同时选取 A S M _ T O P，A S M _ S I D E，A S M _ F R O N T 面后确定，建立坐标系。（3）设定视图：方法同上 4）。（4）设定参数：在“工具”“参数”中添加新参数如下：c i n d e x，c n a m e，c t y p e，r e m a r k,分别代表装配图中的：图号，名称，类型，备注。（5）添加关系：在“工具”“关系”中添加关系并校验：p t c _ c o m m o n _ n a m e c n a m e 添加关系的目的与上述零件模板中相同。（

9、6）保存模板：将 t e m p l a t e 保存在 D:P T C p r o _ s t d s s t a r t _ f i l e s中。3起始模板的调用对于定制好的起始模板 t e m p l a t e.p r t 和 t e m p l a t e.a s m，都保存在目录 D:P T C p r o _ s t d s c o n f i g s t a r t _ f i l e s 中，如何在 P r o/E软件启动时加载进去呢？需要在 c o n f i g.p r o 里进行路径指定，即将 s t a r t _ m o d e l _ d i r的路径指定为 D

10、:p t c p r o _ s t d s s t a r t _ f i l e s，以记事本的格式打开修改 c o n f i g.p r o 文件后保存，然后复制到安装目录下 t e x t 文件夹中，这样在 P r o/E启动时，直接按照指定的路径寻找起始模板的位置。4结语随着三维软件 P r o/E的普及，越来越多的工程师选用三维作为最初的设计，同时二维图纸在加工和图纸管理中并不可少，因此，按照标准化出图的方式建立标准的三维起始模板以及如何在每次设计时调用起始模板将给二维工程图的绘制带来极大地方便性。在 P r o/E的应用中，除了起始模板的需要规范化定制，工程图纸的规范化定制也是

11、必不可少的，这样，可以利用 P r o/E软件进行三维设计和二维图纸的绘制，并且达到标准化图纸的要求，这将大大缩短了设计的时间。生物进化过程、高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。作为一种实用、鲁棒性强的优化技术,遗传算法发展极为迅速,2 0 世纪 8 0 年代在人工搜索、函数优化等方面得到了广泛应用,近些年越来越多地应用于工程优化设计,适合于设计变量较少的非连续性结构优化问题。4.2神经网络法神经网络是一个大规模自适应的非线性动力系统,具有联想、概括、类比、并行处理以及很强的鲁棒性,且局部损伤不影响整体结果。美国物理学家 H o p f i e l d 最早发现神经网络具有优化能力,

12、并根据系统动力学和统计学原理,将系统稳态与最优状态相对应,系统能量函数与优化目标函数相对应,神经网络参数与优化设计变量相对应,系统演化过程与优化寻优过程相对应,与 T a n k在 1 9 8 6 年提出了第一个求解线性优化问题的T H选型优化神经网络。该方法利用神经网络的稳定平衡点总是对应网络能量函数的极小点进行优化设计,并利用神经网络强大的并行计算、近似分析和非线性建模能力,提高优化计算的效率,其关键是神经网络的构造,多用于求解组合优化、约束优化和复杂优化。4.3模拟退火法模拟退火法是一种能够跳离局部最优、随机的全局优化算法,于 1 9 8 5 年由加拿大多伦多大学教授 GE H i n

13、t o n 等人基于统计物理学和 B o l t z m a n n 提出,其基本思想源于研究多自由度系统在某温度下达到热平衡时的行为特性的统计力学。金属在高温熔化时,所有原子都处于高能自由运动状态,随着温度的降低,原子的自由运动减弱,物体能量降低。只要在凝结温度附近使温度下降足够慢,原子排列就非常规整,从而形成结晶结构,这一过程称为退火过程。物理系统和优化问题之间具有明显的类似点,物体的结晶过程可对应于多变量函数的优化过程,因此可通过模拟退火过程来研究多变量的优化。4.4粒子群算法K e n n e d y 和 E b e h a r t 于 1 9 9 5年提出了模拟鸟群觅食过程的粒子群法

14、,从一个优化解集开始搜索,通过个体间协作与竞争,实现复杂空间中最优解的全局搜索。粒子群法与遗传算法相比,原理简单、容易实现、有记忆性,无须交叉和变异操作,需调整的参数不多,收敛速度快,算法的并行搜索特性不但减小了陷入局部极小的可能性,而且提高了算法性能和效率,是近年被广为关注和研究的一种随机起始、平行搜索、有记忆的智能优化算法。目前,粒子群算法已应用于目标函数优化、动态环境优化、神经网络训练等诸多领域,但用于机械优化设计领域研究还很少。5优化设计方法的选择在优化设计中,对于同一优化问题往往可以有不同的优化方法。有的优化方法效果较好,有的则较差,甚至会导致错误的结果。因此,根据优化设计问题的特点

15、(如约束条件),选取适当的优化方法是非常关键的。以下列举了 4 个选择优化方法的基本原则:（1）效率原则。所谓效率原则就是所采用的优化算法所用的计算时间或计算函数的次数要尽可能地少。（2）可靠性原则。可靠性原则是指在一定的精度要求下,在一定迭代次数内或一定计算时间内,求解优化问题的成功率要尽可能地高。（3）采用成熟的计算程序。解题过程中要尽可能采用现有的成熟的计算程序,以使解题简便并且不容易出错。（4）稳定性原则。稳定性原则是指对于高度非线性偏心率大的函数不会因计算机字长截断误差迭代过程正常运行而中断计算过程。参 考 文 献1高琳.机械优化设计方法综述J.2010，（30）：14.2张斌阁.浅析机械优化设计J.东方企业文化 2012，（1）：184.钱冠中：浅谈机械优化设计的方法与步骤（上接第 73 页）7 5