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機械社區(qū)
標題:
轉(zhuǎn)載:現(xiàn)代設(shè)計機械優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用
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071818
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2017-10-28 16:54
標題:
轉(zhuǎn)載:現(xiàn)代設(shè)計機械優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用
摘 要:
總結(jié)了機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的特點,,從優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型建立和求解算法兩方面討論了機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的研究趨勢和應(yīng)用現(xiàn)狀,討論了一些可用于機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的方法,,對今后的機械設(shè)計提出了展望,。
關(guān)
現(xiàn)代設(shè)計方法;機械優(yōu)化設(shè)計;
1 [* R# H% M8 `- N$ R3 ]
引言
: h9 n: [# z" j: ^1 w; ^
日益激烈的市場競爭,對機械產(chǎn)品的設(shè)計提出了更高的要求,。為了提高機械產(chǎn)品的性能和質(zhì)量,,縮短設(shè)計周期和降低原材料消耗和制造成本,優(yōu)化設(shè)計技術(shù)倍受機械工程師們的青睞,,得到廣泛的應(yīng)用,。近 20 年來,由于計算機性能的不斷提高,,計算技術(shù)和優(yōu)化理論的發(fā)展以及工程應(yīng)用的需要,,機械優(yōu)化設(shè)計已經(jīng)從傳統(tǒng)的面向零部件、單一工作過程,、單一學(xué)科的局部優(yōu)化發(fā)展到面向整體的多學(xué)科的全面優(yōu)化—即現(xiàn)代機械系統(tǒng)優(yōu)化,。與傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計問題相比,現(xiàn)代機械系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計問題具有以下特點:
8 M! h2 O$ h2 Z3 S a% x4 ]! F& N# q
�,、購�(fù)雜性;
' q s- s, S! u) Y
�,、诳鐚W(xué)科性;
- Z6 K* j* X+ [5 F) g
③多目標多約束多參數(shù);
5 c& Y' [4 {. I% J
�,、茈[含性,。
3 ?( v. J# `; ~4 K! ^
因此我們必須用現(xiàn)代的設(shè)計方法才能實現(xiàn)現(xiàn)代機械系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計。
+ A& A9 r( b* o) P
1,、現(xiàn)代設(shè)計方法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
: Q! m1 {' v$ Q9 Y8 T9 ] U
1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
7 ~+ v9 c0 s1 u: s) ^
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (artificial neural networ- k):是人類模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng),,是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從事例中學(xué)習(xí),,可以處理非線性問題,,特別擅長處理那些需要人直觀判斷的信息匱乏的問題,如不完全數(shù)據(jù)集合,,模糊信息以及高度復(fù)雜問題等,。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于優(yōu)化設(shè)計,主要體現(xiàn)在以下兩個方面:
1 n0 J0 L+ b, K& z; V4 C7 S
(1)Hopfield 網(wǎng)絡(luò):
* c6 G! t" P8 { [8 i* D& w9 l$ Z
網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化計算方面的應(yīng)用顯示出了它的特點,�,?梢哉J為,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶與優(yōu)化計算兩種功能是對偶的,當(dāng)用于聯(lián)想記憶時,,通過樣本模式的輸入給定網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài),,經(jīng)學(xué)習(xí)求得突觸權(quán)重值 W;當(dāng)用于優(yōu)化計算時,以目標函數(shù)和約束條件建立系統(tǒng)的能量函數(shù)確定突觸權(quán)重值,,網(wǎng)絡(luò)演變到穩(wěn)定狀態(tài)即得優(yōu)化計算問題之解,。對于解決組合優(yōu)化問題等顯示出了它的優(yōu)越性。
* t+ a; r8 d, i' N0 v( k2 F
(2)BP 網(wǎng)絡(luò) (back propagation network),。
) X m- S. }, `/ c
它是工程中應(yīng)用最多的一種網(wǎng)絡(luò),,在函數(shù)逼近、模式識別,、分類,、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用,其最大特點是只需樣本數(shù)據(jù)而不需要建立數(shù)學(xué)模型,,就能建立起輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系,,用于函數(shù)逼近理論上可達到任意精度。用 BP 網(wǎng)絡(luò)顯化復(fù)雜系統(tǒng)中的耦合關(guān)系,,建立優(yōu)化設(shè)計模型可以克服上述困難,大大減少結(jié)構(gòu)分析有限元計算的次數(shù),,表現(xiàn)出巨大的優(yōu)越性,。
; ^2 a4 x' Z, K
1.2模糊優(yōu)化
$ `+ z/ b* w( n' T
模糊優(yōu)化理論和方法的研究起源于 70 年代和 Zadeh 提出的模糊決策的概念和模糊環(huán)境下的決策模型,之后許多學(xué)者相繼做了大量的研究,。在機械零部件和機械系統(tǒng)設(shè)計中,,設(shè)計的優(yōu)劣標準、材料的強度及適用范圍,、某些載荷的分布和性質(zhì)等,,尤其是注重于經(jīng)濟和效益方面的優(yōu)化指標都具有模糊性,必須用模糊數(shù)學(xué)理論建立優(yōu)化模型,。一個復(fù)雜機械系統(tǒng)的優(yōu)化模糊設(shè)計問題也可表述為:
! }; q: n7 J% {( z; @* a% j0 c
min F(X!)=[F1(X!),F2(X!),...Fk(X!)]T
- J& S9 Y: t; p# g! w% c/ W4 l" {, ?
subject to gi(X!)∈Gii=1,,2,…,,m
/ Z9 a( f1 B) v, M
式中:X=[x1,x2,...,,xn]T為 n 維設(shè)計變量; F (X!)—模糊目標函數(shù)向量;Gi—第 i 個約束 gi的可行區(qū)間;gi(X!)—在隸屬函數(shù) !i意義下 gi模糊屬于 Gi。
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應(yīng)用模糊優(yōu)化理論能夠?qū)⒃O(shè)計中的模糊因素和模糊主觀信息定量化,,通過合理給定約束函數(shù),、目標函數(shù)的容許值、期望值及其模糊分布 (隸屬函數(shù)) 來 “軟化”邊界條件,,擴大尋優(yōu)范圍和體現(xiàn)專家的經(jīng)驗,、觀點和某些公認的設(shè)計準則。把模糊技術(shù)應(yīng)用于優(yōu)化設(shè)計建模,其特長不僅在于它善于表達模糊概念,,處理模糊因素,,而且還可將復(fù)雜問題簡化,使優(yōu)化模型更加合理,。采用模糊理論建立優(yōu)化設(shè)計模型對求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計問題具有重要意義,。
" M: ~ `; g8 ]/ K
1.3代理法
( Z" r) q1 p% J: O1 ]% k3 t
復(fù)雜機械系統(tǒng)的優(yōu)化過程需要反復(fù)調(diào)用模擬計算子程序,巨大的模擬計算量會妨礙問題的求解,,模型的逼近度越高,,計算量越大,僅僅靠采用高速計算機是行不通的,。一個基本的想法是采用近似模型來替代計算量巨大的高逼近度模型,,但這會影響優(yōu)化問題的求解精度。一種基于代理思想的代理模型管理框架是一種有意義的嘗試,。如圖 1 所示,。
( I1 @: L, K6 S9 M. K" n0 ?
該法首先用模擬計算量小的近似模型進行尋優(yōu)得到預(yù)報最優(yōu)點;其次對預(yù)報最優(yōu)點進行評價和精確分析計算,更新近似模型;最后用新的近似模型進行下一輪尋優(yōu),,如此反復(fù)直到收斂為止,。這種代理法是在尋優(yōu)過程中用一個序列近似模型來代替計算量龐大的精確模型,可大大節(jié)省計算時間,。
2 r" @; W8 J% V# f3 z3 ^
1.4分解協(xié)調(diào)法
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機械系統(tǒng)通常由若干個子系統(tǒng)組成,,每個子系統(tǒng)的設(shè)計都要遵循各自的設(shè)計準則,滿足各自的設(shè)計目標,,同時各個子系統(tǒng)之間又存在相互耦合關(guān)系,,而且這種耦合關(guān)系加大了求解難度。分解協(xié)調(diào)法是解決復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計問題的一個有效方法,,其基本思想是利用分解策略,,按一定方式,把復(fù)雜系統(tǒng)被分別分解為若干個可以進行并行優(yōu)化子系統(tǒng)(或子結(jié)構(gòu)),。既然子系統(tǒng)之間互相偶合,,利用協(xié)調(diào)策略獲得整個問題的最優(yōu)解。分解策略不同,,相應(yīng)的子系統(tǒng)優(yōu)化的協(xié)調(diào)方式也不同,。根據(jù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),分解策略通常分為 3 種方式,,如圖 2 所示,。
# l8 M) z8 ^( ^; c9 p& _2 z
圖 2 (a)為層次結(jié)構(gòu),這種層次結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)優(yōu)化問題可以按照系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)分解,,各子系統(tǒng)間的關(guān)系簡單,,求解相對容易;圖 2 (b)為非層次結(jié)構(gòu),通常是根據(jù)問題的特點,按照設(shè)計變量和狀態(tài)變量的子空間把整體優(yōu)化問題分解求解成較簡單的若干個子問題,,通過子問題之間的協(xié)調(diào),,反復(fù)迭代求出整個問題的最優(yōu)解;圖2(c)為混合層次結(jié)構(gòu),從結(jié)構(gòu)上看,,可以視為前兩種結(jié)構(gòu)的組合,。
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1.5智能優(yōu)化法
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復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化問題的復(fù)雜性、多目標多約束性多參數(shù)性以及優(yōu)化模型的隱含性等特性,,使得傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃法顯得無能為力,。智能優(yōu)化法的獨特優(yōu)勢在于不需要目標函數(shù)和約束條件的導(dǎo)數(shù)信息,且可以獲得全局最優(yōu)解,,為解決復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計問題提供了新的思路和方法,。但一般而言,智能算法收斂速度慢,,需要大量計算目標函數(shù)值,,這對于復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計問題計算開銷是巨大的。僅僅使用單一的某一種算法往往難以奏效,,智能算法與其它技術(shù)相結(jié)合的改進算法是克服這一缺陷的有效途徑,。智能體可表示為:agent=<標識,類型,,知識庫,,規(guī)則集,屬性,,參數(shù)>,�,;诙嘀悄荏w的新型遺傳算法中,,用 agent 進行有關(guān)的遺傳操作,如選擇,、繁殖,、變異、淘汰等,。這種新型遺傳算法,,由于的引入,使得遺傳算法在 層次上和 群體上都具有一定的智能和學(xué)習(xí)能力,,在 agent 群體上具有較強的演化能力和演化優(yōu)勢,。智能優(yōu)化法已經(jīng)成為當(dāng)前優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域的一個研究熱點。
) x7 E9 K2 K1 x4 x6 B1 M2 ?' d
1.6可視化方法
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可視化優(yōu)化設(shè)計代表著現(xiàn)代優(yōu)化設(shè)計技術(shù)發(fā)展的一個重要方向�,,F(xiàn)有的優(yōu)化設(shè)計及其過程是封閉式的,,設(shè)計人員始終處于被動地位,無法在迭代過程中及時駕馭與控制優(yōu)化過程�,?梢暬夹g(shù)用于復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化問題,,體現(xiàn)在優(yōu)化設(shè)計全過程,即:
1 k; u- Y+ S$ k1 @% o3 R1 M
�,、賰�(yōu)化建�,?梢暬�;
7 b& F e* x% ]0 @# Y
②求解過程可視化;
* P# [+ O! ^1 z- Z) l2 P6 u
�,、矍爸锰幚砜梢暬�;
; V. d& |) B& u6 j
�,、芎筇幚砜梢暬�
1 x9 M; c8 }4 u
1.7計算機輔助設(shè)計
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機械計算機輔助設(shè)計 (機械 CAD)技術(shù),,是在一定的計算機輔助設(shè)計平臺上,,對所設(shè)計的機械零、部件,,輸入要達到的技術(shù)參數(shù),,由計算機進行強度,剛度,,穩(wěn)定性校核,,然后輸出標準的機械圖紙,簡化了大量人工計算及繪圖,,效率比人工提高幾十倍甚至更多,。
) ~6 Z2 E3 g; D a1 {7 Q6 O1 @# L
1.8動態(tài)設(shè)計
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傳統(tǒng)的機械設(shè)計主要是依據(jù)靜態(tài)條件下強度、剛度,、穩(wěn)定性及結(jié)構(gòu)要求和材料選擇來進行設(shè)計的,,動態(tài)設(shè)計則以系統(tǒng)論,控制論為依據(jù),,在一定的位移,,速度,力和力矩的干擾下對影響整機性能非常重要的戰(zhàn)術(shù)指標 (包括響應(yīng)速度,、跟蹤精度和動態(tài)穩(wěn)定性等)進行設(shè)計,。目前國產(chǎn)工程機械和車輛在高速行駛情況下暴露出的問題,除制造工藝,、裝配水平原因外,,主要原因是動態(tài)設(shè)計技術(shù)落后。
, `: _ r+ ~0 \+ _% M% w8 E [
1.9模塊化設(shè)計
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根據(jù)各部件的位置及功能不同,,設(shè)計為一個個獨立的模塊,,模塊之間又可以組成一個大單元,如機械液力變矩器,、變速器和中央傳動一體化單元等,,使整機的裝配和維護更為方便,。從工程機械的傳動方式看,傳統(tǒng)的“液力變矩十動力換檔變速箱+兩級最終傳動”方式,,逐步向模塊化的傳動方式轉(zhuǎn)變,。如采用典型模塊化設(shè)計的傳動系統(tǒng)為:外分流式液力變矩器+傳動軸+動力換檔變速器與中央傳動的組合+離合器與盤式制動器的組合+行星最終傳動。
5 ^6 }9 c# p1 ~
1.10計算仿真設(shè)計
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根據(jù)工程機械不同的作業(yè)功能,,在計算機上模擬各種作業(yè)過程,,以分析和確定各種狀態(tài)下的作業(yè)參數(shù),研究工程機械各系統(tǒng)主要部件的結(jié)構(gòu)合理性,,借助數(shù)學(xué)實驗等方法預(yù)估工程機械的作業(yè)效果,,從而可大大減少設(shè)計上的失誤,避免或減少走彎路,。
) H1 f; l2 ?1 X+ ` \, z/ f- x
2,、結(jié)束語
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現(xiàn)代高新設(shè)計方法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用已越來越廣泛,但應(yīng)該看到,,現(xiàn)代的設(shè)計不僅僅是單一的完成某零部件的設(shè)計,,而應(yīng)該將使用及維修等的因素統(tǒng)一考慮,所以殊如強調(diào)環(huán)保設(shè)計,、可靠性設(shè)計,、維修性設(shè)計等考慮綜合性因素的設(shè)計應(yīng)該會得到越來越廣泛的應(yīng)用。
# ?, g/ l! @) F" M" o+ f/ U& u1 r' I
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" w* [/ J; n% T& e- o
7 _/ U- u1 o: X; ]9 k8 h% h4 `
0 r2 M+ G- |* ~8 ?) Q1 o8 b, \ N: H
作者:
xiaobing86203
時間:
2017-10-28 17:02
太高端了,,不接地氣
作者:
樂花生
時間:
2017-10-28 20:25
優(yōu)化設(shè)計用得少,,理論上更不沾邊
7 O+ d. ^9 @; L6 m) Y
作者:
樂花生
時間:
2017-10-28 20:26
優(yōu)化設(shè)計用得少,,理論上更不沾邊
& \# y2 `" @4 l% I+ q2 H* y
作者:
kange777
時間:
2017-10-28 20:55
看不懂~~
作者:
韓寒11
時間:
2017-10-28 21:46
計算機輔助設(shè)計在平時是能用的上的
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