轉(zhuǎn)載：現(xiàn)代設(shè)計機械優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用

071818

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;
        　　引言
        　　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：
        　�,、購�(fù)雜性;
4 A5 n/ {* {5 c: ]% l6 \3 T3 i        　　②跨學(xué)科性;
        　�,、鄱嗄繕�(biāo)多約束多參數(shù);
        　�,、茈[含性,。
2 \0 y4 u  J! a8 X" _5 y        　　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。
        　　1,、現(xiàn)代設(shè)計方法在機械優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
        　　1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
" l) a9 e4 z( K! c5 N8 X        　　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)Hopfield 網(wǎng)絡(luò)：
+ T4 E' Y  `" P4 ]5 E        　　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(biāo)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,。
        　　(2)BP 網(wǎng)絡(luò) (back propagation network)。
1 u& K" U& V5 E( v+ q6 X) f* V        　　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。
        　　1.2模糊優(yōu)化
8 r4 z: j) w+ `: P. O        　　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(biāo)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(biāo)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：
1 x. V( C7 F  P% h$ A; Q6 P: _        　　min F(X!)=[F1(X!),F2(X!),...Fk(X!)]T
        　　subject to gi(X!)∈Gii=1,，2，…,，m
6 S4 E% x  U0 K) K# k        　　式中：X=[x1,x2,...,，xn]T為 n 維設(shè)計變量; F (X!)—模糊目標(biāo)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。
        　　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(biāo)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。
; h* w9 ~! W: @" Z1 a# H' D4 U4 A        　　1.3代理法
8 G& y8 N8 p4 Q9 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。
        　　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,。
        　　1.4分解協(xié)調(diào)法
        　　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(biāo),，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,。
; A1 `8 N6 S3 q% {% c; t        　　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。
        　　1.5智能優(yōu)化法
& T. F$ A/ `+ B5 u9 b/ E# B' Z        　　復(fù)雜機械系統(tǒng)優(yōu)化問題的復(fù)雜性,、多目標(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)識,，類型，知識庫,，規(guī)則集,，屬性，參數(shù)>,�,；�于多智能體的新型遺傳算法中,，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。
        　　1.6可視化方法
        　　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�技術(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：
        　�,、賰�(yōu)化建模可視化;
; U! [# w* M1 _        　�,、谇蠼膺^程可視化;
, O, t! D1 V+ z+ X5 @        　�,、矍爸锰幚砜梢暬�;
) `% e- B& @  ]( M6 n. V        　　④后處理可視化,。
$ I9 }8 H( y( F+ H6 n        　　1.7計算機輔助設(shè)計
1 Y+ A! Z+ b5 l0 N        　　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(biāo)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。
% ^* n6 v3 D9 I$ m- h3 y1 T7 u        　　1.8動態(tài)設(shè)計
% |0 ~* p' y4 @- `        　　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(biāo) (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。
        　　1.9模塊化設(shè)計
        　　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,。
4 O+ H& ?% N! {) Z        　　1.10計算仿真設(shè)計
        　　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,。
        　　2、結(jié)束語
        　　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,。
3 ~/ d1 L' O+ s% q% U        　　參考文獻：
        　　[1] Kalogirou S A.Artificial intelligence for the modeling and control of combustion processes a review [J]. Progress in Energy and combustion Science,2003,29.
        　　[2] 唐小兵,沈成武,陳定方.遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用[J].武漢交通科技大學(xué)學(xué)報,1999,5.
        　　[3] Booker A J, et al, A rigorous framework for optim- ization of expensive functions by surrogates[J]. struct. Optim.
        　　[4] Kenneth W. English, Coupling Suspension Compl- ex System Optimization[D]. State University of New York, 2001.
. r% a. {% X; I, M        　　[5]張志波. 現(xiàn)代設(shè)計方法在礦山機械設(shè)計中的應(yīng)用[J]. 科技傳播,2013,5(08):162+154.
　　[6] Luis P.Backfill. A Theory of Distribution Camel Structure[J].press of Caliph.0niaUniVersity，2001,，21.　　
　　[7] Louis Stem and Ambary.Marketing Chillier.5thed.Upper Saddle Riving[J],yinghuiyun.com,prentice Hall,，2003，14-15.　　
　　[8] Coughlin,， Anent,， Erin Anderson,， Louis W. Stefan. El-Ambary. Marketing Channels (6thed)[M].Beijing： Tsinghai University Press，2001,，20.

4 d% \8 D; T+ O- S7 N
7 m. }2 ]9 l& I2 l% l% O

xiaobing86203

太高端了,，不接地氣

樂花生

優(yōu)化設(shè)計用得少，理論上更不沾邊
/ x! Z) i5 }/ e8 ]# k

樂花生

優(yōu)化設(shè)計用得少,，理論上更不沾邊
3 d3 p* x) ?. h( c. K: A) w! U

kange777

看不懂~~

韓寒11

計算機輔助設(shè)計在平時是能用的上的