王 騰

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1 機(jī)械設(shè)計(jì)中的優(yōu)化設(shè)計(jì)概述

傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法只能得到有限的候選方案，并不能得到一切可能方案的“最佳方案”。機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)，相比于傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)計(jì)來說，是一種全新的概念，它是為了讓機(jī)械的設(shè)計(jì)質(zhì)量更高，效率更高而產(chǎn)生的。想要讓機(jī)械設(shè)計(jì)得到優(yōu)化，首先要認(rèn)識(shí)到機(jī)械設(shè)計(jì)存在的客觀規(guī)律，然后將物理模型轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，選擇設(shè)計(jì)變量，列出約束條件，然后通過適當(dāng)?shù)募s束方法來求解數(shù)學(xué)模型，分析優(yōu)化結(jié)果，選出最為適合的方案。

2 機(jī)械設(shè)計(jì)中優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用

2.1 采用遺傳算法有效提升機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)的質(zhì)量

機(jī)械設(shè)計(jì)方案具有一個(gè)短板，那就是每個(gè)機(jī)械設(shè)計(jì)，都必須有不同的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，即使有些優(yōu)化設(shè)計(jì)方案有一定的相似性，這些方案也不可能完全兼容所有的設(shè)計(jì)方案，因此，每個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，必須根據(jù)機(jī)械設(shè)計(jì)的實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化。我國(guó)機(jī)械設(shè)計(jì)經(jīng)常采用遺傳算法來對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)化，遺傳算法是一種概率算法，是模仿生物進(jìn)化過程的一種算法，這種算法是隨機(jī)的，該算法不需要很多的信息作為支持，它可以直接設(shè)計(jì)出比較完美的設(shè)計(jì)方案，而且可以保障機(jī)械設(shè)計(jì)的最大收益，這種算法設(shè)計(jì)出的機(jī)械設(shè)計(jì)方案，比較的全面，而且保證了方案的優(yōu)勢(shì)。但是，這種算法也不是萬能的，具有一定的缺陷，因?yàn)橄乱淮脑O(shè)計(jì)方案，不一定比上一代的設(shè)計(jì)方案好，有可能還不如上一代機(jī)械設(shè)計(jì)方案，因此，設(shè)計(jì)師必須對(duì)每一代的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行篩選，以確定最優(yōu)的機(jī)械設(shè)計(jì)方案，即使遺傳算法不是完美的，這種算法對(duì)于機(jī)械設(shè)計(jì)的優(yōu)化還是要比傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)計(jì)優(yōu)化要好，因此在我國(guó)機(jī)械設(shè)計(jì)的優(yōu)化中得到了廣泛應(yīng)用。

2.2 有限元分析方法

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，有限元分析方法迅速發(fā)展成為設(shè)計(jì)計(jì)算方法重要組成部分，這種方法的使用原理是將設(shè)計(jì)產(chǎn)品分成有限的、獨(dú)立的、相互聯(lián)結(jié)的三個(gè)部分，這些被分出的部分大多都是一些比較常見的形狀。例如在有限元分析方法中，如果被分析的產(chǎn)品是平面的，就可以把它劃分到四邊形里面，如果要分析到產(chǎn)品是立體的，就可以把它劃分到六面體里面。在劃分完產(chǎn)品單元后，設(shè)計(jì)人員接下來就要確定所分析產(chǎn)品的每個(gè)變量，然后將分析出的產(chǎn)品變量應(yīng)用的單元函數(shù)中，并進(jìn)行求解，最后再將列出的單元方程連立求解。

2.3 模擬退火算法

作為全局最優(yōu)算法，通過模擬物理系統(tǒng)退火過程，而使優(yōu)化問題的求解過程變得更為簡(jiǎn)單便捷。這種算法通過適當(dāng)控制溫度下降過程，對(duì)退火的全過程進(jìn)行模擬，因此對(duì)優(yōu)化過程的全局了如指掌。這種方法具有通用性特點(diǎn)，適用于不同非線性問題的解答。在對(duì)于不良性函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，同樣可以通過計(jì)算最大概率的方式得到最優(yōu)解。同時(shí)，這種算法處理問題的類型趨于多樣化，不需要借助任何輔助信息，對(duì)于目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)不設(shè)限制，是一種可以處理離散型、連續(xù)型和混合型等多種設(shè)計(jì)變量的優(yōu)化算法。

2.4 采用先進(jìn)的軟件技術(shù)協(xié)助優(yōu)化設(shè)計(jì)

因?yàn)闄C(jī)械設(shè)計(jì)的優(yōu)化就是建模的過程，因此，現(xiàn)在世界上針對(duì)機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)，一般都會(huì)采用MATLAB。MATLAB主要用于算法開發(fā)，數(shù)據(jù)分析及數(shù)值運(yùn)算的高級(jí)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境。它最主要的功能就是建模并自帶多種內(nèi)置函數(shù)，供使用者在優(yōu)化設(shè)計(jì)的過程中直接利用，高效的數(shù)值運(yùn)算和符號(hào)計(jì)算功能，使用戶從復(fù)雜的數(shù)據(jù)運(yùn)算和分析中解脫出來。并且通過這些函數(shù)，使用者可以得到最優(yōu)的數(shù)字解答，然后經(jīng)過一些篩選，獲得最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。該軟件還有一種強(qiáng)大的功能，就是具有完備的圖像處理功能，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果和編程的可視化，即以數(shù)學(xué)曲線和圖表的形式展現(xiàn)在使用者面前。在具體設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)該充分使用該軟件的功能，以設(shè)計(jì)出最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。除此之外，MATLAB還具有功能豐富的應(yīng)用工具箱，例如信號(hào)處理工具箱，優(yōu)化設(shè)計(jì)工具箱等，為使用者提供了實(shí)用處理工具。在進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)中，只需建立優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，選擇優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，并應(yīng)用MATLAB進(jìn)行編制優(yōu)化設(shè)計(jì)程序，就能夠得出優(yōu)化結(jié)果，最終經(jīng)過分析與篩選，得到最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。

2.5 約束優(yōu)化設(shè)計(jì)法

優(yōu)化設(shè)計(jì)問題大多與約束有關(guān)，在對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)進(jìn)行方案優(yōu)化時(shí)，根據(jù)約束條件分為直接法和間接法。直接法又包括復(fù)合型法、約束坐標(biāo)輪換法和網(wǎng)絡(luò)法。直接法優(yōu)化形式主要為構(gòu)造一個(gè)迭代過程，通過不斷確定迭代點(diǎn)，讓其在可行域中執(zhí)行，并同時(shí)完成目標(biāo)函數(shù)值逐漸降低的過程，快速得到最優(yōu)解。間接法分為：懲罰函數(shù)法、增廣乘子法。這種方法根據(jù)要求取消約束限制，讓原有問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題，然后根據(jù)無約束優(yōu)化方法將問題轉(zhuǎn)化為線性或非線性問題進(jìn)行解決。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的要求，傳統(tǒng)的機(jī)械化工業(yè)已經(jīng)難以適應(yīng)社會(huì)工業(yè)生產(chǎn)的需求，通過優(yōu)化機(jī)械設(shè)計(jì)方法，可以提高機(jī)械運(yùn)行穩(wěn)定性、安全性，同時(shí)還能夠增加機(jī)械功能性，使之更加符合當(dāng)代人們對(duì)機(jī)械的使用需求。本文從多方面對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)優(yōu)化方法進(jìn)行了研究，旨在助力于我國(guó)機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)展創(chuàng)新。