CAD在機械優化設計中應用探究

摘 要：計算機技術的飛速發展，使得CAD技術成為強有力的工具，而廣泛應用于工程設計領域，也成為工程設計優化提供了很好的手段。機械優化設計是基于數學模型優化和計算機輔助優化的新興學科。優化可以在眾多的設計方案中選擇最佳方案，從而達到提高設計的質量和實現選擇的科學性。本文主要概述計算機輔助設計（CAD）在機械優化設計中的應用。

關鍵詞：機械優化設計 智能CAD 優化模型

中圖分類號：TH122 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2012）12（c）-0013-01

在機械優化設計中需要對參數模型進行求解和優化，特別是在大型的復雜的設計項目中，需要重復建模、重復優化模型。除了遺傳算法等數學方法使用外，CAD技術應用對復雜的機械設計優化問題取得了較好的效果并產生了很好的經濟效果。

1 機械優化設計中的CAD技術

單體機械機構的優化對象主要是零件的結構優化，涉及的學科少、優化的功能單一，優化的過程只限于結構設計和機構構成之間的關系。對于復雜的機械設計，優化的對象對體現整體優化思維，即整體優化大于局部優化。在這個過程中就需要采用合理的手段和方法優化的范圍綜合起來。計算機輔助手段日臻完善，在優化設計中把原理方案、功能，結構方案、總體參數以及結構性狀的全部設計包含在內，真正的做到全局優化。

復雜的結構設計計算復雜、方法多變，涉及多學科多目標，而優化更要在這些方法找到更有效的方案更為困難。因此單一的方法來解決整體的優化問題肯定不行，但是采用CAD進行整體的優化和分解協調優化，通過模型建立，減少計算縮短優化時間。在結構優化中器件多，耦合度高，利用CAD技術可以在結構優化中應用網狀分解的方法，將其分解，這種分解方法除了提高CAD利用效率之外還可以解決優化過程中的交叉學科問題，例如利用CAD機械設計的協同優化。在整體優化中目前的CAD技術還沒有形成普遍使用的分解方法，因此分解的正確性并不是可以控制的，這成為CAD的在機械優化設計中應用的瓶頸。但是優化設計分層優化取得比較好的效果，由此建立起來的CAD優化發展。

2 CAD機械優化設計建模應用

機械產品設計優化技術就是設計者借助CAD技術將設計形體可視化、模擬化、可修改、可分析優化，進一步通過計算機輔助優化實體模型。產品的優化可以在CAD中進行三維幾何重現，優化設計通過三維虛擬優化，采用幾何模型描述對象的位置、結構、大小和性狀，并尋求最高效的組合途徑，通過優化的賦值可以將對象的顏色、紋理等信息進行詳細描述，優化產品的原型，在這個過程中CAD的建模優化是最常見的優化方法。

2.1 參數建模優化

這種優化是通過工程關系以及幾何方法在CAD中給予產品的性狀特征，從而可以在產品功能上和設計方法上尋求類似的模型，通過模型的優化達到設計優化。在CAD中建立產品與參數之間的關系，而參數作為變量形成變量集合。在優化過程中通過參數的變化影響設計對象的變化，參數優化模型采用修改和定義的幾何建模。參數建模優化包含工程優化、拓補結構優化、尺寸優化等，這些都是CAD參數建模優化中需要考慮的因素。

2.2 特征建模優化

這種優化是在CAD環境下從整個設計的各個階段來優化設計，可表述為集成優化。進行集成優化需要在CAD條件下建立系統的、完整的、全面的描述需要優化的信息，使得各種特征能夠從設計中顯現優化的策略。特征建模優化可以明確的表示優化邏輯關系、互動關系以及關聯特征方面進行表述和描述。特征建模優化能夠在CAD環境中建立高層次的產品功能要素，對優化的信息進行聯動管理，體現設計優化中，對形狀、結構等復雜產品優化建模是思想，將產品的多特征進行特征分解，根據分解的特征相互建立優化途徑，通過特征之間的運算達到優化整個設計的目的。

3 具備知識庫智能CAD在機械優化設計中的發展

優化設計是一個高度智慧的創新的活動。CAD技術系統引入知識庫，產生智能的計算機輔助設計系統，這成為ACD機械優化設計的發展方向之一。知識庫智能CAD能夠在信息優化、知識優化的基礎上建立基于優化思維的知識庫。它能夠及時對優化設計的方向進行評估，利用知識庫的評價機制，實現信息的交換和共享，解決優化設計中對信息和知識和需求。機械設計問題是模糊的，而優化的方式和途徑也多樣，對復雜產品進行優化，建立知識庫信息獲取、組織和表達。因此具備知識庫智能CAD快速發展，為CAD在機械優化設計領域提供了新的途徑。在機械優化設計中，設計不僅具有創意，而且優化應具備整體性和科學性。優化設計可以根據優化的途徑分為優化搜索和優化創新。優化搜索可以根據各種方案選擇一種最好的組合達到優化目的。在知識庫智能CAD中具備的專家系統，采用參數匹配、信息匹配、結構匹配的方法將優化的產品進行搜索，選擇最優的設計方案，遍歷知識庫中相似結構的模型。如果知識庫建立的足夠大，足夠科學則搜索優化的優化度更高；優化創新是直接通過知識庫得到最佳的優化結果。這種優化方法可以通過CAD的知識庫，將設計的參數、模型、結構導入直接產生優化結果。但是不論是那種優化方法都要依據設計的原始信息，根據實際情況綜合分析智能CAD優化結果，得出優化設計的方案。

4 神經網絡智能CAD在機械優化設計中的發展

在優化設計中如果將優化的任務進行分解，形成各階段優化的方案過多，而后面的的優化組成數量也迅速增加，這樣就容易形成優化組合爆炸。在優化設計中面臨如此大的優化結構時，往往需要更高層次的歸納和綜合，對綜合的信息進行少量分析即可找到優化的決策。一般CAD的優化只能在參數、簡單結構等方面進行優化，而在如此復雜的框架優化、整體優化中顯然不能滿足優化要求。因此具備神經網絡的智能CAD能夠將設計的信息通過人工網絡結構進行優化決策方式進行模擬。將優化的各層次和任務進行網絡串聯，共同完成階段的優化工作。

5 結論

計算機輔助設計是機械優化設計的必要的工具。在知識庫研究、神經網絡研究、以及模糊控制研究方面已經取得了很多經驗并發揮了巨大的經濟效益。在優化設計中需要借助CAD這個途徑將這些研究的思維移植并實現將大大提高CAD機械優化設計的效率，產生很大的經濟效益。

參考文獻

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