機械優化設計的應用

劉建華 孫亞輝 李金榜/光力科技股份有限公司

機械優化設計的應用

劉建華 孫亞輝 李金榜/光力科技股份有限公司

機械優化設計主要是以數學計算為基礎，目的在于優化機械制造設計，使設計達到最有利的學科，作為一種解決復雜問題的理論工具有重要的現實應用意義。因此，機械優化設計的應用前景十分廣泛。對此，本文簡要分析了機械優化設計的應用和發展情況，根據機械運行情況制定相應的優化策略，從而有利于確保機械的可靠生產，維持安全穩定生產。

機械優化設計；應用

1.引言

隨著科學技術的不斷發展，使得大量機械制造要求要很高的技術水平，機械產品的設計工作變得越加復雜，要求考慮的內容也越來越多，精確性和科學性都與傳統機械設計有巨大差別。面對這種情況，機械優化設計理論應運而生，并逐漸發展成為現代化的機械設計方法。

2.傳統機械的優化方法的應用與發展概述分析

2.1 傳統機械優化設計方法的應用

傳統機械優化設計方法大多應用于機械結構和零件功能的優化設計，針對機械結構的性能和形態進行相關優化。

在機械結構上，內點罰函數優化法，對剛度和壓彎組合強度結構進行良好優化，一方面滿足尺寸要求，另一方面能夠良好的控制結構自重。在形態方面，注意軸對稱鍛造部件的毛坯形狀的優化。在性能上采用坐標轉換法和黃金分割法對部分兩岸結構進行優化設計，使得機械結構更加準確保持運動平衡性，從而提高機械的傳力性能，因此，傳統機械優化設計方法取能取得一定良好的效果。

2.2 傳統優化設計方法的改進分析

在新的設計方法出現后，傳統機械優化設計進行相關改進：設計中普遍采用最優設計方案和設計策略，幫助達到最優組合性能;建立能夠反映設計問題的數學模型，提高機械設計的準確性;利用計算機選擇最優方案，通過計算機程序解決更加復雜的計算;計算機輔助設計，降低人工設計的誤差。

3.機械可靠性優化設計的重要分析

機械可靠性設計時以成品的可靠性作為基準，將外載力、零部件尺寸、承受能力等各項參數融合進行綜合考慮。同時需要應用力學理論、概率理論、數據統計學等做出機械可靠性保障方案。

而在實際應用中機械可靠性設計一般會忽略設計參數的隨機性。因此，在實際研究中應注意將力學作為隨機變量，機械可靠性設計中認為各個受力因素會受到環境的影響，因為環境因素是一個變量，存在著一定的規律性可循。機械強度受到材料的性能、加工精度、工藝環節的波動等影響，呈現一種波動性規律變化。

機械可靠性設計時，根據設計的不同的要求選取不同特征函數，注意在計算的時候應考慮其離散性，使用概率統計方法進行計算求解。機械可靠性設計時應考慮各個參數的隨機分布，據此分析出機械的實際工作狀況。

4.現代機械的優化設計應用分析

現代高新設計方法在機械優化設計中的應用越加廣泛。而現代的設計不僅是單一的完成給定產品的設計，而是要將產品使用及設備維修等因素統一進行綜合考慮。因此，機械優化設計在強調環保設計和可靠性設計等考慮綜合性因素的機械優化設計應用工作更為活躍，機械優化設計的應用領域更加廣泛，涉及到航空航天工程機械及通用機械與機床的機械優化設計；涉及到水利、橋梁和船舶機械優化設計；涉及到輕工紡織行業、軍事工業機械優化設計；涉及到建筑領域機械優化設計；涉及到食品機械等機械優化設計。

4.1 優化設計網絡軟件

優化算法的研究已經有所成績，利用網絡平臺開發工業化在線優化軟件，便于工業設計使用。對在線機械優化設計軟件來說，亟待解決的問題是模型問題，對非常復雜的系統來說，結構、流程、物料和系統參數等非常復雜，如果計算對象比較模糊，運算效率會受到嚴重的影響，會給在線優化軟件帶來了巨大的困難。

為了解決這種情況，通過合適算法解決辨別模型，結合神經網絡和學習特點進行數據的識別，讓在線優化軟件也能夠良好的應用于各種模型，如：國內比較成熟的 NEUMAX 軟件包，基于神經遺傳算法的在線優化軟件包，能良好的實現各種模型的遺傳算法，并已成功應用于甲醇合成機械設計的優化工作中。

4.2 在MATLAB中的應用

在機械設計中引入優化設計方法，使設計的機械零件滿足性能要求，使其在某些特定方面達到最優。利用MATLAB優化工具箱求解機械優化設計問題，避免傳統設計方法中人工試湊、分析比較過程中的繁雜與重復，且編程簡單、結果可靠。

在上述實例中，利用MATLAB 軟件中FEMINCON函數求解夾具設計問題，最終設計的夾具比采用傳統設計方法設計的質量輕、成本低且設計效率高。

4.3 多層向前神經網絡的使用

多層向前神經網絡是目前神經網絡模型中應用較廣的一種，通過輸入層、隱層和輸出層，將模型輸入信息進行單項的傳播輸出，整個模型中均不存在反饋鏈接。

多層向前神經網絡具有很高的運算速度，非線性的映射能力更突出，在機械優化設計中，能利用這種模型的特點，對機械結構的多目標優化進行映射。

除神經網絡模型的應用外，很多專業的數學軟件也應用于機械設計工作中，能夠很好的將計算問題與實際問題結合起來，在解決大部分工程問題時能夠節約大量的時間，而且計算結構也非常精確，因此，在自動化控制和機械設計領域都有很好的應用。

4.4 反饋神經網絡在機械優化設計中的應用

反饋神經網絡模型的基本內容是雙向相連的神經元系統，每個神經元間的連接都具有特別的權值，這個神經網絡對于輸出和反饋能夠統一應用，將整個網絡的能量函數和機械設計的目標函數映射起來，神經網絡的進化過程則與機械優化設計的最優過程對應起來，在實際應用中，尋找神經網絡模型與問題的解的過程十分關鍵。

5.結語

總而言之，機械優化設計關系著機械日常生產的安全穩定運行，因此，其重要性不言而喻，那么在實際工作中必須對現代機械設計進行優化。通過優化機械安全運行模式，使得機械在日常工作中發揮出其主要功用，為保持機械穩定生產做貢獻，提高機械設計的質量和速度。隨著數學理論和計算理論的發展，機械優化設計方法也在不斷更新，各種設計方法都得到了不同程度的完善。因此，機械優化設計不但要深化工程設計理論，更要結合多種學科使計算優化更加智能方便。

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