優化設計在機械設計中的應用實踐解析

殷延海

摘 要 機械設計優化是最優化技術在設計應用的應用，優化設計的核心思想是按照機械設計的理論進行的，根據其方法和標準規范建立起一系列能夠反映工程實際問題以及與數學規劃相匹配的數學模型，利用數學規劃方法和計算機計算技術的優勢，自動查找出設計最優方案。本文從優化設計和傳統設計的差異入手，分析二者之間的區別，并深入探究機械優化的設計方法、特征、思路和內容，旨在進一步提高計算機等輔助裝備的性能，促使現代機械朝著大型化、復雜化的方向發展，滿足產品創新需求。

關鍵詞 優化設計;機械設計;實踐

引言

從我國的機械化開始發展依賴機械系統、機械系統動態性能以及機械加工等各個方面的優化設計研究頗多，主要研究方向為如何提高機械性能、節約能源并降低成本和投入。現階段我國已經大致掌握了所常用的所有優化設計方案和基本程序，期望開發出一些有著更高解題效率的程序，建立起專業且成熟的程序庫。

1優化設計和傳統設計之間的差異

優化設計的最終目的就是最優設計，需要利用數學手段創建能夠達到設計目的的優化模型，在大量能夠落實的設計方案中選擇出最好的一個設計方案，這一設計方案主要運用到的手段便是計算機。計算機有著較快的運行速度，再加上它可以從數量較多的方案中準確挑選出最優方案，即便在建模時需要進行適當的適簡化，或許會造成所得到結果不是完全可行或是實際最優的，然而它以客觀規律和數據作為運行基礎無須在設計中投入過多費用，這表明它具備了經驗類比或是實驗室段中所沒有的獨特優勢。傳統設計同樣追尋最優結果，通常情況下以調查分析作為基準，要按照設計中所需要的實踐經驗，參照相似的工程設計，按照估算經驗對比以及實驗構思評價等尋優步驟進行方案設計，從而保障方案的最優化。隨后需要剛度強度以及穩定性等其他方面因素綜合考慮進行計算，經過有關實踐可以看出傳統設計中所存在的大量不足之處，需要進一步進行改善，最后結果基本上不能離開初始設計的試驗范圍[1]。

2現代機械優化設計方法

首先是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大多是一些雙向相連的神經元系統，每個神經元之間的連接具有較為特別的權值，這個神經網絡不管是輸出還是反饋都能對其進行統一應用，如此一來，整個網絡的能量函數和機械設計目標函數全部映射出來，神經網絡的進化過程中則應該與機械優化設計的最優過程相對應，在實際應用過程中找到神經網絡模型和相關問題有著十分重要的含義。其次為多層向前神經網絡在機械優化設計中的應用。多層向前神經網絡也是現階段中神經網絡模型中應用較為廣泛的一種，它通過輸入層、隱層和輸出層，將模型輸入信息進行單項的傳播輸出，在這個模型各種不論是層內還是層間，都不存在反饋鏈接。多層向前神經網絡有著較高的運算速度，非線性的映射能力十分突出，在機械優化設計中，能夠借助這一模型特點來對機械機構多目標優化進行映射。不僅是神經網絡模型，有許多的專業數學軟件也都應用于機械設計的工作中，例如有MATLAB，這是一個功能十分強大的工程數據計算軟件，能夠將計算問題和實際問題充分融合起來，這其中都配備了大量的工程函數，在解決了大部分的工程問題時能夠節約很多時間，并保障計算結構非常精準，因此在自動化控制和機械設計領域的應用范圍十分廣泛[2]。

3優化設計在機械設計中的應用措施

3.1 提高機械產品附加值

機械設計產品是一種自然屬性，然而其具備一定的商業價值，它屬于商品，這表明它會與市場發生關聯，且兩者之間關系緊密相互影響。優化設計方法在機械設計中的應用能夠進一步加強機械產品的科技含量和技術附加值，從而進一步提高產品市場競爭力。對于機械設計企業來說，這是提高經濟效益的有效措施，比如說隨著現代科技的發展以及相互之間融合程度越來越高，機械設計產業化隨之形成，單純將它看作是普通商品，則商品要滿足價格最低、質量最優、科技水平含量最高，只有這樣商品才能在行業之中占據一席之地，取得人們的喜愛。因此設計企業應追求這樣一種適合市場發展的產品，而這種產品需要通過優化設計來得到，這表明優化設計能夠提升機械設計產品的記憶力，提高附加值，為機械設計單位和企業增加經濟效益。在機械設計中每一個環節都會或多或少注入一種新技術，最終的機械產品富含科技水平能夠在市場中獲得較高評價，為企業帶來收益[3]。

3.2 滿足機械設計中優化設計的基本路徑

優化設計能夠為機械設計提供質量保障和經濟效益，因此優化設計必須通過科學有序的設計方案落實，使之效果更加明顯。首先機械設計的一維搜索優化方法，這一方法是現階段機械設計優化方法的典型代表，它以科學函數為理論基礎，利用搜索區間的精準性，保障優化方案的可靠性和有效性。一維搜索方法是一維問題的基本解決方法，同時也是多維機械設計的基礎，多維機械設計以它為基礎進行優化改革和調整。在現實情況中，機械設計大多都是多維的，因為情況出現很少，然而這樣的情況恰好說明了一維的重要性和基礎性，例如在數學中從0～9這10個數字，它們是數學的基礎，所有的數字組合都離不開它們，可以說它們是數學理論的細胞成分，除此之外，機械優化設計會用到約束優化方法和無約束優化方法，在機械化設計中約束優化這一方法使用頻率最高，除此之外機器優化設計還可使用機械規劃的方法，通過多目標離散變量優化方法進行相關設計和操作，為機械設計提供更多可能性[4]。

4結束語

機械設計要求的提高致使相關設計工作者要考慮的問題越來越多，整體上都需要解決的問題規模和復雜程度都有所提高和增強，在傳統優化方法中的問題紛紛暴露出來，局部優化和最優解決方案不適用所有的大規模問題設計，這造成機械設計工作者要不但豐富自身關于其他學科的理論知識，生成全新的機械設計思路，并通過算法來解決一些程度復雜的問題。

參考文獻

[1] 林昶，蔡甫卿，余秀德.關于機械優化設計中可視化方法的研究[J].內燃機與配件，2018（17）：13-14.

[2] 許佳妮.淺談優化設計在機械設計中的應用實踐[J].科技風，2018 （17）：154.

[3] 孫新城，葉軍.機械優化設計中可視化方法的研究[J].現代制造技術與裝備，2017（9）：86-87.

[4] 張鑫.優化設計在機械設計中的應用淺析[J].工業設計，2016（2）： 100，102.