群智能算法在“機械優化設計”教學中的應用

趙轉哲，劉永明，張 振，魯月林，何慧娟

(安徽工程大學 機械工程學院，安徽 蕪湖 241000)

“機械優化設計”課程是安徽工程大學機械設計制造及其自動化、機械電子工程、車輛工程、機器人工程、測控技術及儀器等多個機械類專業的學科基礎課，課程目標主要是將最優化原理和計算技術應用于復雜機械設計領域，為工程設計提供一種重要的科學設計方法，培養學生的創新意識和解決工程實際問題的能力。然而，在長期的教學過程中一直存在著教師封閉式教學、理論脫離實際、學生學習理解困難、積極性不高、教學效果差、創新能力不足等[1]局限性，非常不利于該課程的課程目標達成，難以滿足工程教育認證的要求。

人工智能優化算法在各個工程領域中的應用越來越深入，如尚洪彬等[2]將混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)應用于自壓微灌管網系統優化布置與管徑選擇設計，大大節省了工程投資造價；李達等[3]將粒子群算法用于二次再熱機組主蒸汽溫度控制，實現了對串級控制系統主回路PID控制器參數的快速優化；楊昆等[4]將遺傳算法應用于凸輪軸生產線設備布局優化；劉穎明等[5]將蟻獅算法應用于風電集群儲能容量配置的優化過程。這些應用均取得不錯的效果，這充分說明智能優化算法的應用前景廣闊，與各行業結合后必將賦能產業發展。能否將群智能優化算法深度融合到“機械優化設計”課程的教學之中，對于開闊學生視野、增加課堂教學的互動性以及培養學生創新能力、提高課程目標的達成度至關重要。……