机械优化设计的应用发展分析

1、龙源期刊网 机械优化设计的应用发展分析作者：吴亚明来源：中小企业管理与科技中旬刊2015年第06期摘 要：机械优化设计融合了多种学科，具有很强的综合性和理论性，同时也具有很强的应用价值，在机械工程中起到重要的作用，对提升机械性能有很大的帮助，作为一种解决复杂问题的理论工具有很重要的应用意义。本文主要介绍机械优化设计的应用和发展情况，从传统方法和现代化方法进行分析，以及讨论未来优化的发展情况。关键词：机械优化设计;应用;优化;发展科学技术的发展使得大量的机械制造要求要很高的技术水平，机械产品的设计工作变得越来越复杂，要求考虑的内容也越来越多，精确性和科

2、学性都与传统机械设计有巨大差别。面对这种情况，机械优化设计理论应运而生，逐渐发展成为一种现代化的机械设计方法。1 传统优化方法的应用与发展分析1.1 传统机械优化设计方法的应用传统机械优化设计方法大多应用于机械结构和零件功能的优化设计，针对机械结构的性能和形态进行优化。在机械结构上，内点罚函数优化法，能够对刚度和压弯组合强度结构进行良好的优化，既能够满足尺寸要求又能良好的控制结构自重。在形态方面，典型的是轴对称锻造部件的毛坯形状的优化。在性能方面，采用坐标转换法和黄金分割法对部分两岸结构进行优化设计，使得机械结构更加准确保持运动平衡性，提高了传力性能。这样看来，传统机械优化设计方法依然能够取得

3、良好的效果，所以在机械设计发展中不能忽略传统优化方法的作用。1.2 传统优化设计方法的一些改进在新的设计方法出现后，传统机械优化设计进行了一些改进：设计中普遍采用最优设计方案和设计策略，帮助达到最优组合性能;建立能够反映设计问题的数学模型，提高机械设计的准确性;利用计算机选择最优方案，通过计算机程序解决更加复杂的计算;计算机辅助设计，降低人工设计的误差。2 现代机械优化设计方法的应用和发展随着机械设计要求不断提高，设计工作需要考虑的问题也越来越多，整体需要解决的问题规模和复杂度都有所增强，传统优化方法的问题暴露出来，局部优化和最优解不再适用于大规模问题的设计，这使得机械设计工作者广泛吸取其他学

4、科的理论知识，产生全新的机械设计思路，通过算法来解决一些复杂的设计问题。2.1 反馈神经网络在机械优化设计中的使用反馈神经网络模型的基本内容是一些双向相连的神经元系统，每个神经元之间的连接都具有特别的权值，这个神经网络对于输出和反馈能够统一应用，这样将整个网络的能量函数和机械设计的目标函数映射起来，神经网络的进化过程则与机械优化设计的最优过程对应起来，在实际应用中，寻找神经网络模型与问题的解的过程十分关键。2.2 多层向前神经网络在机械优化设计中的使用多层向前神经网络也是目前神经网络模型中应用较广的一种，通过输入层、隐层和输出层，将模型输入信息进行单项的传播输出，整个模型中不论是层内还是层间，

5、均不存在反馈链接。多层向前神经网络具有很高的运算速度，非线性的映射能力也更突出，在机械优化设计中，能够利用这种模型的特点，对机械结构的多目标优化进行映射。除了神经网络模型的应用外，很多专业的数学软件也应用于机械设计工作中，比如MATLAB，作为功能强大的工程数据计算软件，能够很好的将计算问题与实际问题结合起来，其中配置了大量的工程函数，在解决大部分工程问题时能够节约大量的时间，而且计算结构也非常精确，所以在自动化控制和机械设计领域都有很好的应用。3 遗传算法的应用与发展遗传算法简称GA，是一种全新的概率优化算法。遗传算法作为一种非确定性的拟合自然算法，模仿了自然界生物进化的特点和规律，对于随机

6、对象进行自然选择，按照自然界的适者生存法则来循环处理数据，最终产生的随机群体会收敛于整体的最优解。遗传算法有很强的自适应性，借助自然界遗产的规律，能够对全局都进行优化处理，同时遗传算法是潜在的并行计算算法，所以拥有很高的计算效率。遗传算法以其全局优化的优越性，主要应用于机器学习和控制领域，最近几年也得到发展被应用于机械优化设计中。3.1 遗传算法与机械结构优化设计简单的遗传算法线性适应度非常理想，通过非线性适度与自适应的变异概率来优化一般的遗传算法，以此来解决机械结构的优化问题，多峰值函数极值等都具有实际的参考意义。3.2 遗传性算法与可靠性分析框架结构系统结合遗传算法，能够对系统结构的可靠性

7、进行优化分析。3.3 遗传算法与故障诊断遗传算法网络模型中，各个神经元之间的权值可以作为染色体向量，模拟基因多点交叉变异能够对随机对象进行优化选择，这种遗传算法能够应用于变压器故障的诊断。4 机械优化设计软件的应用与发展4.1 专用软件的应用与发展目前国内机械优化设计专用软件开发和使用的都比较少，机械优化设计软件的开发还需要积累足够的经验，根据工作经验转换成计算机功能组成专用软件。计算机辅助设计软件的使用，能够帮助解决很多机械设计中的工程问题，结合人工神经网络和遗传算法，开发计算与图形化功能，专业软件的发展速度也是越来越快。4.2 网络在线机械优化设计软件优化算法的研究已经有所成绩，利用网络平

8、台逐渐开发一些工业化在线优化软件，便于工业设计使用。对于在线机械优化设计软件来说，亟待解决的问题就是模型问题，对于非常复杂的系统来说，结构、流程、物料和系统参数等，都非常复杂，如果计算对象比较模糊，运算效率会受到严重的影响，这就给在线优化软件带来了巨大的困难。为了解决这种情况，通过合适的算法解决辨别模型，结合神经网络和学习特点进行数据的识别，让在线优化软件也能够良好的应用于各种模型，比如国内比较成熟的NEUMAX软件包，基于神经遗传算法的在线优化软件包，都能够良好的实现各种模型的遗传算法，这些软件已经成功应用于甲醇合成机械设计的优化工作中。5 总结机械优化设计在传统机械设计的基础上，结合了大量的先进科学得到了高效的设计方法，大大提高了机械设计的质量和速度，随着数学理论和计算理论的发展，机械优化设计方法也在不断更新，思维更加开阔，各种设计方法也都得到了不同程度的完善。所以机械优化设计不但要深化工程设计理论，更要结合多种学科打开更加广阔的发展未来。参考文献：1王瑾.面向环境的产品设计制造及应用研究J.机械管理开发，2011（01）.2王维威，解念锁.金属基复合材料的加工方法及应用J.科技创新导报，2010（29）.3王瑾.基于材料的绿色产品设计