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機械優(yōu)化設(shè)計方法(ppt203頁)-全文預(yù)覽

2024-10-28 14:28 上一頁面

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【正文】 X0),則步長α0 縮小,專步驟1)重新計算,直至f(XL) f(X0)為止。,初始點可以通過隨機選擇的方法產(chǎn)生。,從初始點x0出發(fā),沿d 方向以一定步長進行搜索,得到新點 X,新點x應(yīng)滿足約束條件且f(x)f(x0),至此完成一次迭代。,3)要求可行域有界的非空集。,直接解法的基本思想:,在由m個不等式約束條件gu(x)≤0所確定的可行域φ內(nèi),選擇一個初始點x(0),然后確定一個可行搜索方向S,且以適當(dāng)?shù)牟介L沿S方向進行搜索,取得一個目標(biāo)函數(shù)有所改善的可行的新點x(1),即完成了一次迭代。,間接解法是將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一系列無約束優(yōu)化問題來 解的一種方法。如需要 替換,在產(chǎn)生新的向量。,3.搜索步長的確定,關(guān)于 值通常有以下幾種取法 (1)加速步長法 (2)最優(yōu)步長法 最優(yōu)步長法就是利用一維最優(yōu)搜索方法來完成每一次迭代,即 此時可以采用0.618方法或二次插值方法來計算 的值。,因此又稱變量輪換法。,若矩陣G是正定的,則總存在矩陣Q使,使得函數(shù)偏心度變?yōu)榱恪?由于對稱矩陣H在迭代過程中是不斷修正改變的,它對于一 般尺度的梯度起到改變尺度的作用,因此H又稱變尺度矩陣。,第五節(jié) 共軛梯度法,共軛梯度法是共軛方向法的一種,共軛向量有迭代點 的負(fù)梯度構(gòu)造出來,所以稱共軛梯度法。,應(yīng)滿足什么條件?,對于二次函數(shù) 在 處取得極小點的必要條件,等式兩邊同乘 得,是對G的共軛方向。搜索方向是共軛方向。而搜索方向就是負(fù)梯度方向,因此相鄰 兩個搜索方向互相垂直。,各種無約束優(yōu)化方法的區(qū)別:確定搜索方向的方法不同。,令,所以,則,第四章無約束優(yōu)化方法,第一節(jié) 概述,從第一章列舉的機械設(shè)計問題,大多數(shù)實際問題是約束優(yōu)化問題。,即,依次繼續(xù)下去,可得牛頓法迭代公式:,牛頓法的幾何解釋:,牛頓法的計算步驟:,給定初始點 ,控制誤差 ,并令k=0。,2,所謂的“黃金分割”是指將一線段分成兩段的方法,使整段長 與較長段的長度比值等于較長段與較短段的比值,即,第四節(jié)一維搜索的插值方法,假定要在某一區(qū)間內(nèi)尋找函數(shù)的極小點的位置,雖然沒有函數(shù) 表達式,但能夠給出若干試驗點處的函數(shù)值。就形成了不同的一維搜索方法。,數(shù)值法的基本思路:確定 的搜索區(qū)間,在不斷縮小 區(qū)間,最終獲得近似值。,是優(yōu)化搜索方法的基礎(chǔ)。,一元函數(shù)在給定區(qū)間的極值條件,可以改寫為:,極值條件中只考慮起作用的約束和相應(yīng)的乘子。,庫恩塔克(KuhnTucker)條件,一、一元函數(shù)在給定區(qū)間上的極值條件,一元函數(shù)f(x)在給定區(qū)間[a,b]上的極值問題,可以 寫成下列具有不等式約束條件的優(yōu)化問題:,拉格朗日乘子法,除了可以應(yīng)用于等式的極值問題,還可 以用于不等式的極值問題。,四、凸規(guī)劃,對于約束優(yōu)化問題,凸規(guī)劃的性質(zhì):,3.凸規(guī)劃的任何局部最優(yōu)解就是全局最優(yōu)解,第五節(jié) 等式約束優(yōu)化問題的極值條件,約束優(yōu)化,等式約束,不等式約束,求解這一問題的方法,消元法,拉格朗日乘子法,1.消元法(降維法),以二元函數(shù)為例討論。,函數(shù)的局部極小點是不是一定是全局極小點呢?,圖27 下凸的一元函數(shù),一、凸集,的線段都全部包含在該集合內(nèi),就稱該點集為凸集, 否則為非凸集。 充分條件,多元函數(shù)f(x)在 處取得極值,則極值的條件為,為無約束極小點的充分條件,其Hesse矩陣G(X*)為正定的。,實質(zhì)上是多元非線性函數(shù)的極小化問題,因此,機械優(yōu)化設(shè)計是建立在多元函數(shù)的極值理論基礎(chǔ)上的。,其極小點在目標(biāo)函數(shù)等值面的中心。,在優(yōu)化設(shè)計中,用目標(biāo)函數(shù)的大小來衡量設(shè)計方案的優(yōu)劣,故目標(biāo)函數(shù)也可稱評價函數(shù)。,設(shè)計變量的全體實際上是一組變量,可用一個列向量表示:,圖24 設(shè)計空間,二、約束條件,一個可行設(shè)計必須滿足某些設(shè)計限制條件,這些限制條件稱作約束條件,簡稱約束。求在鋼管壓應(yīng)力 不超過許用壓應(yīng)力 和失穩(wěn)臨界應(yīng)力 的條件下,人字架的高h(yuǎn)和鋼管平均直徑D,使鋼管總質(zhì)量m為最小。,三、本課程的主要內(nèi)容,1.建立優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型,2.選擇合適的優(yōu)化方法,3.編制計算機程序,求得最佳設(shè)計參數(shù),第一章 機械優(yōu)化設(shè)計概述,第一節(jié) 應(yīng)用實例 機械優(yōu)化設(shè)計問題來源于生產(chǎn)實際。,優(yōu)化設(shè)計本身存在的問題和某些發(fā)展趨勢主要 有以下幾方面:,1)目前優(yōu)化設(shè)計多數(shù)還局限在參數(shù)最優(yōu)化這種數(shù)值量優(yōu)化問題。,圖11 傳統(tǒng)的機械設(shè)計過程,圖1-3 機械優(yōu)化設(shè)計過程框圖,優(yōu)化設(shè)計與傳統(tǒng)設(shè)計相比,具有如下三個特點:,(1)設(shè)計的思想是最優(yōu)設(shè)計;,(2)設(shè)計的方法是優(yōu)化方法;,(3)設(shè)計的手段是計算機。機械優(yōu)化設(shè)計方法,第一章:緒論,優(yōu)化設(shè)計(Optimum Design)是60年代發(fā)展起來的一門新的設(shè)計方法,是最優(yōu)化技術(shù)和計算技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域中應(yīng)用的結(jié)果。,一、從傳統(tǒng)設(shè)計到優(yōu)化設(shè)計,機械設(shè)計一般需要經(jīng)過調(diào)查研究(資料檢索)、擬訂方案(設(shè)計模型)、分析計算(論證方案)、繪圖和編制技術(shù)文件等一系列的工作過程。,2.目前機械優(yōu)化設(shè)計的應(yīng)用領(lǐng)域,在機械設(shè)計方面的應(yīng)用較晚,從國際范圍來說,是在上世紀(jì)60年代后期才得到迅速發(fā)展的。,3)把優(yōu)化設(shè)計與CAD、專家系統(tǒng)結(jié)合起來是優(yōu)化設(shè)計發(fā)展的趨勢之一。人字架的跨度2B=152cm,鋼管壁厚T=0.25cm, 鋼管材料的彈性模量E=2.1 Mpa,材料密度ρ=7.8 / ,許用壓應(yīng)力 = 420MPa。,13人字架優(yōu)化設(shè)計的圖解,第三節(jié)優(yōu)化設(shè)計問題的數(shù)學(xué)模型,一、設(shè)計變量,在優(yōu)化設(shè)計的過程中,不斷進行修改、調(diào)整, 一直處于變化的參數(shù)稱為設(shè)計變量。如:軸的質(zhì)量,彈簧的體積,齒輪的承載能力等。其一般表達式為:,五、優(yōu)化問題的幾何解釋,無約束優(yōu)化:在沒有限制的條件下,對設(shè)計變量求目標(biāo)函數(shù)的極小點。,第四節(jié)優(yōu)化設(shè)計問題的基本解法,求解優(yōu)化問題的方法:,解析法,數(shù)值法,數(shù)學(xué)模型復(fù)雜時不便求解,可以處理復(fù)雜函數(shù)及沒有數(shù)學(xué)表達式 的優(yōu)化設(shè)計問題,圖111 尋求極值點的搜索過程,第二章 優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),機械設(shè)計問題一般是非線性規(guī)劃問題。,圖21 函數(shù)的方向?qū)?shù),其函數(shù)在 點沿d方向的方向?qū)?shù)為,二、二元函數(shù)的梯度,即,三、多元函數(shù)的梯度,沿d方向的方向向量,即,圖25 梯度方向與等值面的關(guān)系,若目標(biāo)函數(shù)f(x)處處存在一階導(dǎo)數(shù),則極值點 的必要條件一階偏導(dǎo)數(shù)等于零,即,滿足此條件僅表明該點為駐點,不能肯定為極值 點,即使為極值點,也不能判斷為極大點還是極 小點,還得給出極值點的充分條件,設(shè)目標(biāo)函數(shù)在 點至少有二階連續(xù)的偏導(dǎo)數(shù),則,在這一點的泰勒二次近似展開式為:,第二節(jié) 多元函數(shù)的泰勒展開,泰勒展開寫成向量矩陣形式,∵,∵,(1) ▽F(X*)=0; 必要條件 (2)Hesse矩陣G(X*)為正定。,而優(yōu)化問題一般是要求目標(biāo)函數(shù)在某一區(qū)域內(nèi) 的全局極小點。,2.根據(jù)二階導(dǎo)數(shù)( Hesse矩陣)來判斷函數(shù)的凸性,設(shè)f(x)為定義在凸集R上且具有連續(xù)二階導(dǎo)數(shù)的 函數(shù),則f(x)在R上為凸函數(shù)的充要條件,Hesse矩陣在R上處處半正定。,有必要引出非線性優(yōu)化問題的重要理論,是不等式 約束的多元函數(shù)的極值的必要條件。,因此,一元函數(shù)在給定區(qū)間的極值條件,可以表示為:,多元,庫恩塔克條件,分析極值點 在區(qū)間的位置,有三種情況,即,即,從以上分析可以看出,對應(yīng)
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