機械優(yōu)化設計結(jié)課論文-預覽頁
【正文】 優(yōu)值的獨立參數(shù)，其個數(shù)就是優(yōu)化設計問題的維數(shù)。無約束優(yōu)化設計是沒有約束函數(shù)的優(yōu)化設計。直接法常見的方法有復合形法、約束坐標輪換法和網(wǎng)絡法等。遺傳算法具有自適應性、全局優(yōu)化性和隱含并行性。（3） 故障診斷：以網(wǎng)絡權(quán)重和偏差的實數(shù)形式作為基因構(gòu)成染色體向量，采用基因多點交叉和動態(tài)變異進行種群最優(yōu)選擇，提出了一種新的遺傳算法，并在此基礎(chǔ)上設計出一種基于遺傳算法和溶解氣體分析的變壓器故障在線診斷系統(tǒng)。蟻群算法是受自然界中真實蟻群的集體行為的啟發(fā)而提出的一種基于群體的模擬進化算法。模擬退火算法是一種通用的優(yōu)化算法，用以求解不同的非線性問題：對不可微甚至不連續(xù)的函數(shù)優(yōu)化，能以較大概率求得全局優(yōu)化解；具有較強的魯棒性、全局收斂性、隱含并行性及廣泛的適應性；并且能處理不同類型的優(yōu)化設計變量；不需要任何輔助信息，對目標函數(shù)和約束函數(shù)妹有任何要求。另外選擇適當?shù)膬?yōu)化方法還需要個人經(jīng)驗，深入分析優(yōu)化模型的約束條件、約束函數(shù)以及目標函數(shù)，根據(jù)復雜性、準確性等條件對它們進行正確的選擇和建立。機械優(yōu)化設計將機械設計的具體要求構(gòu)造成數(shù)學模型,將機械設計問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學問題,構(gòu)成一個完整的數(shù)學規(guī)劃命題,逐步求解這個規(guī)劃命題,使其最佳地滿足設計要求,從而獲得可行方案中的最優(yōu)設計方案。并從大量的可行設計方案中找出—種最優(yōu)化的設計方案,從而實現(xiàn)最優(yōu)化的設計。優(yōu)化設計的一般過程與傳統(tǒng)設計方法有所不同?？偟目磥?機械優(yōu)化設計是適應生產(chǎn)現(xiàn)代化要求發(fā)展起來的,是一門嶄新的學科。參考文獻［1］陳立周 機械優(yōu)化設計方法，冶金工業(yè)出版社 1985［2］孫全穎 機械優(yōu)化設計，哈爾濱工業(yè)大學出版社，2007［3］王安麟 廣義機械優(yōu)化設計，華中科技大學出版社 2008 [4] 王建維,張建明,魏小鵬 基于模擬退火算法的減速器多目標優(yōu)化設計 [ J]. 農(nóng)業(yè)機械學報, 2006［5］王秋珍 機械優(yōu)化設計的幾種方法及評判指標［J］.重慶工學院報,2006［6］翟靜,黎新 機械優(yōu)化設計綜述［J］.機械,2006,33(Suppl):46.［7］孫靖民 現(xiàn)代機械優(yōu)化設計方法［M］.哈爾濱工業(yè)大學出版社，20116
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