機械優(yōu)化設(shè)計結(jié)課論文(參考版)
2025-06-21 22:16本頁面
【正文】 同時機械優(yōu)化設(shè)計的研究還必須與工程實踐、數(shù)學(xué)力學(xué)理論、計算技術(shù)和電子計算機的應(yīng)用等緊密聯(lián)系起來,才能具有更廣闊的發(fā)展前景。它是在現(xiàn)代機械設(shè)計理論的基礎(chǔ)上提出的一種更科學(xué)的設(shè)計方法,它可使機械產(chǎn)品的設(shè)計質(zhì)量達(dá)到更高的要求。因此可以為設(shè)計人員提供大量的設(shè)計分析數(shù)據(jù),有助于考察設(shè)計結(jié)果,從而可以提高機械產(chǎn)品的設(shè)計質(zhì)量。它是以計算機自動設(shè)計選優(yōu)為其基本特征的。實踐證明,最優(yōu)化設(shè)計是保證產(chǎn)品具有優(yōu)良的性能,減輕自重或體積,降低工程造價的一種有效設(shè)計方法。優(yōu)化設(shè)計可以滿足多方面的性能要求。作為一項設(shè)計不僅要求方案可行、合理,而且應(yīng)該是某些指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的理想方案。優(yōu)化設(shè)計改變了傳統(tǒng)的設(shè)計方式。優(yōu)化設(shè)計引用了一些新的概念和術(shù)語,如前所述的設(shè)計變量、目標(biāo)函數(shù)、約束條件等。優(yōu)化設(shè)計的選擇取決于數(shù)學(xué)模型的特點，通常認(rèn)為，對于目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)均為顯函數(shù)且設(shè)計變量個數(shù)不太多的問題，采用懲罰函數(shù)法較好；對于只含線性約束的非線性規(guī)劃問題，醉時應(yīng)采用梯度投影法；對于求導(dǎo)非常困難的問題應(yīng)選用直接解法，例如復(fù)合形法；對于高度非線性的函數(shù)，則應(yīng)選用計算穩(wěn)定性較好的方法，例如BFGS變尺寸法和內(nèi)點懲罰函數(shù)相結(jié)合的方法。選擇優(yōu)化方法有四個基本原則：效率要高、可靠性要高、采用成熟的計算程序、穩(wěn)定性要好。目前已在工程中得到了廣泛的應(yīng)用，諸如VLSI生產(chǎn)調(diào)度、控制工程、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、數(shù)值分析等領(lǐng)域。模擬退火算法是一個全局最優(yōu)算法，以優(yōu)化問題的求解與物理系統(tǒng)退火過程的相似性為基礎(chǔ)，利用模擬退火算法并適當(dāng)?shù)目刂茰囟鹊南陆颠^程實現(xiàn)模擬退火，從而達(dá)到求解全局優(yōu)化問題的目的。蟻群算法對系統(tǒng)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型沒有很高的要求，只要可以顯示表達(dá)即可，避免了導(dǎo)數(shù)等數(shù)學(xué)信息，使得優(yōu)化過程更加簡單，遍歷性更好，適合非線性問題的求解。此外，遺傳算法還應(yīng)用在模糊邏輯控制器、機器人運動學(xué)、范秋工程、節(jié)能設(shè)計、復(fù)合材料優(yōu)化、金屬成形優(yōu)化、數(shù)控加工誤差自適應(yīng)預(yù)報等控制方面。（4） 參數(shù)辨識：在現(xiàn)有TS模糊模型參數(shù)辨識方法的基礎(chǔ)上，提出了一種優(yōu)先應(yīng)用最小二乘法對結(jié)論參數(shù)進行粗略辨識，以確定參數(shù)的大致范圍之后，再應(yīng)用遺傳算法對前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)同時優(yōu)化的參數(shù)辨識方法。（2） 可靠性分析：以框架結(jié)構(gòu)系統(tǒng)
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