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浅谈机械优化设计

浅谈机械优化设计
浅谈机械优化设计

浅谈机械优化设计

经济的高速发展带动了科学的进步,比如机械优化设计就是最近出现的一类全方面的学科知识,它能够处理那些过去无法处理的设计项目。文章重点分析了该项设计方法,同时还简述了其原理和应用区域以及今后的发展趋势。

标签:优化设计;约束特点;函数

该设计最初形成是在上个世纪的中后期,它将最优化理念和电脑科技有效的结合到一起。通过这种措施,能够有效的提升设计的效率以及品质。最终获取最为合理的设计。具体来讲,它涵盖两点内容。一是怎么把设计方面的问题变为简单的模型,而且要保证能够精准的反馈问题的根本。而建立模型指的是选择正确的变量,提出优化的制约要素以及相应的函数。二是怎么获取上述模型的最为合理的方案。机械优化设计就是在特定的环境条件中,在机械产品的几何尺寸关系、形态和其他限制因素条件内,以机械系统的强度、功能、经济性等为优化对象,选取设计变量、建立约束条件、目标函数,并使目标函数获得最优值一种现代设计方法。因此优化设计是可广泛应用于各工业部门的现代设计理论和方法。

1 设计方法

该设计方法被大量的应用到机械工程中,主要是因为它可以在特定的背景中确保方案最为合理,而且不需要使用太多的人力物力。该方法从最初的数值法到后来的数值分析,最后过渡到非数值分析。最近几年由于电脑技术的广泛应用,在设计的时候可以通过合理的选取设计数值进而得到最为优秀的方案,而且还能够大大的缩短用时。将该方法和电脑科技有效的融会到一起,是时代发展的产物,必将得到发扬。

2 类型和特征简介

2.1 无约束优化设计法

具体的说分成两个类型,一种是像共轭梯度法、最速下降法、牛顿法等方法,它是利用目标函数的一阶或二阶导数的无约束优化方法。另一种是像单形替换法、坐标轮换法等,利用目标函数值的无约束优化方法。

2.2 遗传算法

该方法是对随机群体不断的演变选择,进而获取最为合理的方法。它非常的类似于自然界的淘汰法則,适应社会发展的必然得到发展,而落后的必然会被遗弃。该方法有两大特点,即能够起到优化整体的作用,同时还有很好的适应能力。它被应用到很多领域中,比如问题诊断等等。最近几年它在工程方面也体现出了自身的巨大价值。接下来就具体的展开论述。第一是它能够论述可靠性问题。第二是能够辨别参数。它能够大体的分辨结论数值,明确了大体的区间之后,再通

机械优化设计上机实践报告【精编版】

机械优化设计上机实践报告【精编版】

机械优化设计上机实践报告 班级:机械(茅以升)101 姓名: 学号: 1004010510 成绩: 指导教师: 张迎辉

日期: 2013.11.20

1 《一维搜索方法》上机实践报告 1、写出所选择的一维搜索算法的基本过程、原理(可附流程图说明)。 (一)进退法 1. 算法原理 进退法是用来确定搜索区间(包含极小值点的区间)的算法,其理论依据是: ()f x 为单谷函数(只有一个极值点) ,且[,]a b 为其极小值点的一个搜索区间,对于任意12,[,]x x a b ∈,如果()()12f x f x <,则2[,]a x 为极小值的搜索区间,如果()()12f x f x >,则1[,]x b 为极小值的搜索区间。 因此,在给定初始点0x ,及初始搜索步长h 的情况下,首先以初始步长向前搜索一步,计算()0f x h +。 (1) 如果()()00f x f x h <+ 则可知搜索区间为0[,]x x h +%,其中x %待求,为确定x %,后退一步计算0()f x h λ-,λ为缩小系数,且01λ<<,直接找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x λ->,从而确定搜索区间*00[,]x h x h λ-+。 (2) 如果()()00f x f x h >+ 则可知搜索区间为0[,]x x %,其中x %待求,为确定x %,前进一步计算0()f x h λ+, λ为放大系数,且1λ>,知道找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x h λ+<+,从而确定搜索区间*00[,]x x h λ+。 2. 算法步骤 用进退法求一维无约束问题min (),f x x R ∈的搜索区间(包含极小值点的区间)的基本算法步骤如下:

机械优化设计论文(基于MATLAB工具箱的机械优化设计)

基于MATLAB工具箱的机械优化设计 长江大学机械工程学院机械11005班刘刚 摘要:机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计效率和质量。本文系统介绍了机械优化设计的研究内容及常规数学模型建立的方法,同时本文通过应用实例列举出了MATLAB 在工程上的应用。 关键词:机械优化设计;应用实例;MATLAB工具箱;优化目标 优化设计是20世纪60年代随计算机技术发展起来的一门新学科, 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术, 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法, 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计, 能节约原材料, 降低成本, 缩短设计周期, 提高设计效率和水平, 提升企业竞争力、经济效益与社会效益。国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视, 并开展了大量工作, 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。 国内优化设计起步较晚, 但在众多学者和科研人员的不懈努力下, 机械优化设计发展迅猛, 在理论上和工程应用中都取得了很大进步和丰硕成果, 但与国外先进优化技术相比还存在一定差距, 在实际工程中发挥效益的优化设计方案或设计结果所占比例不大。计算机等辅助设备性能的提高、科技与市场的双重驱动, 使得优化技术在机械设计和制造中的应用得到了长足发展, 遗传算法、神经网络、粒子群法等智能优化方法也在优化设计中得到了成功应用。目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 一、机械优化设计研究内容概述 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法, 集思考、绘图、计算、实验于一体, 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的, 随着科技的发展以及设计条件的改变, 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化, 要求人们根据事物的客观规律, 在一定的物质基和技术条件下充分发挥人的主观能动性, 得出最优的设计方案。 优化设计的思想是最优设计, 利用数学手段建立满足设计要求优化模型; 方法是优化方法, 使方案参数沿着方案更好的方向自动调整, 以从众多可行设计方案中选出最优方案; 手段是计算机, 计算机运算速度极快, 能够从大量方案中选出“最优方案“。尽管建模时需作适当简化, 可能使结果不一定完全可行或实际最优, 但其基于客观规律和数据, 又不需要太多费用, 因此具有经验类比或试验手段无可比拟的优点, 如果再辅之以适当经验和试验, 就能得到一个较圆满的优化设计结果。 传统设计也追求最优结果, 通常在调查分析基础上, 根据设计要求和实践

机械优化设计实验指导书

机械优化设计实验指导 书 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

《机械优化设计》 实验指导书 武秋敏编写 院系:印刷包装工程学院 专业:印刷机械 西安理工大学 二00七年九月 上机实验说明 【实验环境】 操作系统: Microsoft Windows XP 应用软件:Visual C++或TC。 【实验要求】 1、每次实验前,熟悉实验目的、实验内容及相关的基本理论知识。 2、无特殊要求,原则上实验为1人1组,必须独立完成。 3、实验所用机器最好固定,以便更好地实现实验之间的延续性和相关性,并便于检查。 4、按要求认真做好实验过程及结果记录。 【实验项目及学时分配】 【实验报告和考核】 1、实验报告必需采用统一的实验报告纸,撰写符合一定的规范,详见实验报告撰写格式及规范。

(一)预习准备部分 1. 预习本次实验指导书中一、二、三部分内容。 2. 按照程序框图试写出汇编程序。 (二)实验过程部分 1. 写出经过上机调试后正确的程序,并说明程序的功能、结构。 2. 记录4000~40FFH内容在执行程序前后的数据结果。 3. 调试说明,包括上机调试的情况、上机调试步骤、调试所遇到的问题是如何解决的,并对调试过程中的问题进行分析,对执行结果进行分析。 (三)实验总结部分

实验(一) 【实验题目】 一维搜索方法 【实验目的】 1.熟悉一维搜索的方法-黄金分割法,掌握其基本原理和迭代过程; 2.利用计算语言(C语言)编制优化迭代程序,并用给定实例进行迭代验证。 【实验内容】 1.根据黄金分割算法的原理,画出计算框图; 2.应用黄金分割算法,计算:函数F(x)=x2+2x,在搜索区间-3≤x≤5时,求解其极小点X*。 【思考题】 说明两种常用的一维搜索方法,并简要说明其算法的基本思想。 【实验报告要求】 1.预习准备部分:给出实验目的、实验内容,并绘制程序框图; 2.实验过程部分:编写上机程序并将重点语句进行注释;详细描述程序的调过程(包括上机调试的情况、上机调试步骤、调试所遇到的问题是如何解决的,并对调试过程中的问题进行分析。 3.实验总结部分:对本次实验进行归纳总结,给出求解结果。要求给出6重迭代中a、x1、x2、b、y1和y2的值,并将结果与手工计算结果进行比较。 4.回答思考题。

机械优化设计方法论文

浅析机械优化设计方法基本理论 【摘要】在机械优化设计的实践中,机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高设计的效率和质量。每一种优化方法都是针对某一种问题而产生的,都有各自的特点和各自的应用领城。在综合大量文献的基础上,总结机械优化设计的特点,着重分析常用的机械优化设计方法,包括无约束优化设计方法、约束优化设计方法、基因遗传算方法等并提出评判的主 要性能指标。 【关键词】机械;优化设计;方法特点;评价指标 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等。 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。

机械优化设计技术

学号:1310111131 姓名汪海超班级:13机制2班 机械优化设计技术 摘要:机械优化设计是一种非常重要的现代设计方法, 能从众多的设计方案中找出最佳方案, 从而大大提高设计的效率和质量。现代工程装备的复杂性使得机械优化设计变得越来越困难, 利用新的科学理论探索新的优化设计法是该研究领域的一个重要方面。在综合大量文献的基础上, 阐述机械优化设计的含义、目的及必要性, 总结机械优化设计的特点,从优化设计数学模型建立和求解算法两方面探讨现代机械优化设计的理论方法和研究现状, 并指出该领中应当进一步研究的问题和发展方向 关键词:机械;优化设计;数学模型;优化方法;智能优化 优化设计是 20世纪 60年代随计算机技术发展起来的一门新学科 , 是构成和推进现代设计方法产生与发展的重要内容。机械优化设计是综合性和实用性都很强的理论和技术 , 为机械设计提供了一种可靠、高效的科学设计方法 , 使设计者由被动地分析、校核进入主动设计 , 能节约原材料 , 降低成本 , 缩短设计周期 , 提高设计效率和水平 , 提升企业竞争力、经济效益与社会效益[ 1 - 2].国内外相关学者和科研人员对优化设计理论方法及其应用研究十分重视 , 并开展了量工作 , 其基本理论和求解手段已逐渐成熟。国内优化设计起步较晚 , 但在众多学者和科研人员的不懈努力下 , 机械优化设计发展迅猛。 1 机械优化设计研究内容 机械优化设计是一种现代、科学的设计方法 , 集思考、绘图、计算、实验于一体 , 其结果不仅“可行”, 而且“最优”。该“最优”是相对的 , 随着科技的发展以及设计条件的改变 , 最优标准也将发生变化。优化设计反映了人们对客观世界认识的深化 ,要求人们根据事物的客观规律 , 在一定的物质基础和技术条件下充分发挥人的主观能动性 , 得出最优的设计方案。 2 传统优化设计理论方法 传统优化设计方法种类很多 , 按求解方法特点分为准则优化法、线性规划法和非线性规划法。作者仅从工程应用角度对之进行归纳和整理 , 具体算法可参考其他资料。 3 现代优化设计理论方法 优化准则法对于不同类型的约束、变量、目标函数等需导出不同的优化准则 , 通用性较差 , 且多为近似最优解 ;规划法需多次迭代、重复分析 , 代价昂贵 , 效率较低 , 往往还要求目标函数和约束条件连续、可微 , 这都

机械优化设计项目报告

机械装备优化设计三级项目 题目:基于MATLAB的带式输送机斜齿轮传动参数优化设计 班级:13级机械装备1班 设计人员(按贡献大小排序): 丁涛 宋潮 金渊哲

摘要: 针对带式输送机中单级圆柱齿轮减速器传动的生产实际,根据优化设计理论,以斜齿圆柱齿轮体积之和最小为优化设计目标。通过变量的选取、约束条件的确定。分析建立了优化设计数学模型.基于Matlab工具箱中非线性约束优化函数fmincon,对齿轮模数、齿数、齿宽系数、螺旋角等结构参数进行优化设计,节省了金属材料。降低了制造成本.取得了较好的优化效果。为产品的改进设计提供了理论依据。 关键词:MATLAB、带式输送机、斜齿轮、参数优化设计

前言: 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一种机械设计方法,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度的方向发展。现在用于机械优化设计的软件与方法程序较多,有些已非常成熟,只需要按照规定的格式编写目标函数和约束函数子程序即可。机械优化设计方法林林总总,但由于机械设计问题的复杂性,所以每种优化方法都有其优越性和局限性。选择合适的机械优化方法尤为重要。而MATLAB语言的优化工具箱在进行优化设计时,可自由选择算法和线性搜索策略,计算快捷高效,图形结果可视化,且其初始参数值输入简单,编程工作量小,具有明显的优越性,且应用广泛。MATLAB语言是集科学计算、数据可视化和程序设计为一体的工程应用软件。作为基础软件,它广泛应用在工程学科的计算机辅助分析、设计仿真和教学中,在行星轮系传动参数设计中,利用MATLAB 的优化工具箱的函数计算及按摩,可提高建模的准确性和计算中的数值稳定性,为设计提供了可靠的科学根据。

机械优化设计实验指导书

前言 机械优化设计是一门实践性很强的课程,必须通过实际上机操作运用各种优化方法程序来达到: 1、加深对机械优化设计方法的基本理论和算法步骤的理解; 2、培养独立编制计算机程序的能力; 3、掌握常用优化方法程序的使用; 4、培养灵活运用优化方法解决工程设计问题的能力。 因此,本课程在课堂教学过程中安排适当的时间上计算机运算。本书作为上机实验的指导书,旨在对每次实验目的内容提出具体要求,并加以考核。 实验报告内容 每次上机实验后,学生要做一份完整的实验报告,实验报告内容应包括: 1、优化方法的基本原理简述; 2、自编优化方法源程序。 3、考核题的优化结果及其分析; 4、具体工程设计问题的数学模型、优化设计结果及其分析。

实验一 一维搜索方法(黄金分割法或二次插值法) 1、 目的:加深对一维搜索方法的确定区间的进退法和缩短区间的黄金分割法或二次插值法基本原理的理解 2、 内容:按所给程序框图编制上机程序,上机输入、调试并运行程序,或调试并运行已给程序,用所给考核题进行检验。 3、 考核题(α0=0,h 0=0.1, ε=0.001) (1) 36102+-=t t )t (f min (2) 60645234+-+-=t t t t )t (f min (3) 221)t )(t ()t (f min -+= (4) x e x )x (f min -+=22 (5) 求函数4321322123141x x x x x x x x x x )X (f +--=自点T k ),,,(X 3210---=出发,沿方向T ),,,(4321=d 的最优步长因子α× 和在d 方向的极小点X *和极小值f(X *)。

优化设计实验报告(...)(1)

机械优化设计 实 验 报 告 姓名:欧阳龙 学号:2007500817 班级:07机设一班

一、黄金分割法 1、 数学模型 2()2f x x x =+,56x -≤≤ 2、 黄金分割法简介 黄金分割法适用于单谷函数求极小值问题,且函数可以不连续。黄金分割法是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[],a b 内适当插入两点1α、2α,并计算其函数值。1α、2α将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区间得以缩短。然后再在保留下来的区间上作同样的处置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。黄金分割法能使相邻两次都具有相同的缩短率0.618,故黄金分割法又称作0.618法。 3、黄金分割法程序清单 #include #include /*目标函数*/ float ff(float x) { float y; y=x*x+2*x; return(y); } main() { float a,b,ab,Epsilon; float y1,y2,Alpha1,Alpha2; float Lambda=0.618; printf("please input the arear and Epsilon\n"); scanf("%f,%f,%f",&a,&b,&Epsilon); Alpha1=b-Lambda*(b-a),Alpha2=a+Lambda*(b-a); printf("%f,%f\n",Alpha1,Alpha2); y1=ff(Alpha1);y2=ff(Alpha2); printf("y1=%f,y2=%f\n",y1,y2); do {if(y1>=y2) {a=Alpha1; Alpha1=Alpha2; y1=y2; Alpha2=a+Lambda*(b-a); y2=Alpha2*Alpha2+2*Alpha2; }

机械优化设计方法基本理论

机械优化设计方法基本理论 一、机械优化概述 机械优化设计是适应生产现代化要求发展起来的一门科学,它包括机械优化设计、机械零部件优化设计、机械结构参数和形状的优化设计等诸多内容。该领域的研究和应用进展非常迅速,并且取得了可观的经济效益,在科技发达国家已将优化设计列为科技人员的基本职业训练项目。随着科技的发展,现代化机械优化设计方法主要以数学规划为核心,以计算机为工具,向着多变量、多目标、高效率、高精度方向发展。]1[ 优化设计方法的分类优化设计的类别很多,从不同的角度出发,可以做出各种不同的分类。按目标函数的多少,可分为单目标优化设计方法和多目标优化设计方法按维数,可分为一维优化设计方法和多维优化设计方法按约束情况,可分为无约束优化设计方法和约束优化设计方法按寻优途径,可分为数值法、解析法、图解法、实验法和情况研究法按优化设计问题能否用数学模型表达,可分为能用数学模型表达的优化设计问题其寻优途径为数学方法,如数学规划法、最优控制法等 1.1 设计变量 设计变量是指在设计过程中进行选择并最终必须确定的各项独立参数,在优化过程中,这些参数就是自变量,一旦设计变量全部确定,设计方案也就完全确定了。设计变量的数目确定优化设计的维数,设计变量数目越多,设计空间的维数越大。优化设计工作越复杂,同时效益也越显著,因此在选择设计变量时。必须兼顾优化效果的显著性和优化过程的复杂性。 1.2 约束条件 约束条件是设计变量间或设计变量本身应该遵循的限制条件,按表达方式可分为等式约束和不等式约束。按性质分为性能约束和边界约束,按作用可分为起作用约束和不起作用约束。针对优化设计设计数学模型要素的不同情况,可将优化设计方法分类如下。约束条件的形式有显约束和隐约束两种,前者是对某个或某组设计变量的直接限制,后者则是对某个或某组变量的间接限制。等式约束对设计变量的约束严格,起着降低设计变量自由度的作用。优化设计的过程就是在设计变量的允许范围内,找出一组优化的设计变量值,使得目标函数达到最优值。

机械优化设计三个案例

机械优化设计案例1 1. 题目 对一对单级圆柱齿轮减速器,以体积最小为目标进行优化设计。 2.已知条件 已知数输入功p=58kw ,输入转速n 1=1000r/min ,齿数比u=5,齿轮的许用应力[δ]H =550Mpa ,许用弯曲应力[δ]F =400Mpa 。 3.建立优化模型 3.1问题分析及设计变量的确定 由已知条件得求在满足零件刚度和强度条件下,使减速器体积最小的各项设计参数。由于齿轮和轴的尺寸(即壳体内的零件)是决定减速器体积的依据,故可按它们的体积之和最小的原则建立目标函数。 单机圆柱齿轮减速器的齿轮和轴的体积可近似的表示为: ] 3228)6.110(05.005.2)10(8.0[25.087)(25.0))((25.0)(25.0)(25.02221222122212222122121222 212221202 22222222121z z z z z z z z z z z g g z z d d l d d m u m z b bd m u m z b b d b u z m b d b z m d d d d l c d d D c b d d b d d b v +++---+---+-=++++- ----+-=πππππππ 式中符号意义由结构图给出,其计算公式为 b c d m u m z d d d m u m z D m z d m z d z z g g 2.0) 6.110(25.0,6.110,21022122211=--==-=== 由上式知,齿数比给定之后,体积取决于b 、z 1 、m 、l 、d z1 和d z2 六个参数,则设计变量可取为 T z z T d d l m z b x x x x x x x ][][21165 4321 == 3.2目标函数为 min )32286.18.092.0858575.4(785398.0)(26252624252463163212 51261231232123221→++++-+-+-+=x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x f 3.3约束条件的建立 1)为避免发生根切,应有min z z ≥17=,得

机械优化设计上机报告

机械优化设计上机实践报告 班级:机械(茅以升)101 姓名: 学号: 1004010510 成绩: 指导教师: 张迎辉 日期: 2013.11.20

1 《一维搜索方法》上机实践报告 1、写出所选择的一维搜索算法的基本过程、原理(可附流程图说明)。 (一)进退法 1. 算法原理 进退法是用来确定搜索区间(包含极小值点的区间)的算法,其理论依据是:()f x 为单谷函数(只有一个极值点),且[,]a b 为其极小值点的一个搜索区间,对于任意12,[,]x x a b ∈,如果()()12f x f x <,则2[,]a x 为极小值的搜索区间,如果()()12f x f x >,则1[,]x b 为极小值的搜索区间。 因此,在给定初始点0x ,及初始搜索步长h 的情况下,首先以初始步长向前搜索一步,计算()0f x h +。 (1) 如果()()00f x f x h <+ 则可知搜索区间为0[,]x x h +,其中x 待求,为确定x ,后退一步计算0()f x h λ-,λ为缩小系数,且01λ<<,直接找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x λ->,从而确定搜索区间 *00[,]x h x h λ-+。 (2) 如果()()00f x f x h >+ 则可知搜索区间为0[,]x x ,其中x 待求,为确定x ,前进一步计算0()f x h λ+,λ为放大系数,且1λ>,知道找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x h λ+<+,从而确定搜索区间 *00[,]x x h λ+。 2. 算法步骤 用进退法求一维无约束问题min (),f x x R ∈的搜索区间(包含极小值点的区间)的基本算法步骤如下: (1) 给定初始点(0)x ,初始步长0h ,令0h h =,(1)(0)x x =,0k =; (2) 令(4)(1)x x h =+,置1k k =+;

机械优化设计实例讲解学习

机械优化设计实例 压杆的最优化设计 压杆是一根足够细长的直杆,以学号为p值,自定义有设计变量的 尺寸限制值,求在p一定时d1、d2和l分别取何值时管状压杆的体积或重 量最小?(内外直径分别为d1、d2)两端承向轴向压力,并会因轴向压力 达到临界值时而突然弯曲,失去稳定性,所以,设计时,应使压应力不 超过材料的弹性极限,还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。 解:根据欧拉压杆公式,两端铰支的压杆,其临界载荷为:I——材料的惯性矩,EI为抗弯刚度 1、设计变量 现以管状压杆的内径d1、外径d2和长度l作为设计变量 2、目标函数 以其体积或重量作为目标函数 3、约束条件 以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性,以及尺寸限制为约束条件,在外力为p的情况下建立优化模型: 1) 2)

3) 罚函数: 传递扭矩的等截面轴的优化设计解:1、设计变量: 2、目标函数

以轴的重量最轻作为目标函数: 3、约束条件: 1)要求扭矩应力小于许用扭转应力,即: 式中:——轴所传递的最大扭矩 ——抗扭截面系数。对实心轴 2)要求扭转变形小于许用变形。即: 扭转角: 式中:G——材料的剪切弹性模数 Jp——极惯性矩,对实心轴: 3)结构尺寸要求的约束条件: 若轴中间还要承受一个集中载荷,则约束条件中要考虑:根据弯矩联合作用得出的强度与扭转约束条件、弯曲刚度的约束条件、对于较重要的和转速较高可能引起疲劳损坏的轴,应采用疲劳强度校核的安全系数法,增加一项疲劳强度不低于许用值的约束条件。

二级齿轮减速器的传动比分配 二级齿轮减速器,总传动比i=4,求在中心距A最小下如何 分配传动比?设齿轮分度圆直径依次为d1、d2、d3、d4。第一、二 级减速比分别为i1、i2。假设d1=d3,则: 七辊矫直实验 罚函数法是一种对实际计算和理论研究都非常有价值的优化方法,广泛用来求解约束问题。其原理是将优化问题中的不等式约束和等式约束加权转换后,和原目标函数结合成新的目标函数,求解该新目标函数的无约束极小值,以期得到原问题的约束最优解。考虑到本优化程序要处理的是一个兼而有之的问题,故采用混合罚函数法。 一)、优化过程 (1)、设计变量 以试件通过各矫直辊时所受到的弯矩为设计变量: (2)、目标函数

机械优化设计课本中编程实例

燕山大学机械优化设计论文 专业:12机械工程 班级:工学部1班 学号: 姓名: 2012年12月05日

摘 要: 机械优化设计是将最优化原理和计算技术应用于设计领域,为工程设计提供一种重要的科学设计方法。机械优化设计包括建立优化设计问题的数学模型和选择恰当的优化方法与程序两方面的内容。由于机械优化设计是应用数学方法寻求机械设计的最优方案,所以首先要根据实际的机械设计问题建立相应的数学模型,即用数学形式来描述实际设计问题。在建立数学模型时,需要用专业知识确定设计的限制条件和所追求的目标,确立各设计变量之间的相互关系等。机械优化设计问题的数学模型可以是解析式,实验数据或经验公式。虽然它们给出的形式不同,但都是反应设计变量之间的数量关系的。MATLAB 是目前国际上最流行的科学与工程计算的软件工具, 它具有强大的数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示、模拟仿真和最优化设计等功能。本文用MATLAB 来解决机械设计中的几个常见的问题。 关键词:MATLAB ;优化;机械设计;软件 1 引 言 近年来发展起来的计算机辅助设计,在引入优化设计方法后,使得在设计过程中既能够不断选择设计参数并评选出最优设计方案,又可以加快设计速度,缩短设计周期。在科学技术发展要求机械产品更新日益缩短的今天,把优化设计方法与计算机辅助设计结合起来,使设计过程完全自动化,已成为设计方法的一个重要趋势。 2 采用MATLAB 软件进行优化设计 2.1.问题描述: 求3682+-=t t f 的最优解 2.1.1规划模型的建立: 目标函数 36102+-=t t f 约束条件 无约束 2.1.2对应的程序: clc clear syms t f=t^2-10*t+36; x1=0; h=2; f1=subs(f,x1);

机械优化设计实例(人字架优化)

人字架的优化设计 一、问题描述 如图1所示的人字架由两个钢管组成,其顶点受外力2F=3×105N 。已知人字架跨度2B=152 cm,钢管壁厚T=0.25cm,钢管材料的弹性模量E=2.15 10? MPa ,材料密度p=7.8×103 kg /m ,许用压应力δy =420 MPa 。求钢管压应力δ不超过许用压应力 δy 和失稳临界应力 δc 的条件下,人字架的高h 和钢管平均直径D 使钢管总质量m 为最小。 二、分析 设计变量:平均直径D 、高度h 三、数学建模 所设计的空心传动轴应满足以下条件: (1) 强度约束条件 即 δ≤?? ????y δ 经整理得 ( ) []y hTD h B F δπ≤+2 122 (2) 稳定性约束条件: []c δδ≤ ( ) ( ) ( ) 2 22 222 122 8h B D T E hTD h B F ++≤+ππ (3)取值范围:

12010≤≤D 1000200≤≤h 则目标函数为:()22 13 57760010 5224.122min x x x f +?=- 约束条件为:0420577600106)(2 12 2 41≤-+?=x Tx x X g π () 057760025.63272.259078577600106)(2 2 212 12 2 42≤++-+?= X x x x Tx x g π010)(13≤-=x X g 0120)(14≤-=x X g 0200)(25≤-=x X g 01000)(26≤-=x X g 四、优化方法、编程及结果分析 1优化方法 综合上述分析可得优化数学模型为:()T x x X 21,=;)(min x f ;()0..≤x g t s i 。 考察该模型,它是一个具有2个设计变量,6个约束条件的有约束非线性的单目标最优化问题,属于小型优化设计,故采用SUMT 惩罚函数内点法求解。 2方法原理 内点惩罚函数法简称内点法,这种方法将新目标函数定义于可行域内,序列迭代点在可行域内逐步逼近约束边界上的最优点。内点法只能用来求解具有不等式约束的优化问题。 对于只具有不等式约束的优化问题

机械优化设计一维搜索实验报告

《机械优化设计》 实验报告 班级: 机械设计(2)班 姓名:邓传淮 学号:0901102008

1 实验名称:一维搜索黄金分割法求最佳步长 2 实验目的:通过上机编程,理解一维搜索黄金分割法的原理,了解计算机在优化设计中的应用。 3 黄金分割法的基本原理 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

4实验所编程序框图(1)进退发确定单峰区间的计算框图

(2)黄金分割法计算框图

5 程序源代码 (1)进退发确定单峰区间的程序源代码 #include #include #define f(x) pow(x,4)-3*pow(x,3)-5*pow(x,2)-14*x+46 main() { int k; double x,h,x1,x2,x3; double f1,f2,f3,f; double a,b; x1=0; h=1; x2=x1+h; f1=f(x1); f2=f(x2); if (f1>f2) { h=2*h; x3=x2+h; f3=f(x3);

机械优化设计习题及答案

机械优化设计习题及参考答案 1-1.简述优化设计问题数学模型的表达形式。 答:优化问题的数学模型是实际优化设计问题的数学抽象。在明确设计变量、约束条件、目标函数之后,优化设计问题就可以表示成一般数学形式。求设计变量向量[]12T n x x x x =L 使 ()min f x → 且满足约束条件 ()0 (1,2,)k h x k l ==L ()0 (1,2,)j g x j m ≤=L 2-1.何谓函数的梯度?梯度对优化设计有何意义? 答:二元函数f(x 1,x 2)在x 0点处的方向导数的表达式可以改写成下面的形式:??? ?????????????=??+??= ??2cos 1cos 212cos 21cos 1θθθθxo x f x f xo x f xo x f xo d f ρ 令xo T x f x f x f x f x f ?? ????????=????=?21]21[)0(, 则称它为函数f (x 1,x 2)在x 0点处的梯度。 (1)梯度方向是函数值变化最快方向,梯度模是函数变化率的最大值。 (2)梯度与切线方向d 垂直,从而推得梯度方向为等值面的法线方向。梯度)0(x f ?方向为函数变化率最大方向,也就是最速上升方向。负梯度-)0(x f ?方向为函数变化率最小方向,即最速下降方向。 2-2.求二元函数f (x 1,x 2)=2x 12+x 22-2x 1+x 2在T x ]0,0[0=处函数变化率最 大的方向和数值。 解:由于函数变化率最大的方向就是梯度的方向,这里用单位向量p 表示,函数变化率最大和数值时梯度的模)0(x f ?。求f (x1,x2)在

机械优化设计实验指导书(114830)讲解学习

机械优化设计实验指导书 实验一用外推法求解一维优化问题的搜索区间 一、实验目的: 1、加深对外推法(进退法)的基本理论和算法步骤的理解。 2、培养学生独立编制、调试机械优化算法程序的能力。 3、培养学生灵活运用优化设计方法解决工程实际问题的能力。 二、主要设备及软件配置 硬件:计算机(1台/人) 软件:VC6.0(Turbo C) 三、算法程序框图及算法步骤 图1-1 外推法(进退法)程序框图

算法程序框图:如图1-1所示。 算法步骤:(1)选定初始点a1=0, 初始步长h=h0,计算 y1=f(a1), a2=a1+h,y2=f(a2)。 (2)比较y1和y2: (a)如y1≤y2, 向右前进;,转(3); (b)如y2>y1, 向左后退;h=-h,将a1与a2,y1与y2的 值互换。转(3)向后探测; (3)产生新的探测点a3=a2+h,y3=f(a3); (4) 比较函数值 y2和y3: (a)如y2>y3, 加大步长 h=2h ,a1=a2, a2=a3,转(3)继续 探测。 (b)如y2≤y3,则初始区间得到:a=min[a1,a3], b=max[a3,a1],函数最小值所在的区间为[a, b] 。 四、实验内容与结果分析 1、根据算法程序框图和算法步骤编写计算机程序; 2、求解函数f(x)=3x2-8x+9的搜索区间,初始点a1=0,初始步长h0=0.1; 3、如果初始点a1=1.8,初始步长h0=0.1,结果又如何? 4、试分析初始点和初始步长的选择对搜索计算的影响。

实验二用黄金分割法求解一维搜索问题 一、实验目的: 1、加深对黄金分割法的基本理论和算法步骤的理解。 2、培养学生独立编制、调试机械优化算法程序的能力。 3、培养学生灵活运用优化设计方法解决工程实际问题的能力。 二、主要设备及软件配置 硬件:计算机(1台/人) 软件:VC6.0(Turbo C) 三、算法程序框图及算法步骤 图1-2 黄金分割法程序框图 算法程序框图:如图1-2所示。 算法步骤: 1)给出初始搜索区间[a,b]及收敛精度ε,将λ赋以0.618。

合工大机械优化设计课程实践报告

合肥工业大学 《机械优化设计》课程实践 研究报告 班级:机械设计制造及其自动化12-3班学号: 姓名: 授课教师:王卫荣 日期: 2015年 11 月 14 日

目录 一、一维搜索程序作业 (3) 1.λ=0.618的证明 (3) 2.编写0.618法程序并计算 (4) 二、单位矩阵程序作业 (6) 三、连杆机构问题和自选工程优化问题 (7) 1.连杆机构问题 (7) 2.自选工程优化问题 (14) 四、课程实践心得体会 (18)

一、一维搜索程序作业 1.λ=0.618的证明 黄金分割法,又称作0.618法,适用于[a,b] 区间上的任何单谷函数求极小值问题。黄金分割法是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b] 内适当插入两点α1、α2,并计算其函数值。α1、α2 将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区间得以缩短。然后再在保留下来的区间上做同样的位置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似值。 黄金分割法要求插入点α1、α2 的位置相对于区间[a,b] 两端点具有对称性,即 图1-1 黄金分割法 α1 = b –λ ( b – a ) α2 = a + λ ( b – a ) (3-1) 其中,λ为待定常数。 下面证明λ = 0.618。 除对称性要求外,黄金分割法还要求保留下来的区间内再插入一点所形成的区间新三段,与原来区间的三段具有相同的比例分布。设原有区间[a,b] 长度为1如图1-1 所示,保留下来的区间[a,b] 长度为λ,区间缩短率为λ。为了保持相同的比例分布,新插入点α3应在λ ( 1 –λ ) 位置上,α1在元区间的1 –λ位置应相当于在保留区间的λ2位置。故有 1 –λ = λ2 即 λ2 + λ– 1 = 0 取方程正数解得 若保留下来的区间为[α1,b] ,根据插入点的对称性,也能推得同样的λ的值。

机械优化设计论文

机械优化设计论文 摘要:机械优化设计的目的是以最低的成本获得最好的效益,是设计工作者一直追求的目标,从数学的观点看,工程中的优化问题,就是求解极大值或极小值问题,亦即极值问题。本文从优化设计的基本理论、优化设计与产品开发、优化设计特点及优化设计应用等方面阐述优化设计的基本方法理论。 关键词:机械优化设计产品开发 一、械优化设计的基本理论 优化设计是一门新兴学科,它建立在数学规划理论和计算机程序设计基础上,通过计算机的数值计算,能从众多的设计方案中寻到尽可能完善的或最适宜的设计方案,使期望的经济指标达到最优,它可以成功地解决解析等其它方法难以解决的复杂问题,优化设计为工程设计提供了一种重要的科学设计方法,因而采用这种设计方法能大大提高设计效率和设计质量。 优化设计主要包括两个方面:一是如何将设计问题转化为确切反映问题实质并适合于优化计算的数学模型,建立数学模型包括:选取适当的设计变量,建立优化问题的目标函数和约束条件。目标函数是设计问题所要求的最优指标与设计变量之间的函数关系式,约束条件反映的是设计变量取得范围和相互之间的关系;二是如何求得该数学模型的最优解:可归结为在给定的条件下求目标函数的极值或最优值的问题。机械优化设计就是在给定的载荷或环境条件下,在机械产品的形态、几何尺寸关系或其它因素的限制范围内,以机械系统的功能、强度和经济性等为优化对象,选取设计变量,建立目标函数和约束条件,并使目标函数获得最优值一种现代设计方法, 目前, 优化设计已成为航空航天、汽车制造等很多行业生产过程的一个必须且至关重要的环节。 二、机械优化设计与产品开发 产品生产是企业的中心任务,而产品的竞争力影响着企业的生存与发展。产品的竞争力主要在于它的性能和质量,也取决于经济性,而这些因素都与设计密切相关,可以说产品的水平主要取决于设计水平。随着生产的日益增长,要求机器向着高速、高效、低消耗方向发展,并且由于商品的竞争,要求不断缩短设计周期,因而对产品的设计已不是仅考虑产品本身,还要考虑对系统和环境的影响;不仅要考虑技术领域,还要考虑经济、社会效益;不仅考虑当前,还要考虑长远发展。在这种情况下,所谓传统的设计方法已越来越显得适应不了发展的需要。由于科学技术的迅速发展,对客观世界的认识不断深入,设计工作所需的理论基础和手段有了很大进步,使产品的设计发生了很大的变化,特别是电子计算机的发展及应用,对设计工作产生了革命性的突变,为设计工作提供了实现设计自动化和精密计算的条件。因此,用理论设计代替经验设计、用精确设计代替近似设计、用优化设计代替一般设计将成为设计的必然发展趋势。 三、机械优化设计的特点 优化设计是以建立数学模型进行设计的。优化设计引用了一些新的概念和术语,如前所述的设计变量、目标函数、约束条件等。机械优化设计将机械设计的具体要求构造成数学模型,将机械设计问题转化为数学问题,构成一个完整的数学规划命题,逐步求解这个规划命题,使其最佳地满足设计要求,从而获得可行方案

机械优化设计实验报告浙江理工大学.docx

机械优化设计实验 报告 班级:XXXX 姓名:XX 学号:XXXXXXXXXXX

一、外推法 1、实验原理 常用的一维优化方法都是通过逐步缩小极值点所在的搜索区间来求最优解的。一般情况下,我们并不知道一元函数f(X)极大值点所处的大概位置,所以也就不知道极值点所在的具体区域。由于搜索区间范围的确定及大小直接影响着优化方法的收敛速度及计算精度。因此,一维优化的第一步应首先确定一个初始搜索区间,并且在该区间内函数有唯一的极小值存在。该区间越小越好,并且仅存在唯一极小值点。 所确定的单股区间应具有如下性质:如果在[α1,α3]区间内任取一点α2,,α1<α2<α3或α3<α2<α1,则必有f(α1)>f(α2) #include #define f(x) 3*x*x-8*x+9 //定义函数 int main() { double a0,a1,a2,a3,f1,f2,f3,h; printf(“a0=”,a0); //单谷区间起始点 scanf(“%lf”,&a0); printf(“h=”,h); //起始的步长 scanf(“%lf”,&h); a1=a0;

a2=a1+h; f1=f(a0); f2=f(a2); if(f1>f2) //判断函数值的大小,确定下降方向 { a3=a2+h; f3=f(a3); } else { h=-h; a3=a1; f3=f1; a1=a2; f1=f2; a2=a3; f2=f3; a3=a2+h; f3=f(a3); } while(f3<=f2) //当不满足上述比较时,说明下降方向反向,继续进行判断 { h=2*h; a1=a2; f1=f2; a2=a3; f2=f3; a3=a2+h; f3=f(a3);

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