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机械优化设计实例(人字架优化)第1页共5页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=2.1510? 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 hTDhB F δπ≤+2122（2）稳定性约束条件：[]c δδ≤()()()***-*****28h B D T E hTDhB F ++≤+ππ （3）取值范围：第2页共5页*****≤≤D ***-*****≤≤h则目标函数为：()2*****__.122min x x xf +?=-约束条件为：***-*****00106)(212241≤-+?=x Tx x X g π()***-*****5.*****.***-********-*****)(2 221212242≤++-+?=X x x x Tx x g π010)(13≤-=x X g0120)(14≤-=x X g 0200)(25≤-=x X g01000)(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：()Tx 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。
机械优化设计经典实例机械优化设计是指通过对机械结构和工艺的改进，提高机械产品的性能和技术指标的一种设计方法。
机械优化设计可以在保持原产品功能和形式不变的前提下，提高产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。
本文将介绍几个经典的机械优化设计实例。
第一个实例是汽车发动机的优化设计。
汽车发动机是汽车的核心部件，其性能的提升对汽车整体性能有着重要影响。
一种常见的汽车发动机优化设计方法是通过提高燃烧效率来提高功率和燃油经济性。
例如，通过优化进气和排气系统设计，改善燃烧室结构，提高燃烧效率和燃油的利用率。
此外，采用新材料和制造工艺，减轻发动机重量，提高动力性能和燃油经济性也是重要的优化方向。
第二个实例是飞机机翼的优化设计。
飞机机翼是飞机气动设计中的关键部件，直接影响飞机的飞行性能、起降性能和燃油经济性。
机翼的优化设计中，常采用的方法是通过减小机翼的阻力和提高升力来提高飞机性能。
例如，优化机翼的气动外形，减小阻力和气动失速的风险；采用新材料和结构设计，降低机翼重量，提高飞机的载重能力和燃油经济性；优化翼尖设计，减小湍流损失，提高升力系数。
第三个实例是电机的优化设计。
电机是广泛应用于各种机械设备和电子产品中的核心动力装置。
电机的性能优化设计可以通过提高效率、减小体积、降低噪音等方面来实现。
例如，采用优化电磁设计和轴承设计，减小电机的损耗和噪音，提高效率；通过采用新材料和工艺，减小电机的尺寸和重量，实现体积紧凑和轻量化设计。
总之，机械优化设计在提高机械产品性能和技术指标方面有着重要应用。
通过针对不同机械产品的特点和需求，优化设计可以提高机械产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。
这些经典实例为我们提供了有效的设计思路和方法，帮助我们在实际设计中充分发挥机械优化设计的优势和潜力。
机械最优化设计及应用实例
机械最优化设计是指基于数学模型和优化算法，通过对机械系统的设计参数进行优化，以使系统满足一定的性能指标或者达到最优的设计目标。
以下是机械最优化设计的一些应用实例：
1. 汽车设计：汽车是一个复杂的机械系统，涉及到多个设计参数，如引擎排量、车身重量、气动设计等。
通过机械最优化设计，可以优化汽车的燃料效率、行驶稳定性等性能指标。
2. 飞机设计：飞机的设计涉及到多个参数，如机翼形状、机身结构等。
通过机械最优化设计，可以优化飞机的升力、阻力等性能指标，提高飞机的飞行效率和安全性。
3. 增材制造：增材制造是一种先进的制造技术，通过逐层加工材料来制造复杂的结构。
机械最优化设计可以用来优化增材制造的工艺参数，如激光功率、扫描速度等，以实现高质量、高效率的制造过程。
4. 结构优化：机械系统的结构设计是一个关键的环节，通过机械最优化设计，可以优化结构的刚度、强度、耐久性等性能指标，提高系统的工作性能和使用寿命。
5. 机器人设计：机器人是一种复杂的机械系统，涉及到多个参数，如关节结构、连杆长度等。
通过机械最优化设计，可以优化机器人的运动性能、负载能力等指标，提高机器人的工作效
率和精度。
总之，机械最优化设计在各个领域具有广泛的应用，可以提高机械系统的性能和效率，推动科技进步和工业发展。
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=0.25c ｍ,钢管材料的弹性模量E=２.１5
10⨯ MPa ，材料密度ｐ=7．8×１０
３
k ｇ/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S ＵMT 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
)(min x f
),,2,1(0)(..m j x j
g t s =≤
转化后的惩罚函数形式为
⎰∑
=-=m
j j x g r x f r x 1
)
(1
)(),(φ 或[]
∑=--=m
j j x g r x f r x 1
)(ln )()
,(φ
式中r ——惩罚因子,它是由大到小且趋近于0的数列,即
0210→>>> r r r 。
[]
∑∑==-m
j m
j j j x g x g 11)(ln )(1
—障碍项—或。
由于内点法的迭代过程在可行域内进行,障碍项的作用是阻止迭代点越出可行域。
由障碍项的函数形式可知,当迭代靠近某一约束边界时，其值趋近于０，而障碍项的值陡然增加，并趋近于无穷大,好像在可行域的边界上筑起了一道“围墙”,使迭代点始终不能越出可行域。
显然,只有当惩罚因子0→r 时，才能求得在约束边界上的最优解。
3编程
首先编制两个函数文件,分别保存为目标函数和约束函数。
f ｕn ｃtion f=ｏbjfu ｎ(ｘ) Ｂ=1520;T=2.５;P=７．８ｅ－3;
ｆ=2*p ｉ*P*ｘ(1)*T*sq ｒt （(Ｂ/2)＾2＋x(2)^２); 再编写非线性约束函数文件M 文件co ｎｆｕn.m; func ｔi ｏn [c,ｃe ｑ]=confu ｎ(ｘ)
Ｂ=1５２0;Ｔ=2.5;P ＝3０000０；Ｅ ＝2.1e5;F1=４2０; Q ＝0.5*P*sq ｒt （（B ／２）^２+ｘ（2)＾2)/x(2)； ｓt ＝Ｑ/（ｐi*T*x(1)); g （1)=st-F １;
F2=０.１25*pi^2*E*（x（1）^2+Ｔ^２）/(（B/２)^２+x(２)＾2);
ｇ(2)=ｓt-F2;
ceq=[];
在ＭＡTLAＢ命令窗口给出搜索值和线性约束，并调用优化程序：x0=[1０0;700]；
a=[－1,0 ;１,0 ;0 ,-1;0,1］;
ｂ=[－1０；１20；-200;1０0０];
1ｂ=[10;20０]；
ub=［１2０;10００];
[x，fval]＝fmincｏn(@objfun,x０，a,b,[]，［],１b,ｕｂ，@coｎfun) 4结果分析
优化程序经过11次迭代计算收敛,得到结果如下：
ﻩｘ=6４．３０8３ﻩﻩ７60.０000
ｆval=８468．５7１4
圆整后得到Ｘ=（65,７60)Ｔ.
图１
图2
验算：7.253)(1-=X g <０
65.782)(2-=X g <0 )(3X g <0
)(4X g ＜0 )(5X g ＜0 )(6X g <0
五、课程实践心得体会
通过《机械优化设计》这门课程的学习，初步了解和熟悉了机械优化设计的基本设计流程。
传统的机械设计往往很保守,这样就造成了材料的浪费,也增加了产品的成本。
优化方法随着计算机的应用而迅速发展起来,采用优化方法,既可以使方案在规定的设计要求下达到某些优化的结果，又不必耗费过多的计算工作量，因而得到广泛的重视，其应用也越来越广。
再本科做课程设计设计轴以及其他零件的时候，往往把尺寸加大,用这种方法来使零件满足强度要求。
这种做法在实际的生产过程中实不可取的。
因此作为一名机械专业的学生,在走向工作岗位之前了解并能够熟练运用这些方法是很有必要的。
在这2个多月的学习中,我学习了一些优化方法的原理及其求解步骤。
在实际应用中,能够对简单的问题进行分析和求解。
在这次的作业中，因为编程的基础比较薄弱，因此我运用了mat ｌab 软件。
只要能够建立起问题的数学模型,运用m ａｔla ｂ很容易就能求得结果。
在做的过程当中,还是遇到了许多的问题。
虽然本题的设计变量,约束方程相对来说比较少,但在编程的时候还是出现了很多的错误。
用了很长的时间来排除这些错误。
因此如果面对的是比较复杂的问题，在编程之前一定要先做好规划。
通过这门课程的学习,开拓了我的视野。
任何的事物都在不断的发展改进，书本上所学到的各种算法也都有其局限性,随着工程问题的日益扩大，优化要面对的问题的规模和复杂程度的逐渐增大,这种局限性也就更加的明显。
因此，算法也在不断的改进，所以需要在以后及时的了解更加先进的算法,使其能够解决实际的问题。
