优化设计在机械设计中的运用

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摘要：机械优化设计是一门综合性的学科，是以近代应用数学、应用化学、物理学、材料学、应用力学与计算机程序设计为基础，是能够有效处理复杂设计问题的一种工具。可以从大量的设计方案间寻找出最佳的设计方案，进而在很大程度上增强了设计的质量与效率。现代工程装备的复杂性导致机械优化设计更加困难，运用全新的科学理论研究新的优化设计方法是此研究领域中一个非常重要的方面。

关键词：优化设计；机械设计；效率；最佳方案

我国在工程运用中都取得了非常大的进步与很好的成效,然而和国外的先进优化技术相比还是有非常大的差异,在现实工程中能够起到作用的优化设计方案或者是设计结果所占据的比例并不是非常的大。计算机等辅助装备性能的不断增强、加之市场与科技的双重推进，使优化技术能够在机械设计与制造中的运用得到了迅猛的发展,遗传算法、粒子群法以及神经网络等其它一些智能的优化方法在优化设计中也得到了非常广泛的引用。现代机械正向着大型化、复杂化的方向发展,传统优化设计方法在实际工程的运用中逐渐显表现的有些单调与乏力，已经不能满足产品不断创新的需求,机械优化设计急需创新和发展。

1机械优化设计中的相关定义

优化设计能够展示出人们对于设计规律这个客观世界认知的深化。设计上的优化值具体是指在特定条件的影响下能够取得的最佳设计值。最优值是一个比较相对的概念,其和数学上的极值相比还是有很多不同的。

2机械优化设计研究内容

机械优化设计是一种比较科学、现代化的设计方式,而且是“最优”的。此处的“最优”也是相对而言的,伴随科技的不断发展以及设计条件不断变化,最优的标准也随之改变。优化设计体现了人们对于客观世界认知的深化,需要人们按照事物发展的客观规律,在特定的物质基础与技术情况下完全发挥人的主观能动性,获得最好的设计方案。

2.1优化设计与传统设计的区别

优化设计的最终目的就是最优设计，运用数学手段创建能够达到设计目的的优化模型；在大量能够实施的设计方案里面选择出最好的设计方案；其所运用的手段就是计算机，计算机具有非常快的运算速度，可以从数量较多的方案中挑选出“最优方案”。即使在建模的时候需要进行合适的适简化,或许会导致所得到的结果不是完全可行或者是实际最优的，然而它是以客观规律与数据为基础的，不需要太多费用，所以其具备了经验类比或者是试验手段所没有的特征。传统设计同样也追寻着最优的结果，经常是以调查分析为基石，根据设计需要与实践经验，参照相似的工程设计,经过估算、经验对比、试验以及构思、评价、再构思、再评价的寻优步骤来选择设计方案，接下来需要刚度、强度以及稳定性等其它方面进行计算。经有关实践可以看出，传统的设计还要大量不足之处需要改善，并且最后的结果基本上离不开初始设计的试验范围。

2.2优化设计所研究的内容

优化设计首先需要选择设计变量、制定目标函数、列出约束条件以及构建优化模型,其次是选用比较合适的优化方法进行优化求解,其主要包含了建模与求解。建模的要求:了解与把握优化设计方法的基本理论知识、设计问题抽象与数学模型处理的基本技能；具备此领域丰富的专业知识与设计经验。

2.3机械优化设计特点

机械优化设计其实就是将计算方法与数学规划理论运用到机械设计中去，按照所设定好的目标，凭借电子计算机的运算寻找最佳设计方案的相关参数，进而能够获得更大的技术经济的成效，其具备了普通的机械设计所没有的特征。主要体现在以下几个方面：能够减少机械产品的成本，增强它的性能。

2.4机械优化设计基本思路

在保证基本机械性能的基础上，依托计算机,运用部分具有较高精度的力学与数学规划方法来进行计算。机械优化设计的步骤：对设计变量进行分析，提出目标函数，确定约束条件，建立优化设计的数学模型；选用合适的优化方式，编写优化程序；准备所需要使用的初始数据并且上机进行计算，对计算所得到的结果进行必要的验证。

3机械优化设计方法

优化准则法针对不同类型的约束、变量以及目标函数等需要导出完全不一样的优化准则,通用性非常差,并且基本上都是近似最优解；规划法需要经过大量的迭代、不断进行分析，需要花费大量的资金，这在很大程度上限制了它在实际工程优化设计中的宣传运用。现代化的机械设计复杂程度越来越高,传统的优化算法已经不能跟上时代的潮流。

3.1遗传算法

遗传算法最是早由美国密歇根大学的Holland教授所提出的，是模拟生物进化的过程、高度并行、随机以及自适应的全局优化概率搜索算法。其根据获得最大收益的原则进行随机搜索,不需要使用任何梯度信息,就能够获得全局最优解,具备非常强的灵活性、通用性与全面性；其缺点就是不能够确保下一代比上一代要好。在1980年的时候，被大量的运用到函数优化与人工搜索等其它方面，在最近的几年里更多的是被运用到工程优化设计中，其主要适合设计变量比较少的情况使用。

3.2粒子群算法

Kennedy和Ebehart在1995年的时候提出了模拟鸟群觅食环节的粒子群法，从一个优化解集进行搜索，经过个体之间的相互竞争与合作，实现复杂空间中最优解的全局搜群法与遗传算法相比，容易实现、原理简单以及有记忆性，不需要进行变异与交叉操作，需要调节的参数并不是非常的多，收敛的速度很快，算法所独有的并行搜索不仅能够降低陷入局部极小的可能性，进一步提高了算法的性能与计算的效率。目前，其已经被应用到了对目标函数进行、对优化动态环境进行优化与神经网络训练等其它方面，然而运用在机械优化设计中的研究还是非常少的。

4案例分析

内燃机连杆结构的最优化设计。运用传统的设计是很难使得连杆达到不但要轻而且又非常可靠的目标，而选用最优化方法并结合采用有限元法数值计算技术对连杆结构进行分析，则可圆满完成这一任务，并得出连杆最优化设计后的结构形状。在连杆结构的最优化设计计算中，每向最优方案前进一步，都需要对连杆结构进行有限元研究，其主要目标就是为最优化的设计提供变形、应力以及疲劳安全系数等相关信息。运用有限元的方式对连杆结构在全部720°循环的过程中做动态分析，会获得非常好的效果，然而这就会导致会有一个非常繁琐的计算过程，需呀花费大量的时间。所以，在最优化过程中可配合使用计算比较方便、结果也比较准确以及花费时间比较少的最大拉、压工况下的有限元静力分析，而后对连杆上应力、变形最大及疲劳安全系数最小的特征部位的计算结果进行动态修正。修正值可通过对连杆最优化设计初始方案的动态分析或对已有连杆的动应力电测得到。

5结语

机械优化设计为机械工程界创造了巨大的经济财富，伴随科技手段的不断更新，优化设计的发展具有非常广阔的前景。目前的优化正逐渐的发展成为多学科的优化设计，完全运用最先进的计算机技术。虚拟设计技术是未来发展的重点，仿真技术也逐步向着协同化与系统化的方向不断发展。目前依然处在理论探究阶段的结构拓扑优化、结构动态性能优化设计、智能算法优化设计、可靠性稳健设计、柔性机械优化以及绿色优化等都是未来机械优化设计的重点发展方向。然而我们依然需要注意的是，在逐渐增强优化技术水平的同时，国内的机械加工的工艺水平、制造技术以及加工手段也需要同步增强，否则机械的整体水平依然会停在原地。这不但要引入先进的加工技术，更为重要的是不断增强加工设备自身的性能，特别是数控机床的加工水平。增强与国际技术发达国家之间的沟通与合作，软、硬件技术共同提升，以期达到机械设计——加工一体化的目的。

作者:张鑫 单位:西京学院

参考文献:

[1]董立立,赵益萍,梁林泉,等.机械优化设计理论方法研究综述[J].机床与液压.2010(15):114-119.

[2]陈超.机械设计理论中的优化设计[J].科技信息.2012(33):672.