网络协同设计系统下的matlab机械优化设计研究

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1、网络协同设计系统下的MATLAB机械优化设计研究　　摘要：该文通过对产品协同设计过程的分析，基于Web的产品协同设计原型系统原理，在此框架下探讨了在产品结构优化设计的工作端，采用将人工智能中BP神经网络与遗传优化算法相结合的方式，通过VB语言与Matlab软件混合编程，在产品协同设计过程的前期优化分析阶段，实现齿轮传动的优化设计，从而可以在web平台继续将设计结果传给SolidWorks、Pro/E和UG等制图软件，为后续产品结构强度分析以及虚拟样机实验等提供远程服务支持。　　关键词：协同设计优化设计MATLAB　　中图分

2、类号：TH12文献标识码：A文章编号：1674-098X（2016）10（a）-0034-03　　网络协同设计是一种先进的联合设计手段，可以将不同的设计主体（专业技术人员）通过共享的网络平台联系起来，设计人员之间可以使用功能各异（异构）的工具设计远程协作，在这个共享平台中阶段性优化已有方案、模块化分析、并行修改，以远超出非协同条件下设计的效率和质量完成产品设计。其使用到的工具可以包括且不仅限于SolidWorks、PRT（Pro/E）、PRT（UG）、DWG、CATIA等，同时在产品的优化设计阶段也会用到各种计算软件工具如

3、MATLAB等，在使用中可采用两种方式实现产品的协同化设计，其一是采用数据格式转换，该方式是实现异构平台条件下同一产品数据集成与共享的主要方式。其所采用的主要数据转化手段包括利用XML技术、IGES标准以及STEP标准。XML（即系统基于可扩展标记语言）技术，IGES标准（即利用图形数据交换标准）和STEP标准（即产品模型数据交换标准），使用商业化或编制数据转换接口，从而实现产品的几何特征提取和数据格式转换。其二是对三维建模软件进行二次开发，在工作端嵌入相应开发模块，以实现对产品设计节点所产生数据的三维建模，基于Web的产

4、品协同设计原型系统原理见图1。　　1产品协同设计　　1.1产品协同设计概述　　产品设计包括多种设计项目内容，譬如确定产品规格、技术规范、性能解析、采取多种计算手段分析建模，初步制定制造计划和概算等。通常状况下，这阶段工作必须通过设计方案、确认架构、设计优化、仿真和样机测试性能、效果等过程对方案的可行性、有效性进行最终检验。此阶段工作涉及诸多不同类型资源，譬如产品市场情况和开发此产品相关的理论，譬如文本阐述、图表图形、城市、数据库、仿真设计（数字化）、物理及样机模型实验和实验实施所需诸多设施、装置等[1]，不过上述资源多数散

5、布于多处。　　利用远程MATLAB优化分析系统与CAD软件融合利用，不仅加速系统研发工作，使得系统更为可靠，并且非常有益于产品设计阶段中MATLAB优化解析方法的推广利用。在特殊条件下，运用MATLAB优化分析方法远程优化设计方案的前提要件是确定模型参数，通过增加产品性能、模型设计和优化的多个参数，辅助改进设计，必然有益于系统功能的扩展，还能够扩大系统运用范畴。此外，把散布的分析和优化工作所需资源有效归集，对于持有此资源的主体来说，能够提升利用此资源的整体效率，提高利润水平，另外利用此资源主体所需费用较少，因此整个研发设计

6、过程中所耗成本也更低，产品在市场上自然具备更强竞争力。　　1.2产品协同设计过程　　产品协同设计过程可以简单描述如下。　　（1）方案设计。此阶段工作主要包含下述两个内容：第一，企业根据顾客要求设计完产品；第二，企业能够依据市调结果，自主研发推出新产品。两种产品设计方案均需交换许多不同类型数据和资料，最终必然能够确定最优设计方案。　　（2）参数优化分析。为确保研发产品性能可靠，满足设计需要，运用MATLAB优化研究软件优化产品，令其更为可靠。　　（3）产品结构设计。设计人员根据已经优化确定的产品方案，运用CAD程序完成建模，

7、并协同完成装配过程。　　（4）样机实验。在车间内产出样机，对?踊?进行性能测试，研究验证产品性能，保证性能满足设计要求。　　2优化设计方法分析　　许多机械产品设计中需要进行优化，优化过程可分为3个部分：合成和分析、评价以及更改参数3个部分组成。其中，合成和分析部分的功能主要是建立产品设计参数和设计性能以及设计要求之间的关系，这是对设计产品进行建立数学模型的处理。产品的性能和设计要求的分析，相当于评估目标函数是否改善或达到最佳，即测试数学模型中的约束每一条都满足。选择参数部分是利用不同优化方法，使该目标函数（数学模型）求解，

8、并根据该优化方法来求得最佳设计参数。优化设计的前提是选择最优的设计方法。而哪一种方法最优，主要根据具体设计优化的问题情况、特点和具体设计来定。通常来讲，可以有下述几点评价方案。　　（1）可靠性。（2）精度。（3）效率。（4）通用性。（5）稳定。（6）全局收敛方法。（7）初始条件灵敏度。（8）多变量灵敏度