机械优化设计的应用发展分析

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1、机械优化设计的应用发展分析　　科学技术的发展使得大量的机械制造要求要很高的技术水平，机械产品的设计工作变得越来越复杂，要求考虑的内容也越来越多，精确性和科学性都与传统机械设计有巨大差别。面对这种情况，机械优化设计理论应运而生，逐渐发展成为一种现代化的机械设计方法。　　1传统优化方法的应用与发展分析　　1.1传统机械优化设计方法的应用　　传统机械优化设计方法大多应用于机械结构和零件功能的优化设计，针对机械结构的性能和形态进行优化。在机械结构上，内点罚函数优化法，能够对刚度和压弯组合强度结构进行良好的优化，既能够满

2、足尺寸要求又能良好的控制结构自重。在形态方面，典型的是轴对称锻造部件的毛坯形状的优化。在性能方面，采用坐标转换法和黄金分割法对部分两岸结构进行优化设计，使得机械结构更加准确保持运动平衡性，提高了传力性能。这样看来，传统机械优化设计方法依然能够取得良好的效果，所以在机械设计发展中不能忽略传统优化方法的作用。　　1.2传统优化设计方法的一些改进　　在新的设计方法出现后，传统机械优化设计进行了一些改进：设计中普遍采用最优设计方案和设计策略，帮助达到最优组合性能;建立能够反映设计问题的数学模型，提高机械设计的准确性;利

3、用计算机选择最优方案，通过计算机程序解决更加复杂的计算;计算机辅助设计，降低人工设计的误差。　　2现代机械优化设计方法的应用和发展　　随着机械设计要求不断提高，设计工作需要考虑的问题也越来越多，整体需要解决的问题规模和复杂度都有所增强，传统优化方法的问题暴露出来，局部优化和最优解不再适用于大规模问题的设计，这使得机械设计工广泛吸取其他学科的理论知识，产生全新的机械设计思路，通过算法来解决一些复杂的设计问题。　　2.1反馈神经网络在机械优化设计中的使用　　反馈神经网络模型的基本内容是一些双向相连的神经元系统，每个

4、神经元之间的连接都具有特别的权值，这个神经网络对于输出和反馈能够统一应用，这样将整个网络的能量函数和机械设计的目标函数映射起来，神经网络的进化过程则与机械优化设计的最优过程对应起来，在实际应用中，寻找神经网络模型与问题的解的过程十分关键。　　2.2多层向前神经网络在机械优化设计中的使用　　多层向前神经网络也是目前神经网络模型中应用较广的一种，通过输入层、隐层和输出层，将模型输入信息进行单项的传播输出，整个模型中不论是层内还是层间，均不存在反馈链接。多层向前神经网络具有很高的运算速度，非线性的映射能力也更突出，在

5、机械优化设计中，能够利用这种模型的特点，对机械结构的多目标优化进行映射。　　除了神经网络模型的应用外，很多专业的数学软件也应用于机械设计工作中，比如MATLAB，作为功能强大的工程数据计算软件，能够很好的将计算问题与实际问题结合起来，其中配置了大量的工程函数，在解决大部分工程问题时能够节约大量的时间，而且计算结构也非常精确，所以在自动化控制和机械设计领域都有很好的应用。　　3遗传算法的应用与发展　　遗传算法简称GA，是一种全新的概率优化算法。遗传算法作为一种非确定性的拟合自然算法，模仿了自然界生物进化的特点和规

6、律，对于随机对象进行自然选择，按照自然界的适者生存法则来循环处理数据，最终产生的随机群体会收敛于整体的最优解。遗传算法有很强的自适应性，借助自然界遗产的规律，能够对全局都进行优化处理，同时遗传算法是潜在的并行计算算法，所以拥有很高的计算效率。遗传算法以其全局优化的优越性，主要应用于机器学习和控制领域，最近几年也得到发展被应用于机械优化设计中。　　3.1遗传算法与机械结构优化设计　　简单的遗传算法线性适应度非常理想，通过非线性适度与自适应的变异概率来优化一般的遗传算法，以此来解决机械结构的优化问题，多峰值函数极值

7、等都具有实际的参考意义。　　3.2遗传性算法与可靠性分析　　框架结构系统结合遗传算法，能够对系统结构的可靠性进行优化分析。　　3.3遗传算法与故障诊断　　遗传算法网络模型中，各个神经元之间的权值可以作为染色体向量，模拟基因多点交叉变异能够对随机对象进行优化选择，这种遗传算法能够应用于变压器故障的诊断。　　4机械优化设计软件的应用与发展　　4.1专用软件的应用与发展　　目前国内机械优化设计专用软件开发和使用的都比较少，机械优化设计软件的开发还需要积累足够的经验，根据工作经验转换成计算机功能组成专用软件。计算机辅助

8、设计软件的使用，能够帮助解决很多机械设计中的工程问题，结合人工神经网络和遗传算法，开发计算与图形化功能，专业软件的发展速度也是越来越快。　　4.2网络在线机械优化设计软件　　优化算法的研究已经有所成绩，利用网络平台逐渐开发一些工业化在线优化软件，便于工业设计使用。对于在线机械优化设计软件来说，亟待解决的问题就是模型问题，对于非常复杂的系统来说，结构、流程、物料和系统参数等，都非常复杂，