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，机械产品的没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M与发展分析1.1传统机械优化设计方法的座里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，既能够满足尺寸要求又能良好的控制结构A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

2、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，传统机械优化没计方法依然能够取得良好的效果，所以在机械没计发展中不能忽略传统优化方法的作用。1.2传统优化没计方法的一些改进在新的没计方法出现后，传统机械优化没计进行了一些改进：没计中普遍采用最优没计方案和设计策略，帮助达到最优组合性能;逮立能够反映设计问题的®模型，提高机械设计的准确性;利用辻算魁选择最优方案，通过辻篡魁程序解决更加复杂的计算;计算机辅助没计，降低人工没计的误差。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，没计工作需要考虑的问题也越來

3、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，这使得机械没计工作者广泛吸取其他堂赴的理论知识，产生全新的机械没计思路，通过算法來解决一些复杂的设计问题。2.1反馈神经@垫在机械优化设计中的使用反馈祌经@垫模型的基本内容是一些双向相连的祌经元系统，每个祌经元之间的连接都具有特别的权值，这个祌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闲数映射起来，祌经网络的进化过程则与机械优化设计的最优过程对应起來，在实际应用中，寻找祌经网络模型与问题的解的过程十分关键。2.2多层句前神经网络在机械优

4、化设计中的使用多层向前祌经网络也是目前祌经网络模型屮应用较广的一种，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，整个模型屮不论是层内还是层间，均不存在反馈链接。多层向前祌经网络具有很高的运算速度，非线性的映射能力也更突出，在机械优化没计中，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。除了祌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毯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闲数，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没计领域都有

5、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A然界生物进化的特点和规律，对于随机对象进行A然选择，按照A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A适应性，借助A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没计中。3.1遗传算法与机械结构优化没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

6、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，各个祌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没计专用软件开发和使用的都比较少，机械优化没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。计算机辅助设计软件的使用，能够帮助解决很多机械没计

7、中的工程问题，结合人工祌经网络和遗传算法，开发计算与图形化功能，专业软件的发展速度也是越來越快。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來说，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，如果计算对象比较模糊，运算效率会受到严重的影响，这就给在线优化软件带來了巨大的凼难。为了解决这种惜况，通过合