基于pdm的机械产品全性能优化设计建模与寻优策略-研究

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1、重庆人学硕士学位论文l绪论开发了一批可供使用的优化程序。这些方法大多缺乏严格的数学论证，却能解决不少传统数学规划方法不能胜任的工程优化问题。在处理多目标工程优化问题中，基于经验和方法学的研究，尤其是建模策略的研究引起重视。这些发展开辟了提高工程优化效率的新途径，同时促进了全性能优化的萌芽。④人工智能优化阶段近20年来，人工智能技术的迅速发展使基于知识的智能优化变得可能，智能寻优策略迅速涌现，计算机辅助设计方案智能优化、寻优策略的自动选择和优化过程的智能控制成为现实。这些工作开始全面突破传统优化的观念局限和功能局限，加速了它向全性能优化的发展。⑤全性能优

2、化设计阶段近10年来，传统优化设计似乎已经普及，优化文章数量不少，但新意不多，能解决的问题依然比较简单，大部分纸面上的结果没有真正被采用。人们在思考问题的症结和寻找出路所在。“全性能优化”正式登台，不过同样在这一名称下对真正含义的讨论尚在见仁见智之中。近年来国家自然科学学科基金委员会提出了机电系统的全性能优化问题，并列入重点项目，大力促进研究的开发。日本提出了“信息一体化法”，它研究在CAD中设计时同时满足性能和制造要求的方法，它表明对CAD／CAM研究有集成化趋势，日本提出的最重要的方法之一便是田口玄一博士提出的“Taguchi方法”。该方法的实质是

3、将产品的有关特性定义为“设计因素”，定出其可行域，将超出控制并可能影响输出的有关方面，定义为“噪音因素”，也为它们定出可行域，设计时要设法选出合乎预定目标的“设计因素”，并使之在存在‘噪音因素”时其输出变化最小。显然，优化设计发展的这5个阶段不是前后串行，首尾相接的关系，而是相继产生，后阶段继承所有前阶段精华的关系。、～～——一。图12全系统优化‘砌Figure1．2WholeOptimizatio^151．2全性能优化设计的本质、范畴及其与传统优化设计的区别㈣213重庆大学硕士学位论文1绪论无论工程全性能优化设计还是工程传统优化设计，其目标都是以尽可

4、能高的效率求得技术系统或过程的尽可能优的设计方案或尽可能优的解。工程优化设计包括技术系统的优化设计和技术过程的优化设计。一般地说，技术产品的优化设计属于前者，工艺流程的优化设计属于后者。有时两者之间会有一些交叉和覆盖，例如产品的动态性能优化模型可能是一个过程模型，工艺流程优化模型中可能兼顾工艺设备的优选。传统优化往往只适用于简产品规划技案设计术设计工设计设计过程图I．3全性能优化FigureI．3Wholeperf01-1nanceoptimization功能优化1．功能数量种类优化2．功能结构优化方案设计优化11．原理方案优化2．原理参数优化{：厂—

5、ii西而订—一21：蕹鹈寥蠢崔托Il1．结构参数优化I!：!．结掏碰挂优化一—J施工设计优化1．工艺规划优化2．公差优化JL⋯垒逗甘煎摆馋氆一J图I．4金过程优化Firgure1．4WholeprOCesoPtimiZati0n单零部件，全眭能优化把对象由此扩展到复杂零部件、整机、系列产品和组合产品的整体优化，可统称为全系统优化，见图1．2。重庆大学硕士学位论文1绪论传统优化往往只侧重于某种或某一方面眭能的优化，处理不同类性能时一般按重要程度和先后顺序进行优化。全性能优化把优化准则由某方面性能扩展到各方面性能，要实现技术性、经济性和社会性的综合评估和优

6、化。仅技术性能而言，追求实现目的的性能和约束性能、使用性能和结构性能的综合优化；就结构优化而言，则追求静态性能与动态性能的组合优化，因此可统称为全性能优化，见图1．3。传统优化往往局限于产品技术设计阶段的优化，全性能优化则把优化的范围扩展到包含功能、原理方案和原理参数、结构方案、结果参数、结构形状和公差优化的全设计过程，进而面向制造、经销、使用和用后处置的寿命周期设计过程，见图1．4，1．5。传统优化的搜索策略以数学规划方法为主，对模型数学性态的要求苛刻。少数直接解法虽然可降低这方面的要求，但其搜索效率对问题的维数和规模十分敏感。为解决非数值优化问题，

7、还得求助于以手工操作为特征的智能优化方法。全性能优化设计注重开发、综合运用人类智能、人工智能和各种数学工具的新一代搜索策略，处理大规模复杂形态模型(包括部分知识模型)的能力显著提高，从而为全系统、全陛能和全寿命周期优化模型的综合求解提供了可能。传统优化过程中计算机支持的自动优化与手工优化，或者说数学规划优化与人类智能优化之间难以结合。全性能优化过程则注重人机交互和合图I5寿命周期优化115]Figure1．5Lifecycleoptimizatiorfl5]重庆大学硕士学位论文1绪论作。传统优化一般是单学科、单方面性能、单计算机串行优化的过程，不但费时

8、，而且难以得到综合优化解。全性能优化实现了多学科、多方面陛能、多计算机分布式并行协同优化，以追