机械优化设计 第一章 概述
第1章优化设计概述
(3)设计约束条件:
(a)体积要求 (b)长度要求
太原工业学院机械工程系
1.2 机械优化设计的设计简例 设计变量:
x1 , x2 , x3
目标函数: min S x1 x2 2( x2 x3 x1 x3 ) 约束条件:
g1 x1 5 g 2 x2 0 g 3 x3 0 h1 x1 x2 x3 100
第三阶段 工程优化:近二十余年来,计算机技术的发展给解决复杂工 程优化问题提供了新的可能,非数学领域专家开发了一些工程优化方法, 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,基于经验和直觉的方法得到了更多的应用。优化过程和方 法学研究,尤其是建模策略研究引起重视,开辟了提高工程优化效率的新 的途径。
1.2 机械优化设计的设计简例
无盖箱的优化设计
用一块边长为3cm的正方形薄板,在四角各裁去一个大小 相同的方块,做成一个无盖箱子。试确定如何裁剪可以做成的 箱子具有最大的容积。
分析:
(1)目标:裁剪高,箱子具有最大的容积。 (2)设计参数确定:裁剪小正方形的边长x ;
(3)设计约束条件:体积要求
设计目标:
2016/8/20
太原工业学院机械工程系
4. 优化方法
实际问题表达成的函数类型很多:
确定型、不确定型函数; 线形、非线形(二次、高次、超越)函数。
变量类型也很多:
连续、离散、随机变量等等。
产生很多的优化算法:
无约束优化、约束优化: 单目标函数优化、多目标函数优化; 连续变量优化、离散变量优化、随机变量优化。
(d)最小齿数要求
2016/8/20
太原工业学院机械工程系
机械优化设计讲义
机械优化设计理论与方法多媒体教学系统主讲:黄文权2005.02.第一章基本概念与理论基础主要内容:1 优化设计的基本思想2 优化设计的应用及发展概况3 优化设计数学模型、基本术语4 优化设计理论的数学基础5 优化设计的求解方法及其收敛判定条件要求:1 掌握优化设计的基本思想、数学模型、基本术语、一般过程、求解方法及收敛判定条件、数学基础2 了解优化设计的应用及发展概况1.1优化设计概述优化设计(Optimal Design)是20世纪60年代发展起来的一门新学科,将最优化原理和计算技术应用于设计领域,为工程设计提供的一种重要的科学设计方法,是现代设计理论和方法的一个重要领域。
设计原则:参数(过程)最优设计设计手段:计算机及其程序设计方法:最优化数学方法设计内容:物理模型->数学模型->数学模型求解1.1.1机械优化设计基本思想一设计过程图1-1机械产品设计过程二传统设计到优化设计1传统设计方法:参照相同或相似产品进行估算、经验类比或试验分析准则:安全-寿命设计;破损-安全设计过程:主要由人工完成图1-2传统设计计算方法2机械优化设计方法:建立产品优化模型并在约束条件下应用最优化方法求最优解准则:单(多)目标最优化过程:主要由计算机完成图1-3优化设计计算方法三优化设计基本思想根据机械设计的一般理论、方法以及设计规范和行业标准等,把工程设计问题按照具体要求建立一个能体现设计问题的数学模型,然后采用最优化技术与计算机计算技术自动找出它的最优方案,使问题的解决在某种意义上达到无可争议的完善化。
即在规定的各种设计限制条件下,优选设计参数,使某项或几项设计指标获得最优值,解决设计方案参数的最佳选择问题。
四优化设计过程1优化设计过程2优化设计过程应用图1-5优化设计过程应用1.1.2优化设计发展状况一优化设计方法学以数学规划、数值解法为理论基础,计算机技术和计算技术为手段,结合设计方法学,逐步发展成为一门新兴学科。
机械优化设计
第一章 优化设计概述
图 1-6
4. 全局最优解和局部最优解 不论是无约束或有约束的优化问题,由于目标函数和约束条件的函数形态不同,极值点分
布可能有多个局部极值点(即局部最优解)。而全局最优解是指这些局部最优解中目标函数值最 好的一个解,往往只有一个。在机械优化设计中,目标函数和约束条件一般都是非线性函数, 寻找全局最优解有很大困难。目前很多优化方法,在理论上可以证明能收敛到局部最优解,仅 对于特殊的数学模型,可以收敛到全局最优解。这并不影响优化设计广泛应用,因为人们用常 规设计方法很难找到一个复杂问题的局部最优解。但是,还是可以通过不同的技巧,找出几个 局部最优解,从中选择目标函数值最好的解。
,相应于摇杆 3 在右极位(杆 1 与杆 2 伸直位置)时,主动杆 1 的初始位置角为 0 ;从动杆的 输 出 角 为 , 初 始 位 置 角 为 0 。 试 确 定 四 杆 机 构 的 运 动 参 数 , 使 输 出 角 f (, l1, l2 , l3 , l4 , 0 , 0 ) 的函数关系;当曲柄从 0 位置转到m 0 90 时,最佳再现
为了对设计进行定量评价,必须构造包含设计变量的评价函数,它是优化的目标,称为目 标函数,以 F(X)表示。
在优化过程中,通过设计变量的不断向 F(X)值改善的方向自动调整,最后求得 F(X)值最好 或最满意的 X 值。在构造目标函数时,应注意目标函数必须包含全部设计变量,所有的设计变 量必须包含在约束函数中。在机械设计中,可作为参考目标函数的有:
,则称 ,则二维直角
15
第一章 优化设计概述
图 1-4 设计空间 在设计空间中,满足设计要求的一切约束所构成的空间,称为可行域。 在可行域中,任一点都是可行点。当设计变量均为连续变量时,可行点有无穷多个。优化设计 过程就是在可行域中沿着目标函数值不断改善的方向去搜索出最好的解。优化方法的巧妙和威 力就是用有限次搜索找出最好点,这种点称最优点或最优解,用 表示。图 1-5 表示可行域 的几种情况:
机械优化设计讲义第1讲
例1:一金属板,长为24cm,宽为50cm。要制成如图所示的对称型槽。 求斜边长a和倾角θ为多大时,容积最大。
设计变量:a,θ 目标函数: V (a, ) 1 (24 2a 24 2a
2
2a cos )a sin 50
约束条件:0≤a≤12, 0≤θ≤π
性能约束:针对性能要求而提出的约束。
边界约束:对设计变量的取值范围加以限制的约束。
2.按数学表达式的不同: 不等式约束: g j ( X ) 0
( j 1,2,, m)
等式约束: hk ( X ) 0
(k 1,2, , l )
上例中,约束条件: g1(a)=-a≤0 g2(a)=a-12≤0 g3(θ)= -θ≤0 g4(θ)=θ-π≤0
注意:
X [x1, x2 ,, xn ]T
1.向量中分量的次序是任意的,根据使用的方便任意选取。
2.由n个设计变量为坐标所组成的实空间称做设计空间, 一个“设计”对应设计空间中的一点。
3.设计变量视为连续有界的变量,机械设计中的离散性参数 以后再讨论(如模数) 。
1.2.2 约束条件 约束条件:一个可行设计必须满足的某些设计限制条件。 1.按约束的性质不同:
机
第1章 绪论
械
第2章 优化设计的数学基础
优
第3章 一维搜索方法
化
第4章 无约束优化方法
设
第5章 约束优化方法
计
第6章 多目标及离散变量优化方法
第1章 绪论
1.1 优化设计概述 1.2 优化设计问题的数学模型 1.3 优化设计问题的基本解法及收敛条件
1.1 优化设计概述
优化设计:最优化原理+计算技术 机械优化设计:是使某项机械设计在规定的各种设计限制条件下,
机械优化设计方法-
约束优化: 在可行域内对设计变量求目标函数 的极小点。 其极小点在可行域内或在可行域边界上。
第四节优化设计问题的基本解法
求解优化问题的方法:
解析法
数学模型复杂时不便求解
数值法
可以处理复杂函数及没有数学表达式 的优化设计问题
图1-11 寻求极值点的搜索过程
A TDh
钢管的临界应力 e
Fe A
2E T 2 D2
8 B2 h2
强度约束条件 x y 可以写成 1 F B2 h2 2 TDh y
稳定约束条件 x e 可以写成
1
F B2 h2 2 2E T 2 D2
TDh
,
,...
x1
x2
xn
沿d方向的方向向量
cos1
d
cos
2
...
cos
n
即
f d
x0
f
x 0 T
d
f x 0 T
cosf ,d
图2-5 梯度方向与等值面的关系
第二节 多元函数的泰勒展开
若目标函数f(x)处处存在一阶导数, 则极值点 的必要条件一阶偏导数等于零, 即
第二章 优化设计的数学基础
机械设计问题一般是非线性规划问题。
实质上是多元非线性函数的极小化问题, 因此, 机械优化设计是建立在多元函数的极值理论 基础上的。
机械优化设计问题分为:
无约束优化 无条件极值问题
约束优化
条件极值问题
第一节 多元函数的方向导数与梯度
一、方向导数
从多元函数的微分学得知,对于一个连续可
f x* 0
满足此条件仅表明该点为驻点, 不能肯定为极值 点, 即使为极值点, 也不能判断为极大点还是极 小点, 还得给出极值点的充分条件
《机械优化设计》第一章 优化设计概述
f ( x) W1 f1 ( x) W2 f2 ( x) ... Wq f q ( x)
Wq:加权因子,是个非负系数。
第一章 优化设计概述
第三节 优化设计问题的数学模型
求设计变量 x [ x1 x2 xn ]T , xn ) min , l) 使目标函数f ( x) f ( x1 , x2 , 和g j ( x) 0( j 1, 2, , m)
第一章 优化设计概述
第一节 人字架的优化设计
FL F ( B 2 h ) 钢管所受的压力F1 h h 2 EI 压杆失稳的临界压力Fe 2 L 其中,I是钢管截面惯性矩 I
1 2 2
θ
θ
L
A 2 (T D 2 ) 4 8 A是钢管截面面积A ( R 2 r 2 ) TD (R4 r 4 ) r和R分别是钢管的内半径和外半径 D=r+R而T=R-r
第一章 优化设计概述
第三节 优化设计问题的数学模型
优化设计的维数:设计变量的数目称为优化设计的维数,如 有n(n=1,2,…)个设计变量,则称为n维设计问题。
任意一个特定的向量都可以说是一个“设计”。
第一章 优化设计概述
第三节 优化设计问题的数学模型
设计空间:由n个设计向量为坐标所组成的实空间称作设计 空间。 一个“设计”,就是设计空间中的一个点,这个点可以看 成是设计变量向量的端点(始点是坐标原点),称这个点式 设计点。 设计空间的维数(设计的自由度):设计变量愈多,则设计 的自由度愈大、可供选择的方案愈多,设计愈灵活,但难度 亦愈大、求解亦愈复杂。 • 含有2—10个设计变量的为小型设计问题; • 10—50个为中型设计问题; • 50个以上的为大型设计问题。
机械优化设计课件2
用如下二维问题来说明有约束优化问题的几何解释 可知该问题的最优点为目标函数等值线 与可行域边界 g2 ( x) 0 的切点
( x1* , x2* ) (1.34,0.58)
* * 最优值为: f ( x1 , x2 ) 3.8
该问题的目标函数及等值线
该问题的设计空间及可行域
有约束的二维优化问题极值点所处位置的不同情况:
等式约束
---要求设计点同时在n维设计空间l个约束曲面上
不等式约束
---要求设计点在设计空间约束曲面的一侧(包括曲面本身)
在设计空间中,满足所有约束条件的区域称为可行域。
在设计空间中,至少不满足一个约束条件的区域称为非可行域。 可行域可记为: D x g j ( x) 0 ( j 1, 2,
在优化过程中,通过设计变量的不断向F(X)值改善的方向自动调整,最 后求得F(X)值最好或最满意的X值。
在实际优化问题中,对目标函数有两种要求形式
目标函数极小化 目标函数极大化
等价
所以,今后优化问题的数学表达一律采用目标函数的极小化形式
目标函数在设计空间的图像描述
一般地,n维目标函数可以在n+1维空间中描述其图像。 为了在n维设计空间中反映目标函数的变化情况,常采用 目标函数等值面的方法。其数学表达式:
1、
2、
采用作图法进行人字架的优化设计
3、数值迭代法(数学规划法):
xk
k 从一个初始设计 x 出发,按如下迭代公式:
x k 1 x k x k k 1 x 得到一个改进的设计 。
( x k ——修改量)
k 在这类方法中,许多算法是沿着某个搜索方向 ,以适当步长 k 的方式 d k 实现对 x 的修改,以获得x k 的值。
机械优化设计-Read
理量、性能参数(如效率、比功率等)。在设计过程中,一些参数根据需要预先确定, 称为设计常量,一些参数在设计过程中需要改变,称为设计变量。输入向量和设计变 量构成一个完整的设计。应该注意,被选作设计变量的参数必须是独立变量,任何导 出量均不能选作设计变量。如齿轮传动中的模数、齿数和分度圆直径,三个参数中只 能选择其中任意二个作为设计变量。设计变量有连续和离散变量之分。机械优化设计 中的大多数设计变量都是连续的,只有那些由于各种原因,不允许任意取值的设计变 量,如齿轮的齿数、模数,钢板的厚度等,才视作离散设计变量。 2 设计空间
图2-1 设计空间和设计点
设计变量的个数决定了设计空间的维数。设计变量越多,设计空间维数越高,设计
的自由度就越大,可供选择的设计方案也就越多,获得理想结果的可能性就越大。但同 时带来的负面影响是,使设计问题更加复杂,计算工作量急剧增加,甚至会带来求解上 的困难。因此,设计变量个数的选择应该遵守在满足基本要求的前提下尽可能少的原则。 根据设计变量个数的多少,优化设计的规模大体分为,小型问题 (n 2 10) ;中型问 题 (n 10 50) ;大型问题 (n 50) ;问题的大小不同,将直接影响优化方法的选择。
足约束条件 g u ( X ) 0 (u 1, 2.....m) 和 hv ( X ) 0 (v 1, 2......p n)的前提下,使目标 函数 F ( X ) 达到最优值。其数学表达式为
min F ( X ), X R n s.t. g u ( X ) 0 hv ( X ) 0 u 1, 2.....m v 1, 2 ......p n
优化设计的数学模型通常包括,设计变
《机械优化设计》绪论、第一章
问题:是否每个设计约束中都必须包含 n个设计变量?m+p个约束呢? 不等式约束能否表达成 gu(x)≥ 0 ? p X为什么必须小于 n ?
例:有三个不等式约束
g1(x) = - x1 ≤0 g2(x) = - x2 ≤0 g3(x) = x12 + x22 - 1 ≤0
g 1 (x ) = 0
2
g 3 (x ) = 0
机械优化设计
绪
1、 优化 在规定的范围内(或 条件下),寻找给定函 数取得的最大值(或最 小值)的条件。
论
f f(x)
例如, 在右图中,求 得一维函数 f(x) 最小 f(x ) 值的条件为:若x取 x*, 0 则 f(x) 取得最小值 f(x*)。
*
x*
x
绪
论
优化就是为了在完成某一任务时所作的努力最 少、付出最小,而使其收益最大、效果最好。 2 、 优化设计 优化设计是使某项设计在规定的各种设计限 制条件下,优选设计参数,使某项或几项设计指 标获得最优值。
§1-2
优化设计问题的数学模型
(k),
设计点: X(k)(x1(k), x2
…,x
n
(k)):
是设计向量X(k)的端点,代表设计空间中的一个点,也代表第 k 个设计方案。可能是可行方案、也可能不是可行方案。 设计空间 Rn :以x1, x2 , …,xn 为坐标轴,构成 n 维欧氏实空间 Rn。它包含了所有可能的设计点,即所有设计方案。 例:右图三维空间中 第1设计点:X(1) = [x1(1),x2(1),x3(1)]T 第2设计点:X(2) = [x1(2),x2(2),x3(2)]T 其中:X(2) = X(1) +ΔX(1) 增量:ΔX(1)=[Δx1(1),Δx2(1),Δx3(1)]T 即 x1(2) = x1(1) + Δx1(1) x2(2) = x2(1) + Δx2(1) x3(2) = x3(1) + Δx3(1)
《现代机械优化设计》第1章 概述
* 最优化方法用于机械设计是从二十世纪六十年代开始的, 较早的成果主要反映在机构的优化设计方面,现已广泛用 于机械零部件设计和机械系统的优化设计。
机械优化设计的主要内容
一)优化设计概论 二)一维搜索方法 三)无约束优化方法 四)线性规划方法 五)约束优化方法 六)多目标优化方法 七)机械优化设计实例
x1
3. 步长:
(k)
4. 是否终止迭代。 --后三个问题是每次迭代都要解决的问题,
但中间两个是数学规划法的核心。
3.算法的收敛性和收敛准则
1)算法的收敛性
若由某迭代算法计算得到的近似解系列 X (k),k 0,1,2,.....
有极限 lim X (k) X *,这里X *为精确解,则称该迭代算法是 k
“所有的”可行方案中找出“最优的”设 计方案.
二.优化设计方法简介
1)古典方法: 微分法; 变分法. ---仅能解决简单的极值问题
2)现代方法: 数学规划方法 ---可求解包含等式约束和不等式约束 的复杂的优化问题.
有线性规划、非线性规划、几何规划、动态规划 和混合离散规划等。
三.最优化方法的发展概况
---是适于生产建设、计划管理、科学实验和战争的需要发展起来的。
1)二十世纪三十年代.前苏联 Канторович 根据生产组织和计划管理的需要提出线性规划问题. 在 第二次世界大战期间出于战争运输需要,提出线性规划 问题的解法;
2)二十世纪五十年代末. H.W.Kuhn & A.W.Tucker提出 非线性规划的基本定理,奠定了非线性规划的理论基础. 其求解方法在六十年代获得飞速发展;
3)二十世纪六十年代.美数学家 R.J.Duffin(卡内基工 学院的达芬教授)提出了几何规划, 可把高度非线性的 问题转化为具有线性约束的问题来求解, 使计算大为简 化; 4)动态规划由 数学家R.Bellman (University of Southern California)创立, 可解与时间有关的最优化问题;
机械优化设计第1章概述-PPT精品文档
50年代末数学规划方法被首次用于结构最优化,并成为优 化设计中求优方法的理论基础。数学规划方法是在第二次世界 大战期间发展起来的一个新的数学分支,线性规划与非线性规 划是其主要内容。
最优化设计是在数学规划方法的基础上发展起来的,是 6O年代初电子计算机引入结构设计领域后逐步形成的一种有效的 设计方法。
Evaluation only. eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2019-2019 Aspose Pty Ltd.
第一章 优化设计的基本概念
§1-1 绪论
Evaluation only. §1-2 优化设计问题的示例 eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2019-2019 Aspose Pty Ltd. §1-3 优化设计的数学模型
第三阶段 工程优化:近二十余年来,计算机技术的发展给 Evaluation only. 解决复杂工程优化问题提供了新的可能,非数学领域专家开发 了一些工程优化方法,能解决不少传统数学规划方法不能胜任 eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 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 Copyright 2019-2019 Aspose Pty Ltd. 直觉的方法得到了更多的应用。
机械优化设计
机械工程系 吴军 2009.8
Evaluation only. eated with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0 Copyright 2019-2019 Aspose Pty Ltd.
机械优化设计概述(PPT共 95张)
求:在钢管压应力 不超过
和失稳临界应力
e
y
条件下,
使质量m最小的高度h和直径D?
第一章 优化设计概述
1.1 最优化问题示例 例1-1 人字架的优化设计
解:(1)钢管满足的强度与稳定条件
钢管所受压力
2 FL F (B h ) F 1 h h 1 2 2
2 EI 压杆临界失稳的临界力 Fe L2
A 2 T D2 8
第一章 优化设计概述
1.1 最优化问题示例 例1-1 人字架的优化设计 强度约束条件: y 稳定约束条件: e
F B h TDh
2
1 2 2
y
FB h
2
1 2 2
T D h
2 2ET2 D 2 2 8B h
使传统机械设计中,求解可行解上升为求解最优解成为 使传统机械设计中,性能指标的校核可以不再进行;
使机械设计的部分评价,由定性改定量成为可能;
使零缺陷(废品)设计成为可能;
大大提高了产品的设计质量,从而提高了产品的质量;
大大提高了生产效率,降低了产品开发周期。
绪论
2 机械的设计方法 实际案例:
2 r i arccos i
2 2 r l l 2 l l i 1 4 1 4cos i
2
2
第一章 优化设计概述
1.1 最优化问题示例 例1-3 平面连杆机构的优化 解:(2)约束条件
g 1 l1 l 2 0 g 2 l1 l 3 0 g 3 l1 l 4 l 2 l 3 0 g 4 l1 l 2 l 3 l 4 0 g 5 l1 l 3 l 2 l 4 0 l 22 l 32 l 1 l 4 2 g 6 arccos 2 l2l3 max 0
机械优化设计教案第一章
宽容分层序列法可解决上述分层序列法中出现的问题。 该方法即对各目标函数的最优值放宽要求。即在求后一 个目标函数的最优值时,对其前一个目标函数不再严格 限制在最优解内,而是在前一目标函数最优值附近的某 一范围进行优化,因而避免了计算过程的中断。
23
就目前的研究来看,多目标优化问题较单目 标优化问题,在理论上和计算方法还很不完善, 也不够系统。故本课程仅就单目标优化问题的优 化方法加以介绍。
g2 ( X ) 0
g3 ( X ) x1 0 g4 ( X ) x2 0
g3 ( X ) 0 D
g1 (X ) 0
o
CB
A
x1
可行区域 g4 ( X ) 0 14
目标函数
目标函数或评价函数是优化变量(x1, x2, …, xn) 的数学函数。
如:例1-1中箱盒用量最省; 例1-2中建筑公司如何建造甲乙两种住房可 获得最大利润。
代表着n维优化空间Rn的一个点(即一个 方案)。
优化问题的最优方案或最优解可记作: X* = [ x1*, x2*, …, xn*]T
12
约束条件
即对优化变量的取值加以某些限制的条件。 根据有无பைடு நூலகம்束,优化问题可分为:
➢约束优化问题 ➢无约束优化问题。 约束条件的类型 ➢按约束形式分:
不等式约束 等式约束 ➢按约束函数的形式分: 显函数约束 隐函数约束
主要包括: ➢机械零部件的优化设计; ➢机构优化设计; ➢机构动力学优化设计; ➢工艺装备参数的优化设计等。
8
1.2 优化模型
优化模型的三要素:优化变量(在设计领域 称设计变量)、约束条件、目标函数。
优化变量
指在最优化问题中可进行调整和优选的独立参数。
第一章 优化设计的基本概念绪论(06)
x1 5 x2 0 x3 0 x1 x2 x3 100
• 例1-2 某建筑公司,在12000m2的土地上, 建造分别占地1012 m2 和1617m2的甲、乙两 种住房,甲种不能超过8所,每所可获利润 1万元;乙种不能超过4所,每所可获利润 2 万元。问两种住房各建几所可获得最大利 润?
机械优化设计应用实例 美国波音飞机公司对大型机翼用138个设计变量进行结构 优化,使重量减少了三分之一;大型运输舰用10个变量进行优 化设计,使成本降低约10%。 实践证明,最优化设计是保证产品具有优良的性能,减轻 自重或体积,降低产品成本的一种有效设计方法。同时也可使 设计者从大量繁琐和重复的计算工作中解脱出来,使之有更多 的精力从事创造性的设计,并大大提高设计效率。
4. 机械优化设计的作用
使传统机械设计中,求解可行解上升为求解最优解成为可能;
使传统机械设计中,性能指标的校核可以不再进行;
使机械设计的部分评价,由定性改定量成为可能; 使零缺陷(废品)设计成为可能; 大大提高了产品的设计质量,从而提高了产品的质量。
四. 本课程的任务
优化设计是一种现代设计方法,是很好的工具。 基础:(1)最优化数学理论 (2)现代计算技术 内容:(1)将工程实际问题数学化; (建立优化设计数学模型) (2)用最优化计算方法在计算机上求 解数学模型。
优化设计从无约束→有约束优化问题;连续变量→离散变量; 确定型→随机型模型;单目标优化→多目标优化。 现代优化设计:20世纪80年代出现许多现代优化算法:模拟退 火算法、遗传算法、人工神经网络算法、蚁群优化算法等。
并从狭义优化设计(零部件参数)转向广义优化设计(面向产 品的全系统、设计全过程、全寿命周期)。例如,针对涉及多领域 复杂系统的多学科设计优化。
优化设计【1】
最优点x*处于强度曲线上,说明:强度条件刚好满足,而稳定条件不 但满足且有一定裕量.即:强度约束条件是起作用的约束,影响极值 点的位置;稳定约束条件为不起作用约束,不影响极值点的位置.
讨论 若将许用压应力 口,由420MPa提 高到703MPa,这 时强度约束条件 发生变化,因而 可行域也发生变 化,如图所示.
x1
x3
数学模型: 数学模型: 设计参数: 设计参数:
x1 , x2 , x3
1 2
设计目标: 设计目标:min S = x x 约束条件: 约束条件:
+ 2(x2 x3 + x1x3 )
x1 ≥ 5 x2 ≥ 0 x3 ≥ 0 x1 x2 x3 = 100
最大产值生产资源分配问题
例2:
某工厂生产A 和B 两种产品,A 产品单位价格为PA 万元, B 产品 某工厂生产A 两种产品, 产品单位价格为P 万元, 单位价格为P 万元.每生产一个单位A 产品需消耗煤a 单位价格为PB 万元.每生产一个单位A 产品需消耗煤aC 吨,电aE 人工a 个人日;每生产一个单位B 产品需消耗煤b 度,人工aL 个人日;每生产一个单位B 产品需消耗煤bC 吨,电bE 人工b 个人日.现有可利用生产资源煤C 劳动力L 度,人工bL 个人日.现有可利用生产资源煤C 吨,电E 度,劳动力L 个人日,欲找出其最优分配方案,使产值最大. 个人日,欲找出其最优分配方案,使产值最大. 分析: 分析: 产值的表达式; (1)产值的表达式; 设计参数确定: 产品x 产品x (2)设计参数确定: A 产品xA, B 产品xB ; 设计约束条件: (3)设计约束条件: 生产资源煤约束; (a)生产资源煤约束; (b)生产资源电约束; 生产资源电约束; 生产资源劳动力约束; (b)生产资源劳动力约束;
机械优化设计方法第一章
2、现代设计法 现代设计法是一个科学的、理性的、动态的和计算机化 的过程。 (1)动向预测 (2)信号分析 (3)科学类比 (4)系统分析 (5)逻辑分析 (6)相似分析 (7)模拟分析 (8)优化设计 (9)有限元分析 (10)动态分析 (11)可靠性分析
3 最优化问题
最优化技术是一门较新的学科分支。它是上世纪五十年代初在 电子计算机广泛应用的推动下才得到迅速发展,并成为一门直到目 前仍然十分活跃的新兴学科。最优化所研究的问题是在众多的可行 方案中怎样选择最合理的一种以达到最优目标。
配料
石灰石 谷物 大豆粉
钙
0.380 0.001 0.002
蛋白质
0.00 0.09 0.50
纤维
0.00 0.02 0.08
成本(元/ kg) 0.0164
0.0463
0.1250
解:根据前面介绍的建模要素得出此问题的数学模型如下:
设 x1,x2,x3是生产100kg混合饲料所须的石灰石、谷物、大豆粉的 量(kg)。
例5 如图所示,有一块边长为6m的正方形铝板,四角 截去相等的边长为x的方块并折转,造一个无盖的箱子, 问如何截法(x取何值)才能获得最大容积的箱子?
请注意优化设计目标:箱子容积最大。 这个简单的最优化问题可把箱子的容积V表成变量参数 x的函数,V=x(6-2x)2,令其一阶导数为零(即dV/dx=0),求 得极大点x=1、函数极 大值Vmax=16,从而获 得四角截去边长1m的 正方形使折转的箱子 容积最大(16m3)最优 方案。
圆杆截面图
2L
桁杆示意图
解:桁杆的截面积为 : S dB 桁杆的总重量为: W 2dB L2 h 2
2 2 p p L h 负载2p在每个杆上的分力为: p 1 cos h
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
t = tp + tm + te = tp + tm + tc
tm T
1 1 生产率 q= = t t + t + t tm p m c T
例1-7单工序加工时,单件生产率的优化
刀具寿命T和切削速度v存在vTn=C的关系,加 工时间和切削速度成反比,即有 λ tm = ( 是切削加工常数) υ
2 2
≤σy
σ ≤σe
稳定约束条件 可以写成
F(B +h ) π TDh
2 2 1 2
≤
π 2 E ( T 2 + D2 )
8 ( B2 + h 2 )
三、解释法
假定人字架总质量
m ( D,h ) = 2ρ AL = 2ρ TD ( B2 +h 2 )
为最小的最优解,刚好 满足强度条件既有: 从而可以将设计变量D 用设计变量h表示
绪论
二、优化设计的发展概况 三、本课程的主要内容:机械优化设计包括建立 优化设计问题的数学模型和选择恰当的优化设计 方法和程序两方面的内容。由于优化设计是应用 数学方法寻求机械设计的最优方案,所以首先要 根据实际的继机械设计问题建立相应的数学模型, 即用数学形式来描述实际设计问题。数学模型一 旦建立,机械优化设计问题就变成一个数学求解 问题。 本课程将着重介绍数学规划理论的基本概念、 本课程将着重介绍数学规划理论的基本概念、技 术术语与基本方法, 术术语与基本方法,并通过实例介绍用数学规划 理论解决机械优化设计问题的过程。 理论解决机械优化设计问题的过程。
的两条曲线,两曲线将设计平面分成两个部 分,其中不带阴影线的区域是同时满足 σ ≤ σ e σ ≤σy 和 两个约束条件的区域,称为可行域,然后再 画出一族质量等值线 m ( D,h ) = C
四、作图法
152 h = B= cm = 76cm 2 2F * = 6.43cm D = π Tσ y
2 x 2 + x 3 − 2x 2 x 3 cos 450 + 16 ≥ 0 2
例1-1 平面四连杆机构的优化设计。
2)曲柄存在条件
x 2 ≥ x1 x 3 ≥ x1 x 4 ≥ x1 x 2 + x 3 ≥ x1 + x 4 x 4 − x1 ≥ x 2 − x 3
例1-1 平面四连杆机构的优化设计。
优化设计问题的数学模型建立方法
1.分析优化对象 2.对结构参数进行分析,以确定设计的原始参数、 设计常数和设计变量 3.根据设计要求确定并构建目标函数和相应的约 束条件,有时要构建多目标函数 4.必要时对数学模型进行规范化,以消除诸组成 项间由于量纲不同等原因导致的数量悬殊的影响。
第三节 优化设计问题的数学模型
第一章 优化设计概述
本章教学要求(重点和难点) 本章教学要求(重点和难点) : 1)优化设计问题的数学模型的构成:设计变量、约束条件、 目标函数。 2)优化设计问题数学模型的创建方法:力学、数学等方法。 要求能够创建相对简单的优化设计数学模型。 3)优化设计问题的基本解法:数学规划法(并要求能够用 图解法求解简单的二元优化设计问题) 本章重要概念:可行域、等值线、起作用约束、设计变量、 本章重要概念 约束条件、目标函数、 第一节 人字架的优化设计 一、问题
λ
目标函数:
λ t cλ t = tp + + 1 υ υ n
C
1 −1 n
例1-8生产计划的优化示例 某车间生产甲、乙两种产品。生产甲种 产品每件需要用材料9kg、3个工时、 4kw电,可以获利60元。生产乙种产品 每件需用材料4kg,10个工时、5kw电, 可获利120元。若每天能供应材料 360kg、有300个工时、能供200kw电, 问每天生产甲、乙两种产品各多少件, 才能获得最大的利润。
m(χ ) min →
但应满足强度约束条件
σ (χ ) ≤ σy
和稳定约束条件 σ ( χ ) ≤ σ e
二、强度、稳定条件
钢管所受的压力
FL F(B + h ) F= = 1 h h 压干失稳的临界应力
2 2
1 2
Fe =
π EI
2
L2
所以,强度条件 可以写成
σ ≤σy
1 2
F(B + h ) π TDh
三、解释法
得
152 h = B= cm = 76cm 2 2F * D = = 6.43cm π Tσ y
*
m =
*
4ρ FB
σy
= 8.47kg
σ ( D* , h* ) ≤ σ e ( D* , h * )
可以证明:
四、作图法
在设计平面D-h上画出代表
σ ( D, h ) = σ y
和
σ ( D, h ) = σ e ( D,h )
3κ ∐ Τ∐
∐ n∐ 3
[σ w ]4 ψ Y4
3κ ∐ Τ∐
(1 + i∐ ) m3n ∐ z32 − cos3 β ≥ 0
m n ∐ z 3 (1 + i ∐ ) − 2 cos β ( 5 + m nΙ ) − m nΙ z1i Ι ≥ 0 a1 ≤ z1 ≤ b1 a 2 ≤ z3 ≤ b 2 a 3 ≤ m nΙ ≤ b 3 a 4 ≤ mn ∐ ≤ b4 a 5 ≤ i Ι ≤ b5 a 6 ≤ β ≤ b6
1
2
σ ( D, h ) = σ y
D= F ( B +h
2 2
将D代入目标函数m (D,h)得
2ρ F B + h m(h) = σy h
2
2
根据极值必要条件
dm 2ρ F d B2 + h 2 2ρ F B2 = = 1 − 2 = 0 dh σ y dh h σ y h
[
]
第三节 优化设计问题的数学模型
二、约束条件
一个可行设计必须满足某些设计限制条件,这些限制条件 称为约束条件,简称约束。 约束按其数学表达式分成等式约束和不等式约束两种类型。 根据约束的性质,可以将约束分为性能约束和侧面约束两 大类。侧面约束也成为边界约束。 凡满足所有约束条件的设计点,它在设计空间中的活动范 围成为可行域。 约束函数可以表示成显式表达式,有的则只能表达成隐式 表达式。
例1-1 平面四连杆机构的优化设计。
目标函数: π ϕ0 + 2 使 2 f (χ ) = ∫ (ψ −ψ j ) dϕ ϕ0 为最小 相应的约束条件: 1)曲柄与机架共线位置 的传动角最大传动角 ≦1350最小传动角 ≧450 2 所以 x 2 + x 3 − 2x 2 x 3 cos1350 − 36 ≥ 0 2
机械优化设计 机械优化设计 优化
中南林业科技大学机械教研室 高自成 gzc1968@
机械优化设计
教学目的: 机械优化设计是机械类专业的一门必修课程, 其目的是使学生树立优化设计的思想,掌握优化 设计的基本概念和基本方法,获得解决机械优化 设计问题的初步能力。 内容组成: 1)优化设计的基本概念和数学模型 2)具体的优化设计方法 3)优化设计实例、程序的使用说明及计算机实 习建议。
绪论
传统设计方法不是主动地设计产品的参数。其实 “设计”一词本身就包含优化的概念。 现代化的设计工作是借助于电子计算机,应用一 现代化的设计工作 些精确度较高的力学的数值分析方法(如有限元 法等)进行分析计算,并从大量的可行设计方案 中寻找出一种最优的设计方案,从而实现用理论 设计代替经验设计,用精确计算代替近似计算, 用优化设计代替一般的安全寿命的可行性设计。
一、设计变量:
一个设计方案可以用一组基本参数的数值来表示。一些 基本参数可以设置为常数,另外一些基本参数则需要在 优化设计过程中不断进行修改、调整,一直处于变化的 状态,这些设计参数成为设计变量,又叫优化参数。 设计变量的全体实际上是一组变量,可用一个列向量来 T 表示称为设计变量向量 x = x1 ,x 2 ,⋯ , x n 一旦规定了向量的组成,则其中任何一个特定的向量都 可以说是一个“设计”。由n个设计变量为坐标组成的实 空间称做设计空间。一个“设计”可以用设计空间中的 一个点表示,此点可以看成设计变量向量的端点(始点 取在坐标原点),称做设计点。
例1-2齿轮减速器的优化设计
1 m nI z 1 (1 + i1 ) + m n ∐ z 3 (1 + i ∐ ) → min a= 2cosβ s.t.
[σ H ] ψ m n ∐3z13i1 − cos3 β ≥ 0
2
6.845 ×106κ Ι ΤΙ
2
3 [σ H ] ψ m n ∐3z3i∐ − cos3 β ≥ 0 6.485 ×106κ ∐ Τ∐
4
例1-7单工序加工时,单件生产率的优化
在机械加工时,工艺人员常把单件生产率最大,或单件 加工的工时最短作为一个追求目标。 设tp是生产准备时间;tm是加工时间;t c是刀具更换时 间或嵌入一片不重磨刀片所需的时间。若用T表示刀 具寿命,则每个工件占用的刀具更换时间为
tm tm t e = t c ( 表示刀具切削刃在其寿命期间内平均可以加工的工件数) T t
*
m* =
4ρ FB
σy
= 8.47kg
五、讨论
由讨论可知,对于具有不等式约束条件的 优化问题,判断哪些约束条件是起作用的, 哪些约束条件是不起作用的,这对于求解 优化问题是很关键的
第二节 机械优化问题示例
例1-1 平面四连 杆机构的优化设 计。 平面四连杆机构 的设计主要是根 据运动学的要求, 确定其几何尺寸, 以实现给定的运 动规律
机械优化设计
教学内容与考试形式 绪论 第一章 优化设计概述 第二章 优化设计的数学基础 第三章 一维搜索方法 第四章 无约束优化方法 第六章 约束优化方法 考试形式 闭卷