机械优化设计实例

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机械优化设计方案三个案例

机械优化设计方案三个案例

机械优化设计案例11. 题目对一对单级圆柱齿轮减速器,以体积最小为目标进行优化设计。

2.已知条件已知数输入功p=58kw,输入转速n=1000r/min,齿数比1?]=550Mpa,许用弯用应力[曲应力u=5,齿轮的许H?]=400Mpa。

[ F3.建立优化模型3.1问题分析及设计变量的确定由已知条件得求在满足零件刚度和强度条件下,使减速器体积最小的各项设计参数。

由于齿轮和轴的尺寸(即壳体内的零件)是决定减速器体积的依据,故可按它们的体积之和最小的原则建立目标函数。

单机圆柱齿轮减速器的齿轮和轴的体积可近似的表示为:222222??)?0.25(b?c)(.25Db(d?d?dv?0.25)b(d??d)?02gzz1g122222222????d?)?0.257l(d8?dddc?2112 zzzz022222222??)10m(mzu?d?b.25?[m0zb?d.b?m8zbub0?1112zz12222]3228dd6d)?d?l?05bd.?005 b(mzu?10m?1..2 2zz2zz2z121式中符号意义由结构图给出,其计算公式为d?mz,d?mz2112D?umz?10m12g d?1.6d,d?0.25(umz?10m?1.6d)2z2g210z c?0.2b由上式知,齿数比给定之后,体积取决于b、z、m、l、d 和z11d 六个参数,则设计变量可取为z2TT]ddbzmxxxxx]l?[xx?[23145z61z213.2目标函数为222222f(x)?0.785398(4.75xxx?85xxx?85xx?0.92xx?xx?5231116233112222220.8xxxx?1.6xxx?xx?xx?28x ?32x)?min6646213316545约束条件的建立3.3.zz?17?,得1)为避免发生根切,应有min0??17?xg(x)21b???????maxmin d的最大值为齿宽系数2 )齿宽应满足和,dmaxmin??,,得和最小值,一般取=1.4=0.9maxmin g(x)?0.9?x(xx)?03212g(x)?x(xx)?1.4?031323)动力传递的齿轮模数应大于2mm,得g(x)?2?x?0344)为了限制大齿轮的直径不至过大,小齿轮的直径不能大于d,得max1g(x)?xx?300?0352d?d?d5)齿轮轴直径的范围:得maxzminzz0?100?xxg()?560?x150?g(x)?570?x?g(x)?130680200?x)?x?g(69l按结构关系,应距离满足条件:撑6)轴的支?b?2??0.5d?l=20),得(可取2zminmin g(x)?x?0.5x?x?40?041610)齿轮的接触应力和弯曲应力应不大于许用值,得7.0550?xxx)?1468250g(x)?(1231170980?x)??400g(42??2212)x?0.854?10xxxx(0.169?0.6666?102223170 980g(x??400?)4?22213)x?10?0.?xxx(0.2824?0.17710394x23221??][ 8)齿轮轴的最大挠度,得不大于许用值max440?.003xxx(xx)?0g(x)?117.04 4521443??][ 9)齿轮轴的弯曲应力,得不大于许用值ww6x?102.8512124?5.5?2.4?100g(x)?()?153xxx3526x1085?12.2124?5.5?10?0?g(x)()?6163xxx3624.优化方法的选择由于该问题有6个设计变量,16个约束条件的优化设计问题,采用传统的优化设计方法比较繁琐,比较复杂,所以选用Matlab优化工具箱中的fmincon函数来求解此非线性优化问题,避免了较为繁重的计算过程。

机械优化设计实例

机械优化设计实例

机械优化设计实例压杆的最优化设计压杆是一根足够细长的直杆,以学号为p值,自定义有设计变量的尺寸限制值,求在p一定时d i d2和l分别取何值时管状压杆的体积或重量最小?(内外直径分别为d i、d2)两端承向轴向压力,并会因轴向压力达到临界值时而突然弯曲,失去稳定性,所以,设计时,应使压应力不超过材料的弹性极限,还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。

尺=耍解:根据欧拉压杆公式,两端钱支的压杆,其临界载荷为:」I ——材料的惯性矩,EI为抗弯刚度1、设计变量现以管状压杆的内径d i、外径d2和长度l作为设计变量2、目标函数以其体积或重量作为目标函数3、约束条件以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性,以及尺寸限制为约束条件,在外力为p的情况下建立优化模型:min/㈤=ixiu F(4,电」)=-由,),2)2、目标函数於—=逗―-㈤2。

4g 芋(元)=日芋(d1)=次11111n _d]w 0公6)=日式%)=. -41DCK —。

3)方3 = £式内)=刈2TM宫巾(幻~ & (义)二% - a 2JHK - U8⑶= &•) =『小 心(兀)=心*)='-温=。

罚函数:+ min[ OSiF -Fnun[ 0,瓯]2 +min[ 0J]3 + 一}传递扭矩的等截面轴的优化设计目式力=gKMH )=尸—名-JT - --------- 5 ----- = r - ---------------------- ----------产 M?矶为应上卅)二二伺-4J ) E +产{[皿[0g ]-4P我矛一期]^[0, - -p]解:1、设计变量:片二出巡/=同"3、约束条件:T = —<[r]1)要求扭矩应力小于许用扭转应力,即:-二,,Mr式中: ——轴所传递的最大扭矩其* d自、 —一二 一一抗扭截面系数。

对实心轴16冬(芍二0⑻二3粤-㈤2)要求扭转变形小于许用变形。

第八章机械优化设计应用实例

第八章机械优化设计应用实例
给定初始步长 三,计算结果 最优点
最优值 上面的最优解是连续性的,需进一步离散化处理,从略。
1,确定设计变量
铰链四杆机构按主从动连架杆给定的角度对应关系进行 设计时,各杆长度按同一比例缩放并不影响主,从动杆转 角的对应关系。因此可把曲柄长度作为单位长度,即令 L1=1,其余三杆表示为曲柄长度的倍数,用其相对长度l2, L3,l4作为变量。一般考虑,本问题与初始角 , 也有 关系,所以变量本应为l2,l3,l4, 和 五个。但是两 转角变量并不是独立变量,而是杆长的函数。写出如下式
D:
二,选择优化方法及结果分析
该题维数较低,用哪一种优化方法都适宜。这里选用约束 坐标轮换法。
计算时,曾用若干组不同的初始数据进行计算,从中选出 其中三组。见课本表8.1
由其中的计算结果可以看出,第二次计算结果应为最优解。
, 为相对杆长。最后,根据机构的结构设计需要按一定 的比例尺求出机构实际杆长L1,L2,L3,L4。
由余弦定理a图
整理得约束条件 同理由上页b图传动角最小位置写出 整理得约束条件
⑵按曲柄存在条件建立约束条件 写成约束条件有
用全部约束条件画成次下图所示的平面曲线,则可见, g3(x)~g7(x)均是消极约束。而可行域D实际上只是由g1(x) 与g2(x)两个约束条件围成的。综合上述分析,本题的优 化数学模型如下
输 出 角 函 数 图
对于该机构设计问题,可以取机构输出角的平方偏差 最小为原则建立目标函数。为此,将曲柄转角为
的区间分成n等分,从动摇杆输出角也有相对
应的分点。若各分点标号记作i,以各分点输出角的偏差 平方和作为目标函数,则有
式中的有关参数按如下步骤及公式计算 ①曲柄各等分点的转角
②期望输出角 ③实际输出角

机械优化实例及matlab工具箱

机械优化实例及matlab工具箱

s
f (x)
( xMi xmi )2 ( yMi ymi )2
i 1
设计实例2:
3)确定约束条件
(1)由曲柄存在条件,可得:
g1(x) l1 l2 l3 l4 0 g2 (x) l1 l3 l2 l4 0 g3(x) l1 l4 l2 l3 0

l1 ) 2
]

0
优化设计工具
优化设计工具
第1部分 MATLAB基础 第2部分 优化计算工具
第1部分 MATLAB基础
1.1 MATLAB环境简介 1.2 数据表示 1.3 数组 1.4 源文件(M-文件)
1.1 MATLAB窗口
启动MATLAB 其窗口如右
1、Command Window (命令窗口)
g3 ( x)
1
7 45
x13 x2

0
g4 ( x)
1
1 321
x1 x22

0
g5 (x) x1 0
g6 (x) x2 0
盖板优化实例
盖板优化实例
运行结果:
x = 0.6332 25.3264 fval = 101.3056
function f=myfun(x) f=3*x(1)^2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2
%然后调用函数 fminunc x0=[1,1];
[x,fval]=fminunc(myfun,x0)
2.2 无约束非线性优化函数
[结果] x=
1.0e-008 * -0.7512 0.2479 fval = 1.3818e-016
[代码] f = [-5; -4; -6]; A = [1 -1 1;3 2 4;3 2 0]; b = [20; 42; 30]; lb = zeros(3,1); [x,fval] = linprog(f,A,b,[],[],lb)

机械优化设计范例(共9张PPT)

机械优化设计范例(共9张PPT)

设计变量
现设 甲矿运往东站x万吨
乙矿运往东站y万吨
则甲矿运往西站200-x万吨
乙矿运往西站260-y万吨 令x=x1,y=x2
所以:X43;1.5(200-x1)+0.8x2+1.6(260-x2) =716-0.5x1-0.8x2(万元)
所以:Min f(X)= 716-0.5x1-0.8x2
约束条件
- x1 ≤0 X1-200 ≤0 -x2 ≤0 x2 - 260 ≤ 0
x1+x2-280≤ 0 100-x1-x2≤0
求解结果
x2 280 260
100
Z
(20,260)
x1=20 x2=260
Minf(X)= 498万元
100
200 280
x1
所以: 乙矿运往西站260-y万吨
Mx2in-f(26X0)≤ =0 498万元 则令甲x=矿x1运,y=往x2西站200-x万吨
最少的运费为498万元 x令1x+=xx21-2,y8=0x≤20
己 x1知+x甲2-、28乙0≤两0煤矿每年的产量分别为200万吨和260万吨,需经过东、西两个车站运外地。 M甲i煤nf(矿X运)往=东49站8和万西元车站的运费价格分别为1元/吨和1.5元/吨,乙煤矿运往东车站和西车站的运费价格分别为0.8元/吨和1.6元/吨 所。以:Min f(X)= 716-0. 煤乙矿应 运怎往样东编站制y万调吨运方案才能使总运费最少? 己x1知+x甲2-、28乙0≤两0煤矿每年的产量分别为200万吨和260万吨,需经过东、西两个车站运外地。 xM1i+nfx(2-X2)80=≤ 4098万元 现甲设煤矿甲运矿往运东往站东和站西x万车吨站的运费价格分别为1元/吨和1.5元/吨,乙煤矿运往东车站和西车站的运费价格分别为0.8元/吨和1.6元/吨 所 。以:X = [ x1, x2 ]T

机械优化设计实例

机械优化设计实例

机械优化设计实例公司生产的机械设备是用来处理废气的,该设备由风机和过滤系统组成。

一些客户反映在高温环境下,设备的性能下降严重,需要频繁维护和更换零部件。

为了解决这个问题,公司决定进行机械优化设计,提高设备在高温环境下的性能和可靠性。

首先,公司通过实地调研和用户反馈,发现高温环境下设备性能下降的主要原因是风机的叶轮脆性破坏和过滤系统的滤芯耐高温能力差。

因此,公司决定对风机和过滤系统进行优化设计。

风机优化设计的一项重要措施是改变叶轮材料。

公司与材料科学研究院合作,选用一种可耐高温的新型材料。

这种新材料具有良好的耐腐蚀性和高强度,能够在高温环境下保持稳定的性能。

通过对风机进行新材料叶轮的更换,可以大大提高设备在高温环境下的可靠性和寿命。

过滤系统的优化设计主要包括滤芯材料的改进和结构的优化。

公司与滤芯制造商进行合作,针对高温环境下滤芯易损的情况,选用了一种能够耐受高温的特殊材料制作滤芯。

该材料具有优异的耐热性和抗腐蚀性,能够有效过滤废气中的有害物质。

此外,公司还对滤芯的结构进行优化设计,增加了滤芯的表面积,提高了吸附效率和容尘量。

除了对零部件的优化设计,公司还对设备的工艺流程进行了改进。

在原有的设备上增加了高温预热和冷却系统,可以避免温度的突变对设备的影响,提高了设备的稳定性和寿命。

经过优化设计,该公司的机械设备在高温环境下的性能得到了显著提高。

经实际运行验证,设备在高温环境下能够稳定工作,无需频繁维护和更换零部件,极大地减少了停机时间和维修成本。

同时,设备的可靠性和寿命也得到了显著提升,增强了客户的信任和满意度。

这个实例充分展示了机械优化设计的重要性和成功应用。

通过对机械结构、工艺流程和材料的优化,可以提高机械产品的性能、效率和可靠性,满足客户的需求,提升企业的竞争力。

机械优化设计_经典实例

机械优化设计_经典实例

1.5 f max
1

1 321
x1 x22
1

0
g5 (x) x1 0
g6 (x) x2 0
盖板优化实例
f (x) 2 60t 2 0.5h 120 x1 x2
盖板优化实例
g1 ( x)

1
1 4
x2

0
7 g2 (x) 1 45 x1x2 0
目标函数:
f (x) 2 60t 2 0.5h 120 x1 x2
约束:
g1 ( x)

[ ] max
1

1 4
x2
1
0
g2 (x)

[ ] max
1
7 45
x1 x2
1

0
g3 (x)

c max
1

7 45
x13 x2
1
0
g4 (x)
第2部分 优化计算工具
2.1 线性规划优化函数 2.2 无约束非线性优化函数 2.3 约束优化函数
MATLAB解决的线性规划问题的标准形式为:
min cT x s.t. Ax b, x 0
A (aij )mn , x (x1, x2, x3,...xn )T c (c1, c2, )T ,b (b1,b2,...bm )T ,且b 0
a2

1 b2

an

1 bn

(a、b维数必须相同)
1.4 源文件(M-文件)
分为两类: 函数文件和非函数文件 都用扩展名.M
1.4.1 函数文件(相当于子程序)

机械优化设计范例

机械优化设计范例

1 / 8例题:用一批长度为4m的圆钢,下长度为698mm的零件4000个和长度为518mm的零件3600个。

如何下料才能使消耗的圆钢数量最少?解:(一) 建立机械优化设计数学模型(设计变量、目标函数、约束条件)设698mm的零件记为①,518mm的零件记为②。

对本例题,若只用4m长的圆钢,则总共有6种下料方案:下5个零件①,0个零件②,利用率87% (%87%10040005698=⨯⨯) 方案一 下0个零件①,7个零件②,利用率91% (%91%10040007518=⨯⨯) 方案二下4个零件①,2个零件②,利用率96% (%96%100400025184698=⨯⨯+⨯) 方案三下3个零件①,3个零件②,利用率91% ( %91%100400035183698=⨯⨯+⨯) 方案四 (1)下2个零件①,5个零件②,利用率99% (%99%100400055182698=⨯⨯+⨯) 方案五下1个零件①,6个零件②,利用率95% (%95%100400065181698=⨯⨯+⨯) 方案六从式(1)可知,用4m长的圆钢总共有6种下料方法。

现用1X 、2X 、3X 、4X 、5X 、6X 分别表示按这种方式下料所需的圆钢数量,则下料方案可用表1表示。

2 / 8表1 下料方案Tab.1 Cutting material plan 原钢种类(m )数量零件① 零件② 方 案 4 1X5 0 方案一 4 2X0 7 方案二 4 3X 4 2 方案三 4 4X 3 3 方案四 4 5X 2 5 方案五 46X16方案六表示为数学模型就是Min 654321654321),,,,,(X X X X X X X X X X X X f +++++= (2)51X +43X +34X +25X +6X ≥4000 (3) 72X +23X +43X +55X +66X ≥3600 (4) X1≥0,X2≥0,X3≥0,X4≥0,X5≥0,X6≥0 (5)3 / 8式(2)称为目标函数,式(3)、式(4)和式(5)都称为约束条件。

机械优化设计经典实例

机械优化设计经典实例

机械优化设计经典实例机械优化设计是指通过对机械结构和工艺的改进,提高机械产品的性能和技术指标的一种设计方法。

机械优化设计可以在保持原产品功能和形式不变的前提下,提高产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。

本文将介绍几个经典的机械优化设计实例。

第一个实例是汽车发动机的优化设计。

汽车发动机是汽车的核心部件,其性能的提升对汽车整体性能有着重要影响。

一种常见的汽车发动机优化设计方法是通过提高燃烧效率来提高功率和燃油经济性。

例如,通过优化进气和排气系统设计,改善燃烧室结构,提高燃烧效率和燃油的利用率。

此外,采用新材料和制造工艺,减轻发动机重量,提高动力性能和燃油经济性也是重要的优化方向。

第二个实例是飞机机翼的优化设计。

飞机机翼是飞机气动设计中的关键部件,直接影响飞机的飞行性能、起降性能和燃油经济性。

机翼的优化设计中,常采用的方法是通过减小机翼的阻力和提高升力来提高飞机性能。

例如,优化机翼的气动外形,减小阻力和气动失速的风险;采用新材料和结构设计,降低机翼重量,提高飞机的载重能力和燃油经济性;优化翼尖设计,减小湍流损失,提高升力系数。

第三个实例是电机的优化设计。

电机是广泛应用于各种机械设备和电子产品中的核心动力装置。

电机的性能优化设计可以通过提高效率、减小体积、降低噪音等方面来实现。

例如,采用优化电磁设计和轴承设计,减小电机的损耗和噪音,提高效率;通过采用新材料和工艺,减小电机的尺寸和重量,实现体积紧凑和轻量化设计。

总之,机械优化设计在提高机械产品性能和技术指标方面有着重要应用。

通过针对不同机械产品的特点和需求,优化设计可以提高机械产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。

这些经典实例为我们提供了有效的设计思路和方法,帮助我们在实际设计中充分发挥机械优化设计的优势和潜力。

第八章机械优化设计实例

第八章机械优化设计实例
由于材料一定时,主轴内孔只与机床型号有关, 由于材料一定时,主轴内孔只与机床型号有关, 所以设计变量为: 所以设计变量为:
机械与材料学院
×
2、目标函数: 、目标函数:
考虑主轴最轻, 考虑主轴最轻,所以机床主轴优化设计的 目标函数为
材料的密度
机械与材料学院
×
3、约束条件: 、约束条件:
1)刚度约束条件:由于主轴刚度是一个重要 )刚度约束条件: 的性能指标,其外伸端的挠度y不得超过规定值 不得超过规定值y 的性能指标,其外伸端的挠度 不得超过规定值 0 所以可依此建立性能约束: 所以可依此建立性能约束:
例子
机械与材料学院
×
尺度变换前的等值线图
尺度变换后的等值线图
机械与材料学院
×
2、设计变量的尺度变换 、 ——对设计变量进行重新标度,使它们称 对设计变量进行重新标度, 对设计变量进行重新标度 为无量纲和规格化的设计变量。 为无量纲和规格化的设计变量。 方法: 方法:
原 设 计 变 量 新 设 计 变 量
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×
2、目标函数的确定 、
目标函数——一项设计所追求的指标的数学反映 一项设计所追求的指标的数学反映 目标函数 要求: 要求: 能够用来评价设计的优劣 必须是设计变量的可计算函数
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×
1)、优化目标的选择: )、优化目标的选择: )、优化目标的选择
应当对所追求的各项指标进行细致分析, 应当对所追求的各项指标进行细致分析,从 中选择最重要、 中选择最重要、最具代表性的指标作为优化 目标
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×
•在性能约束中,又有复杂和简单之分 在性能约束中, 在性能约束中 约束函数有的很简单,可以表示成显式形式, 约束函数有的很简单,可以表示成显式形式, 即反映设计变量之间明显的函数关系,这类约束叫 即反映设计变量之间明显的函数关系, 显式约束。 做显式约束。例如设计曲柄连杆机构时的曲柄存在 约束条件 有的只能表示成隐式形式,例如复杂结构的性 有的只能表示成隐式形式, 能约束函数(变形、应力、频率等) 能约束函数(变形、应力、频率等),需要通过有 限元或动力学计算求得,机构的运动误差要用数值 限元或动力学计算求得, 积分来计算,这类约束叫做隐式约束 隐式约束。 积分来计算,这类约束叫做隐式约束。

机械最优化设计及应用实例

机械最优化设计及应用实例

机械最优化设计及应用实例
机械最优化设计是指基于数学模型和优化算法,通过对机械系统的设计参数进行优化,以使系统满足一定的性能指标或者达到最优的设计目标。

以下是机械最优化设计的一些应用实例:
1. 汽车设计:汽车是一个复杂的机械系统,涉及到多个设计参数,如引擎排量、车身重量、气动设计等。

通过机械最优化设计,可以优化汽车的燃料效率、行驶稳定性等性能指标。

2. 飞机设计:飞机的设计涉及到多个参数,如机翼形状、机身结构等。

通过机械最优化设计,可以优化飞机的升力、阻力等性能指标,提高飞机的飞行效率和安全性。

3. 增材制造:增材制造是一种先进的制造技术,通过逐层加工材料来制造复杂的结构。

机械最优化设计可以用来优化增材制造的工艺参数,如激光功率、扫描速度等,以实现高质量、高效率的制造过程。

4. 结构优化:机械系统的结构设计是一个关键的环节,通过机械最优化设计,可以优化结构的刚度、强度、耐久性等性能指标,提高系统的工作性能和使用寿命。

5. 机器人设计:机器人是一种复杂的机械系统,涉及到多个参数,如关节结构、连杆长度等。

通过机械最优化设计,可以优化机器人的运动性能、负载能力等指标,提高机器人的工作效
率和精度。

总之,机械最优化设计在各个领域具有广泛的应用,可以提高机械系统的性能和效率,推动科技进步和工业发展。

机械优化设计实例

机械优化设计实例

机械优化设计作业一、优化设计问题的提出预制一无盖水槽,现有一块长为4m,宽为3m的长方形铁板作为原材料,想在这块铁板的四个角处剪去相等的正方形以制成无盖水槽,问如何剪法使水槽的底面积最大?二、建立问题的数学模型为了建成此无盖水槽,可设在这块铁板的四个角处剪去相等的正方形的边长为X,所建造水槽的底面积为S,分析问题有次问题变成在约束条件:X≥04-2X≥03-2X≥0限制下,求目标函数:S(X)=(4-2X)(3-2X)=4-14X+12的最大值。

由此可得此问题的数学模型为:Min S(X)=4约束条件:( =-X ≤0 ( = -(4-2X )≤0( =-(3-2X )≤0 算法为黄金分割法。

四、外推法确定最优解的搜索区间用外推法确定函数S (X )=4 索区间。

设初始点 , =S( )=12; = +h=0+1=1, =S( )=2;比较 和 ,因为 < h=2h=2x1=2, = +h=1+2=3, 比较 和 ,因为 > ,面,故搜索区间可定为[a,b]=[1,3]。

五、算法框图六、算法程序#include <math.h>#include <stdio.h>double obfunc(double x){double ff;ff=4*X*X-14*X+12;return(ff);}void jts(double x0,double h0,double s[],int n,double a[],double b[]) {int i;double x[3],h,f1,f2,f3;h=h0;for(i=0;i<n;i++)x[0]=x0;f1=obfunc(x[0]);for(i=0;i<n;i++) x[1]=x[0]+h*s[i];f2=obfunc(x[1]);if(f2>=f1){h=-h0;for(i=0;i<n;i++)x[2]=x[0];f3=f1;for(i=0;i<n;i++){x[0]=x[1];x[1]=x[2];}f1=f2;f2=f3;}for(;;){h=2.0*h;for(i=0;i<n;i++)x[2]=x[1]+h*s[i];f3=obfunc(x[2]);if(f2<f3)break;else{for(i=0;i<n;i++){x[0]=x[1];x[1]=x[2];}f1=f2;f2=f3;}}if(h<0)for(i=0;i<n;i++){a[i]=x[2];b[i]=x[0];}elsefor(i=0;i<n;i++){a[i]=x[0];b[i]=x[2];}printf("%4d",n);}double gold(double a[],double b[],double eps,int n,double xx) double f1,f2,ff,q,w;double x[3];for(i=0;i<n;i++){x[0]=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);x[1]=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);}f1=obfunc(x[0]); f2=obfunc(x[1]);do{if(f1>f2){for(i=0;i<n;i++){b[i]=x[0];x[0]=x[1];}f1=f2;for(i=0;i<n;i++)x[1]=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);f2=obfunc(x[1]);}else{for(i=0;i<n;i++){a[i]=x[1];x[1]=x[0];}f2=f1;for(i=0;i<n;i++)x[0]=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);f1=obfunc(x[0]);}q=0;for(i=0;i<n;i++)q=q+(b[i]-a[i])*(b[i]-a[i]);w=sqrt(q);}while(w>eps);for(i=0;i<n;i++)xx=0.5*(a[i]+b[i]);ff=obfunc(xx);printf("xx=ff=%5.2f,,,,%5.2f",xx,ff);return(ff);}void main(){int n=1;double a[1],b[1],xx;double s[]={1},x0=0;double eps1=0.001,h0=0.1;jts(x0,h0,s,n,a,b);gold(a,b,eps1,n,xx);七、程序运行结果与分析(1)程序运行结果(截屏)(2)结果分析、对与函数S(X)=(4-2X)(3-2X)=4-14X+12,令(X)=8X-14=0可解的X=1.75,说明程序运行结果正确。

机械优化设计范例--实例-mathcad:下料问题等

机械优化设计范例--实例-mathcad:下料问题等

例题:用一批长度为4m的圆钢,下长度为698mm的零件4000个和长度为518mm的零件3600个。

如何下料才能使消耗的圆钢数量最少?解:(一) 建立机械优化设计数学模型(设计变量、目标函数、约束条件)设698mm的零件记为①,518mm的零件记为②。

对本例题,若只用4m长的圆钢,则总共有6种下料方案:下5个零件①,0个零件②,利用率87% () 方案一下0个零件①,7个零件②,利用率91%()方案二下4个零件①,2个零件②,利用率96% ()方案三下3个零件①,3个零件②,利用率91%() 方案四(1)下2个零件①,5个零件②,利用率99%()方案五下1个零件①,6个零件②,利用率95% ()方案六从式(1)可知,用4m长的圆钢总共有6种下料方法.现用、、、、、分别表示按这种方式下料所需的圆钢数量,则下料方案可用表1表示。

表1 下料方案Tab。

1 Cutting material plan原钢种类(m)数量零件①零件②方案4 5 0 方案一4 0 7 方案二4 4 2 方案三4 3 3 方案四4 25 方案五4 1 6 方案六表示为数学模型就是(2)5+4+3+2+≥4000 (3)7+2++5+6≥3600 (4)X1≥0,X2≥0,X3≥0,X4≥0,X5≥0,X6≥0 (5)式(2)称为目标函数,式(3)、式(4)和式(5)都称为约束条件。

例题用数学语言描述为:在约束条件(3)、(4)和(5)的限制下,求目标函数(2)达到最小值时的数值。

(二)选择合适的优化方法。

由于本题数学模型中的目标函数和所有约束函数都是设计变量的线性函数,因此该问题为典型的线性规划问题,优化方法选用单纯性法。

(三)上机计算,求得最优解。

计算程序使用DCXF。

EXE。

具体程序使用方法请大家参看《机械优化设计上机实验指导书》。

上机求得结果为:(四)結果分析分析与评判率由88 。

5%提高到97%,提高了法二利用Mathcad 2001软件求解(具体求解过程参看:Mathcad 讲义提纲和“Mathcad在工程技术中的应用讲座")思考题:平板下料问题,如果已知平板材料长和宽分别为a和b,如果需要尺寸如图示矩形、椭圆、圆和平行四边形分别为N1、N2、N3和N4个,问如何进行下料使所需要的平板数量最少?。

机械优化设计经典实例PPT课件

机械优化设计经典实例PPT课件


x1
x2 x1
3/ 2


0
g3 (X ) 3 l 3 x3 0
g4 (X ) d x2 0
g5 ( X ) D d x1 x2 0
设计实例2: 平面连杆机构优化设计
一曲柄摇杆机构, M为连秆BC上一点, mm为预期的运动 轨迹,要求设计该 曲柄摇杆机构的有 关参数,使连杆上 点M在曲柄转动一 周中,其运动轨迹 (即连杆曲线)MM 最佳地逼近预期轨 迹mm。
6.12(x12 x22 )x3 106
设计实例1:
g1 ( X ) d 4 D 4 1.27 D 10 5 x2 4 x14 1.27 10 5 0
g2 ()

154.34D D4 d 4

Dd D
3/ 2

154.34x1 x14 x2 4
设计实例2:
设计一再现预期轨迹mm的曲柄摇杆机构。已知xA= 67mm,yA=10mm,等分数s=12,对应的轨迹mm 上12个点的坐标值见表,许用传动角[γ]=300。
设计实例2:
一、建立优化设计的数学模型
点M的坐标: xM xA l1 cos( ) l5 cos( ) yM yA l1 sin( ) l5 sin( )
( ) arccosl12 l22 l32 l42 2l1l4 cos
2l2 l12 l42 2l1l4 cos arctg l1 sin
l4 l1 cos
设计实例2:
点M的坐标: xM xA l1 cos( ) l5 cos( ) yM yA l1 sin( ) l5 sin( )

机械优化设计实例

机械优化设计实例

机械优化设计实例压杆是一根足够细长的直杆,以学号为p值,自定义有设计变量的尺寸限制值,求在p 一定时d i、d2和丨分别取何值时管状压杆的体积或重量最小?(内外直径分别为d i、d2)两端承向轴向压力,并会因轴向压力达到临界值时而突然弯曲,失去稳定性,所以,设计时,应使压应力不超过材料的弹性极限,还必须使轴向压力小于压杆的临界载荷。

解:根据欧拉压杆公式,两端铰支的压杆,其临界载荷为:I ――材料的惯性矩,EI为抗弯刚度1、设计变量现以管状压杆的内径d i、外径d2和长度l作为设计变量2、目标函数以其体积或重量作为目标函数3、约束条件以压杆不产生屈服和不破坏轴向稳定性,以及尺寸限制为约束条件,在外力为p的情况下建立优化模型:2)min = oiia F(兀屯小=扌一材)「压杆的最优化设计也㈤皿也2亟刍-皿。

4勿(忙)=韵佃1 dJ = P -卩匕型—瘩辽(茁—町)I2~M?嵐二(工)==止皿_£]玉o血(兀)=呂.SJ =右 ~ ^lmax —°3) .3 ■■' -J」j -工—二.g$ (光)~ & (£) —^2 2JHK—"」^W = ^W = U-/^ogO劭刘罚函数:反耐皿上严)二7寓-町)f +円{[诡[o,[cr]- + mm[ Q/]『+nun[ Q 鶴『+min[ 0,?]3 + ■■■)传递扭矩的等截面轴的优化设计2、目标函数?r 讪(為4-d「)―^—胡解:1、设计变量:冈区I以轴的重量 最轻作为目标函数:3、约束条件:T = —<[r]1)要求扭矩应力小于许用扭转应力,即:-匕式中: ' --------- 轴所传递的最大扭矩一「一一抗扭截面系数。

对实心轴 疋勿(匿)二內⑴二兰拿-罔空J7EZ2)要求扭转变形小于许用变形。

即:式中:G ――材料的剪切弹性模数32M T 13)结构尺寸要求的约束条件:若轴中间还要承受一个集中载荷,则约束条件中要考虑:根据弯矩联合作用得出的强度与 扭转约束条件、弯曲刚度的约束条件、对于较重要的和转速较高可能引起疲劳损坏的轴, 疲劳强度校核的安全系数法,增加一项疲劳强度不低于许用值的约束条件。

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用梯度投影法,对函数易于求导的问题,以可利 用导数信息的方法为好,例如可行方向法;对求导 非常困难的问题则应选用直接解法,例如复合形 法;对于高度非线性的函数,则应选用计算稳定性 较好的方法,例如BFGS变尺度法和内点惩罚函 数法相结合的方法。
• 编写计算机程序对于使用者来说,已经没 有多少工作要做了,因为已有许多成熟的 优化方法程序可供选择。使用者只需要将 数学模型按要求编写成子程序嵌入已有的 优化程序即可。
• 若一项工程设计中追求的目标是相互矛盾 的,这时常常取其中最主要的指标作为目 标函数,而其余的指标列为约束条件。也 就是说,不指望这些次要的指标都达到最 优,只要它们不致于过劣就可以了。
• 在工程实际中,应根据不同的设计对象, 不同的设计要求灵活地选择某项指标作为 目标函数。以下的意见可作为选择时的参 考。
步,它取得正确结果的前提,下面将专门讨论 这个问题。
• 优化方法的选择取决于数学模型的特点, 例如优化问题规模的大小,目标函数和约 束函数的性态以及计算精度等。在比较各 种可供选用的优化方法时,需要考虑的一 个重要因素是计算机执行这些程序所花费 的时间和费用,也即计算效率。
• 正确地选择优化方法,至今还没有一定的原则。 通常认为,对于目标函数和约束函数均为显函数 且设计变量个数不太多的回题,惩罚函数法较好; 对于只含线性约束的非线性规划问题,最适宜采
第一节 应用技巧
• 一、机械优化设计的一般过程 • 机械优化设计的全过程一般可分为如下几个步骤: • 1)建立优化设计的数学模型。 • 2)选择适当的优化方法。 • 3)编写计算机程序。 • 4)准备必要的初始数据并上机计算。 • 5)对计算机求得的结果进行必要的分析。 • 其中建立优化设计数学模型是首要的和关键的一
• 例如一架好的飞机,应该具有自重轻、净 载重量大,航程长,使用经济,价格便宜, 跑道长度合理等性能,显然这些都是设计 时追求的指标。但并不需要把它们都列为 目标函数,在这些指标中最重要的指标是 飞机的自重。因为采用轻的零部件建造的 自身重量最轻的飞机只会促进其它几项指 标,而不会损害其中任何一项。因此选择 飞机自重作为优化设计的目标函数应该是 最合适的了。
机械优化设计实例
• 针对机械优化设计实践中需要注意的问 题介绍一些可供使用的方法; 通过对机床主 轴结构优化设计、齿轮减速器优化设计、 平面连杆机构优化设计等工程实例的分析, 来说明在解决一个工程实际问题时,建立 优化设计数学模型,选择适当的优化方法, 编制计算机程序,最终得出符合要求的优 化设计结果等问题。
1.设计变量的选择
• 机械设计中的所有参数都是可变的,但是将所有的设计参 数都列为设计变量不仅会使问题复杂化,而且是没有必要 的。例如材料的机械性能由材料的种类决定,在机械设计 中常用材料的种类有限,通常可根据需要和经验事先选定, 因此诸如弹性模量、泊松比、许用应力等参数按选定材料 赋以常量更为合理;另一类状态参数,如功率、温度、应 力、应变、挠度、压力、速度、加速度等则通常可由设计 对象的尺寸、载荷以及各构件间的运动关系等计算得出, 多数情况下也没有必要作为设计变量。因此,在充分了解 设计要求的基础上,应根据各设计参数对目标函数的影响 程度认真分析其主次,尽量减少设计变量的数目,以简化 优化设计问题。另外还应注意设计变量应当相互独立,否 则会使目标函数出现“山脊”或“沟谷”,给优化带来困 难。
• 对于一般的机械,可按重量最轻或体积最小的要 求建立目标函数;对应力集中现象尤其突出的构件, 则以应力集中系数最小作为追求的目标,对于精 密仪器,应按其精度最高或误差最小的要求建立 目标函数。在机构设计中,当对所设计的机构的 运动规律有明确的要求时,可针对其运动学参数 建立目标函数;若对机构的动态特性有专门要求, 则应针对其动力学参数建立目标函数;而对于要求 再现运动轨迹的机构设计,则应根据机构的轨迹 误差最小的要求建立目标函数。
3.约束条件的确定
• 约束条件是就工程设计本身而提出的对设计变量 取值范围的限制条件。和目标函数一样,它们也 是设计变量的可计算函数。
• 如前所述,约束条件可分为性能约束和边界约 束两大类。性能约束通常与设计原理有关,有时 非常简单,如设计曲柄连杆机构时,按曲柄存在 条件而写出的约束函数均为设计变量的线性显函 数;有时却相当复杂,如对一个复杂的结构系统, 要计算其中各构件的应力和位移,常采用有限元 法,这时相应的约束函数为设计变量的隐函数, 计算这样的约束函数往往要花费很大的计算量。
• 步骤4)和5)对机械设计工作者来说,通常 不存在原则上的困难,这一点将结合实例 来说明。
二、建立数学模型的基本原则
• 建立数学模型的基本原则是优化设计中的一个重 要组成部分。优化结果是否可用,主要取决于所 建立数学模型是否能够确切而又简洁地反映工程 问题的客观实际。在建立数学模型时,片面地强 调确切,往往会使数学模型十分冗长、复杂,增 加求解问题的困难程度,有时甚至会使问题无法 求解;片面强调简洁,则可能使数学模型过份失真, 以致失去了求解的意义。合理的做法是在能够确 切反映工程实际问题的基础上力求简洁。设计变 量、目标函数和约束条件是组成优化设计数学模 型的三要素,下面分别予以讨论。
2.目标函数的确定
• 目标函数是一项设计所追求的指标的数 学反映,因此对它最基本的要求是能够用 来评价设计的优劣,同时必须是设计变量 的可计算函数。选择目标函数是整个优化 设计过程中最重要的决策之一。
• 有些问题存在着明显的目标函数,例如一个没有 特殊要求的承受静载的梁,自然希望它越轻越好, 因此选择其自重作为目标函数是没有异议的。但 设计一台复杂的机器,追求的目标往往较多,就 目前使用较成熟的优化方法来说,还不能把所有 要追求的指标都列为目标函数,因为这样做并不 一定能有效地求解。因此应当对所追求的各项指 标进行细致的分析,从中选择最重要最具有代表 性的指标作为设计追求的目标。
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