机械优化设计期末考试试卷

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(完整版)机械优化设计试卷期末考试及答案

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第一、填空题1.组成优化设计的数学模型的三要素是 设计变量 、目标函数 和 约束条件 。

2.可靠性定量要求的制定,即对定量描述产品可靠性的 参数的选择 及其 指标的确定 。

3.多数产品的故障率随时间的变化规律,都要经过浴盆曲线的 早期故障阶段 、 偶然故障阶段 和 耗损故障阶段 。

4.各种产品的可靠度函数曲线随时间的增加都呈 下降趋势 。

5.建立优化设计数学模型的基本原则是在准确反映 工程实际问题 的基础上力求简洁 。

6.系统的可靠性模型主要包括 串联模型 、 并联模型 、 混联模型 、 储备模型 、 复杂系统模型 等可靠性模型。

7. 函数f(x 1,x 2)=2x 12 +3x 22-4x 1x 2+7在X 0=[2 3]T 点处的梯度为 ,Hession矩阵为 。

(2.)函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦8.传统机械设计是 确定设计 ;机械可靠性设计则为 概率设计 。

9.串联系统的可靠度将因其组成单元数的增加而 降低 ,且其值要比可靠度 最低 的那个单元的可靠度还低。

10.与电子产品相比,机械产品的失效主要是 耗损型失效 。

11. 机械可靠性设计 揭示了概率设计的本质。

12. 二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定。

13.对数正态分布常用于零件的 寿命疲劳强度 等情况。

14.加工尺寸、各种误差、材料的强度、磨损寿命都近似服从 正态分布 。

15.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向,模型求解 两方面的内容。

17.无约束优化问题的关键是 确定搜索方向 。

18.多目标优化问题只有当求得的解是 非劣解 时才有意义,而绝对最优解存在的可能性很小。

19.可靠性设计中的设计变量应具有统计特征,因而认为设计手册中给出的数据范围涵盖了均值左右 3σ 的区间。

机械优化设计试卷期末考试及答案

机械优化设计试卷期末考试及答案

第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较 慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和 计算最佳步长15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释 1.凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数,则称此问题为凸规划。

机械优化设计试题及答案

机械优化设计试题及答案

机械优化设计试题及答案### 机械优化设计试题及答案#### 一、选择题(每题2分,共10分)1. 机械优化设计的最基本目标是什么?- A. 最小化成本- B. 最大化效率- C. 确保安全性- D. 以上都是2. 以下哪个是优化设计中常用的数学方法?- A. 线性代数- B. 微积分- C. 概率论- D. 几何学3. 在进行机械优化设计时,以下哪个因素通常不是设计变量? - A. 材料选择- B. 尺寸参数- C. 工作温度- D. 制造工艺4. 机械优化设计中,约束条件通常包括哪些类型?- A. 应力约束- B. 位移约束- C. 速度约束- D. 所有上述5. 以下哪个软件不是用于机械优化设计的?- A. ANSYS- B. MATLAB- C. AutoCAD- D. SolidWorks#### 二、简答题(每题10分,共20分)1. 简述机械优化设计的基本步骤。

2. 解释什么是多目标优化,并举例说明其在机械设计中的应用。

#### 三、计算题(每题15分,共30分)1. 假设有一个机械臂设计问题,需要优化其长度以获得最大的工作范围。

如果机械臂的长度 \( L \) 与工作范围 \( R \) 的关系为 \( R = L \times \sin(\theta) \),其中 \( \theta \) 是机械臂与水平面的夹角,\( 0 \leq \theta \leq 90^\circ \),求当 \( \theta = 45^\circ \) 时,机械臂的最佳长度 \( L \)。

2. 考虑一个简单的梁结构,其长度为 \( 10 \) 米,承受均布载荷\( q = 10 \) kN/m。

若梁的弯曲刚度 \( EI \) 为 \( 1 \times10^7 \) Nm²,求梁的最大挠度 \( \delta \)。

#### 四、论述题(每题15分,共30分)1. 论述机械优化设计在现代制造业中的重要性。

机械优化设计试卷期末考试及答案(补充版)

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第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较 慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k XX d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和 计算最佳步长15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释1.凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数,则称此问题为凸规划。

机械优化设计试卷期末考试及答案汇编

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第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较 慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和 计算最佳步长15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释 1.凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数,则称此问题为凸规划。

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第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定 9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k XX d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和 计算最佳步长15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释 1.凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数,则称此问题为凸规划。

机械优化设计试卷期末考试及答案(补充版)

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第一、填空题1、组成优化设计数学模型得三要素就是设计变量、目标函数、约束条件。

2、函数在点处得梯度为,海赛矩阵为3、目标函数就是一项设计所追求得指标得数学反映,因此对它最基本得要求就是能用来评价设计得优劣,,同时必须就是设计变量得可计算函数。

4、建立优化设计数学模型得基本原则就是确切反映工程实际问题,得基础上力求简洁。

5、约束条件得尺度变换常称规格化,这就是为改善数学模型性态常用得一种方法。

6、随机方向法所用得步长一般按加速步长法来确定,此法就是指依次迭代得步长按一定得比例递增得方法。

7、最速下降法以负梯度方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为梯度法,其收敛速度较慢。

8、二元函数在某点处取得极值得充分条件就是必要条件就是该点处得海赛矩阵正定9、拉格朗日乘子法得基本思想就是通过增加变量将等式约束优化问题变成无约束优化问题,这种方法又被称为升维法。

10改变复合形形状得搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法得基本思想就是把多变量得优化问题转化为单变量得优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现相互矛盾得约束,,另外应当尽量减少不必要得约束。

13.目标函数就是n维变量得函数,它得函数图像只能在n+1,空间中描述出来,为了在n维空间中反映目标函数得变化情况,常采用目标函数等值面得方法。

14、数学规划法得迭代公式就是,其核心就是建立搜索方向, 与计算最佳步长15协调曲线法就是用来解决设计目标互相矛盾得多目标优化设计问题得。

16、机械优化设计得一般过程中, 建立优化设计数学模型就是首要与关键得一步,它就是取得正确结果得前提。

二、名词解释1.凸规划对于约束优化问题若、都为凸函数,则称此问题为凸规划。

2.可行搜索方向就是指当设计点沿该方向作微量移动时,目标函数值下降,且不会越出可行域。

3.设计空间:n个设计变量为坐标所组成得实空间,它就是所有设计方案得组合4.、可靠度产品在规定得条件,规定得时间内完成规定功能得概率、5.收敛性就是指某种迭代程序产生得序列收敛于6、非劣解:就是指若有m个目标,当要求m-1个目标函数值不变坏时,找不到一个X,使得另一个目标函数值比,则将此为非劣解。

机械优化设计试卷期末考试及答案(补充版)

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第一、填空题 1. 组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量、 目标函数、约束条件T 23.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4. 建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简 _洁 ___ 。

5. 约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6. 随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。

7. 最速下降法以_负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为梯度法,其收敛速度较慢 。

8•二元函数在某点处取得极值的充分条件是If X 0 =O 必要条件是该点处的海赛矩阵正9•拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式纟 __________ 优化问题变成无 约束优化问题,这种方法又被称为升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩 11坐标轮换法的基本思想是把多变量的优化问题转化为单变量的优化问题12 •在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束,,另外应当尽量减少不必要的约束。

13 •目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在 n+1,空间中描述出来,为了在 n维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。

14.数学规划法的迭代公式是 —X k 1= X k=∙kd k—,其核心是建立搜索方向, —和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决设计目标互相矛盾的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型是首要和关键的一步, 它是取得正确结果的前提。

、名词解释1 •凸规划对于约束优化问题min f Xs.t g j(X )≤0 (j =1,2,3,…,m)若f X、g j X (j =1,2,3,…,m)都为凸函数,则称此问题为凸规划。

机械优化设计试卷期末考试及答案(补充版)

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第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是设计变量、目标函数、约束条件。

2.函数在点处的梯度为,海赛矩阵为3.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用来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映工程实际问题,的基础上力求简洁。

5.约束条件的尺度变换常称规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按加速步长法来确定,此法是指依次迭代的步长按一定的比例递增的方法。

7.最速下降法以负梯度方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为梯度法,其收敛速度较慢。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是必要条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束优化问题变成无约束优化问题,这种方法又被称为升维法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量的优化问题转化为单变量的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现相互矛盾的约束,,另外应当尽量减少不必要的约束。

13.目标函数是n维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n维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。

14.数学规划法的迭代公式是,其核心是建立搜索方向,和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决设计目标互相矛盾的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中,建立优化设计数学模型是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释1.凸规划对于约束优化问题若、都为凸函数,则称此问题为凸规划。

2.可行搜索方向是指当设计点沿该方向作微量移动时,目标函数值下降,且不会越出可行域。

3.设计空间:n个设计变量为坐标所组成的实空间,它是所有设计方案的组合4..可靠度产品在规定的条件,规定的时间内完成规定功能的概率.5.收敛性是指某种迭代程序产生的序列收敛于6.非劣解:是指若有m个目标,当要求m-1个目标函数值不变坏时,找不到一个X,使得另一个目标函数值比,则将此为非劣解。

机械优化设计试卷期末考试与答案(补充版)

机械优化设计试卷期末考试与答案(补充版)

第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用 来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步 长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较 慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无 约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释1.凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤ (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数,则称此问题为凸规划。

机械优化设计期末复习题及答案

机械优化设计期末复习题及答案

机械优化设计期末复习题及答案一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、 目标函数 、 约束条件 。

2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦,海赛矩阵为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.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用来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映 工程实际问题,的基础上力求简洁 。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以 负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为 梯度法,其收敛速度较 慢 。

8.二元函数在某点处取得极值的必要条件是()00f X ∇= , 充分条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束 。

13.目标函数是n 维变量的函数,它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来,为了在n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 1k k k k X X d α+=+ ,其核心是 建立搜索方向, 和 计算最佳步长 。

15协调曲线法是用来解决 设计目标互相矛盾 的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中, 建立优化设计数学模型 是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

机械优化设计试题及答案

机械优化设计试题及答案

机械优化设计试题及答案一、选择题1. 机械优化设计中的“优化”指的是:A. 最小化成本B. 最大化效益B. 达到设计目标D. 以上都是答案:D2. 以下哪项不是机械优化设计的基本步骤?A. 确定设计变量B. 确定目标函数C. 确定约束条件D. 进行材料选择答案:D3. 在机械优化设计中,目标函数通常是用来衡量:A. 设计的可行性B. 设计的安全性C. 设计的经济性D. 设计的最优性答案:D二、填空题4. 机械优化设计通常采用的数学方法包括_______、_______和_______。

答案:线性规划;非线性规划;动态规划5. 机械优化设计中,约束条件可以是等式约束也可以是_______。

答案:不等式约束三、简答题6. 简述机械优化设计中目标函数的作用。

答案:目标函数在机械优化设计中的作用是量化设计目标,为设计提供评价标准,指导设计过程朝着最优解方向进行。

7. 描述机械优化设计中设计变量、目标函数和约束条件之间的关系。

答案:设计变量是优化设计中可以调整的参数;目标函数是设计过程中需要优化或最小化/最大化的量;约束条件是设计过程中必须满足的限制,它们共同定义了优化问题的边界和可行性。

四、计算题8. 假设有一个机械部件的重量W与其尺寸L和宽度H的关系为W = 2LH,成本C与重量W和材料单价P的关系为C = 10W + P。

若L和H 的取值范围均为[1,5],材料单价P为常数,求在满足强度要求的前提下,如何确定L和H的值以最小化成本C。

答案:首先,根据题目给出的关系式,我们可以将成本C表示为C = 10 * 2LH + P = 20LH + P。

由于P为常数,我们只需考虑如何最小化20LH。

由于L和H的取值范围相同,我们可以令L = H,此时C = 20L^2。

在[1,5]的范围内,当L = 1时,C达到最小值,即C_min = 20。

五、论述题9. 论述机械优化设计在现代机械工程中的重要性及其应用前景。

机械专业机械优化设计试卷期末考试及答案

机械专业机械优化设计试卷期末考试及答案

机械专业机械优化设计试卷期末考试及答案各大理工名校机械专业通用第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是、、件。

函数在点处的梯度为,海赛矩阵为3.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用来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映力求简洁。

5.约束条件的尺度变换常称这是为改善数学模型性态常用的一种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按法来确定,此法是指依次迭代的步长按一定的比例递增的方法。

7.最速下降法以度法,其收敛速度较慢。

8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是赛矩阵正定9.优化问题变成约束优化问题,这种方法又被称为升维法。

1011 的优化问题转化为的优化问题12(在选择约束条件时应特别注意避免出现,另外应当尽量减少不必要的约束。

13(目标函数是n维变量的函数,它的函数图像只能在空间中描述出来,为了在n维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。

14.数学规划法的迭代公式是,其核心是和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决16.机械优化设计的一般过程中,是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、名词解释1(凸规划对于约束优化问题若、都为凸函数,则称此问题为凸规划。

2(可行搜索方向是指当设计点沿该方向作微量移动时,目标函数值下降,且不会越出可行域。

3(设计空间:n个设计变量为坐标所组成的实空间,它是所有设计方案的组合4(.可靠度5(收敛性是指某种迭代程序产生的序列收敛于6.非劣解:是指若有m个目标,当要求m-1个目标函数值不变坏时,找不到一个X,使得另一个目标函数值比,则将此为非劣解。

7. 黄金分割法:是指将一线段分成两段的方法,使整段长与较长段的长度比值等于较长段与较短段长度的比值。

8.可行域:满足所有约束条件的设计点,它在设计空间中的活动范围称作可行域。

9.维修度略三、简答题1(什么是内点惩罚函数法,什么是外点惩罚函数法,他们适用的优化问题是什么,在构造惩罚函数时,内点惩罚函数法和外点惩罚函数法的惩罚因子的选取有何不同,1)内点惩罚函数法是将新目标函数定义于可行域内,序列迭代点在可行域内逐步逼近约束边界上的最优点。

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2.函数 f (x 1, x 2 ) = x 12 + x 22 - 4x 1x 2 + 5 在 X 0 = ⎢ ⎥ 点处的梯度为 ⎢ ⎥ ,海赛矩阵为 ⎢⎦机械优化设计期末复习题一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是 设计变量 、目标函数 、约束条件。

⎡2⎤ ⎡-12⎤ ⎣4⎦⎣ 0 ⎦⎡ 2 ⎣-4-4⎤ 2 ⎥3.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用来评价设计的优劣,,同时必须是设计变量的可计算函数 。

4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映工程实际问题,的基础上力求简洁。

5.约束条件的尺度变换常称 规格化,这是为改善数学模型性态常用的一 种方法。

6.随机方向法所用的步长一般按 加速步长 法来确定,此法是指依次迭代的步长按一定的比例 递增的方法。

7.最速下降法以负梯度 方向作为搜索方向,因此最速下降法又称为梯度法,其收敛速度较 慢。

8.二元函数在某点处取得极值的必要条件是 ∇f (X 0 ) = 0 , 充分条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束 优化问题变成 无约束优化问题,这种方法又被称为 升维 法。

10 改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩11 坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为 单变量 的优 化问题12.在选择约束条件时应特别注意避免出现 相互矛盾的约束, ,另外应当尽量减少不必要的约束。

13.目标函数是 n 维变量的函数,它的函数图像只能在 n+1,空间中描2 X (2) = [ , ]T为述出来,为了在 n 维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。

14.数学规划法的迭代公式是 X k +1 = X k + αk d k,其核心是 建立搜索方向, 和计算最佳步长 。

15 协调曲线法是用来解决设计目标互相矛盾的多目标优化设计问题的。

16.机械优化设计的一般过程中,建立优化设计数学模型是首要和关键的一步,它是取得正确结果的前提。

二、选择题 1、下面 方法需要求海赛矩阵。

A 、最速下降法B 、共轭梯度法C 、牛顿型法D 、DFP 法2、对于约束问题min f (X ) = x 1+ x 2 - 4x 2 + 4 g 1 (X ) = x 1 - x 2 -1 ≥ 0 g 2 (X ) = 3 - x 1 ≥ 0 g 3 (X ) = x 2 ≥ 0根据目标函数等值线和约束曲线,判断 X (1) = [1,1]T 为 ,5 1 2 2。

A .内点;内点B. 外点;外点C. 内点;外点D. 外点;内点3、内点惩罚函数法可用于求解__________优化问题。

A 无约束优化问题B只含有不等式约束的优化问题C只含有等式的优化问题D含有不等式和等式约束的优化问题4、拉格朗日乘子法是求解等式约束优化问题的一种经典方法,它是一种___________。

A、降维法B、消元法C、数学规划法D、升维法5、对于一维搜索,搜索区间为[a,b],中间插入两个点a1、b1,a1<b1,计算出f(a1)<f(b1),则缩短后的搜索区间为___________。

A[a1,b1]B[b1,b]C[a1,b]D[a,b1]6、_________不是优化设计问题数学模型的基本要素。

A设计变量B约束条件C目标函数D最佳步长7、变尺度法的迭代公式为x k+1=x k-αk H k▽f(x k),下列不属于H k必须满足的条件的是________。

A.H k之间有简单的迭代形式B.拟牛顿条件C.与海塞矩阵正交D.对称正定8、函数f(X)在某点的梯度方向为函数在该点的。

A、最速上升方向B、上升方向C、最速下降方向D、下降方向9、下面四种无约束优化方法中,__________在构成搜索方向时没有使用到目标函数的一阶或二阶导数。

A梯度法B牛顿法C变尺度法D坐标轮换法10、设f(X)为定义在凸集R上且具有连续二阶导数的函数,则f(X)在R 上为凸函数的充分必要条件是海塞矩阵G(X)在R上处处。

A正定B半正定C负定D半负定11、通常情况下,下面四种算法中收敛速度最慢的是A牛顿法B梯度法C共轭梯度法D变尺度法12、一维搜索试探方法——黄金分割法比二次插值法的收敛速度。

A、慢B、快C、一样D、不确定13、下列关于最常用的一维搜索试探方法——黄金分割法的叙述,错误的是,假设要求在区间[a,b]插入两点α1、α2,且α1<α2。

A、其缩短率为0.618B、α1=b-λ(b-a)C、α1=a+λ(b-a)D、在该方法中缩短搜索区间采用的是外推法。

14、与梯度成锐角的方向为函数值方向,与负梯度成锐角的方向为函数值方向,与梯度成直角的方向为函数值方向。

A、上升B、下降C、不变D、为零15、二维目标函数的无约束极小点就是。

A、等值线族的一个共同中心B、梯度为0的点C、全局最优解D、海塞矩阵正定的点16、最速下降法相邻两搜索方向d k和d k+1必为向量。

A相切B正交C成锐角D共轭17、下列关于共轭梯度法的叙述,错误的是。

A需要求海赛矩阵B除第一步以外的其余各步的搜索方向是将负梯度偏转一个角度C共轭梯度法具有二次收敛性D第一步迭代的搜索方向为初始点的负梯度18、下列关于内点惩罚函数法的叙述,错误的是。

A可用来求解含不等式约束和等式约束的最优化问题。

B惩罚因子是不断递减的正值C初始点应选择一个离约束边界较远的点。

D初始点必须在可行域内三、问答题1.什么是内点惩罚函数法?什么是外点惩罚函数法?他们适用的优化问题是什么?在构造惩罚函数时,内点惩罚函数法和外点惩罚函数法的惩罚因子的选取有何不同?1)内点惩罚函数法是将新目标函数定义于可行域内,序列迭代点在可行域内逐步逼近约束边界上的最优点。

内点法只能用来求解具有不等式约束的优化问题。

内点惩罚函数法的惩罚因子是由大到小,且趋近于0的数列。

相邻两次迭代的惩罚因子的关系为r k=cr k-1(k=1,2,⋅⋅⋅)c为惩罚因子的缩减系数,其为小于1的正数,通常取值范围在0.1~0.72)外点惩罚函数法简称外点法,这种方法新目标函数定义在可行域之外,序列迭代点从可行域之外逐渐逼近约束边界上的最优点。

外点法可以用来求解含不等式和等式约束的优化问题。

外点惩罚函数法的惩罚因子,它是由小到大,且趋近于∞的数列。

惩罚因子按下式递增r k=cr k-1(k=1,2,⋅⋅⋅),式中c为惩罚因子的递增系数,通常取c=5~10( ). . 1 0s t g x x= - ≤⎪⎩( )min f X = ()1 21x x ++ 2 2 22.为什么说共轭梯度法实质上是对最速下降法进行的一种改进?.答:共轭梯度法是共轭方向法中的一种,在该方法中每一个共轭向量都依赖于迭代点处的负梯度构造出来的。

共轭梯度法的第一个搜索方向取负梯度方向,这是最速下降法。

其余各步的搜索方向是将负梯度偏转一个角度,也就是对负梯度进行修正。

所以共轭梯度法的实质是对最速下降法的一种改进。

四、计算题1、用外点法求解此数学模型⎧⎪min F (X ) = x ⎨2 将 f (x ) = 2x 1 + 6x 2 + 2x 1x 2 + 2x 1 + 3x 2 +3 写成标准二次函数矩阵的形式。

min f (X ) = x 1 + x 23 用外点法求解此数学模型 : s .t .g 1 (X ) = x 1 - x 2 ≤ 0g 2 (X ) = -x 1 ≤ 04 求出 f (x ) = 2x 1 - 6x 1 + 2x 2 - 4x 2 + 20 的极值及极值点。

1 335 用外点法求解此数学模型 : s .t .g 1 (X ) = -x 1 +1 ≤ 0 g 2 (X ) = x 2 ≥ 0(提示:可构造惩罚函数φ (x , r ) = f (x ) - r ∑ ln [g u (x )],然后用解析法求解。

T T TT 0 T 0 T6.用内点法求下列问题的最优解:min f (x ) = x 12 + x 2 - 2x 1 + 1 s ⋅ tg 1 = 3 - x 2 ≤ 02u =1)。

7.设已知在二维空间中的点 x = [x 1 x 2 ] ,并已知该点的适时约束的梯度∇g = [- 1 - 1] ,目标函数的梯度 ∇f = [- 0.5 1] ,试用简化方法确定一个适用的可行方向。

8. 用梯度法求下列无约束优化问题:Min F(X)=x 12+4x 22,设初始点取为X (0)=[2 2]T ,以梯度模为终止迭代准则,其收敛精度为 5。

9. 对边长为 3m 的正方形铁板,在四个角处剪去相等的正方形以制成方形无盖水槽,问如何剪法使水槽的容积最大?建立该问题的优化设计的数学模型。

10. 已知约束优化问题:min f (x ) = 4x 1 - x 2 - 12s ⋅ tg 1(x ) = x 12 + x 2 - 25 ≤ 0 g 2 (x ) = -x 1 ≤ 0 g 3 (x ) = -x 2 ≤ 0试以 x 10 = [2 1] , x 2 = [4 1] , x 3 = [3 3] 为复合形的初始顶点,用复合形法进行一次迭代计算。

11.使用黄金分割法确定函数 f (x ) = 3x 3 - 4x + 2 的极值点。

初始点( ) ( ) 21 2min 2f Xx x = - + 2 2x 0 = 0, h = 1,ε = 0.8 。

(使用进退法先确定初始区间)12. 用阻尼牛顿法求函数 f (X ) = x 1 + 25x 2 的极小点。

13. 利用库恩-塔克条件判断 X * = [1, 0]点是不是下列优化设计数学模型的极值点?2s .t . g 1 (X ) = x1 + x2 -1 ≤ 0 g 2 (X ) = -x 1 ≤ 0 g3 (X ) = -x 2 ≤ 0四、解答题1、试用梯度法求目标函数 f(X)=1.5x 12+0.5x 22- x 1x 2-2x 1 的最优解,设初始点 x (0)=[-2,4]T ,选代精度 ε=0.02(迭代一步)。

2、试用牛顿法求 f( X)=(x 1-2)2+(x 1-2x 2)2 的最优解,设初始点 x (0)=[2,1]T 。

3、设有函数 f(X)=x 12+2x 22-2x 1x 2-4x 1,试利用极值条件求其极值点和极值。

4、求目标函数 f( X )=x 12+x 1x 2+2x 22 +4x 1+6x 2+10 的极值和极值点。

5、试证明函数 f( X )=2x 12+5x 22 +x 32+2x 3x 2+2x 3x 1-6x 2+3 在点[1,1,-2]T处具有极小值。

6、给定约束优化问题min f(X)=(x 1-3)2+(x 2-2)2] 8、用共轭梯度法求函数 f (x 1, x 2 ) = x 12 + x 22 - x 1x 2 - 2x 1 的极小点。

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