机械优化设计试卷期末考试及答案

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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

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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。

机械优化设计试题及答案

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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)

机械优化设计试卷期末考试及答案(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 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。

大学期末考试机械优化设计复习题及其答案

大学期末考试机械优化设计复习题及其答案

1化问题的三要素:设计变量,约束条件, 目标函数。

2机械优设计数学规划法的核心:一、建立搜索方向,二、计算最佳步长因子 3外推法确定搜索区间,函数值形成 高-低-高 区间4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5若n 维空间中有两个非零向量d0,d1,满足(d0)TGd1=0,则d0、d1之间存在_共轭关系6,与负梯度成锐角的方向为函数值 下降 方向,与梯度成直角的方向为函数值 不变 方向。

外点;内点的判别7那三种方法不要求海赛矩阵:最速下降法 共轭梯度法 变尺度法 8、那种方法不需要要求一阶或二阶导数: 坐标轮换法 9、拉格朗日乘子法是 升维法 P3710、惩罚函数法又分为外点惩罚函数法、内点惩罚函数法、混合惩罚函数法三种11,.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-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦12.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 。

13.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 。

14.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。

15,.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。

16.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 。

17二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18.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。

19,改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩20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21.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 。

机械优化设计试卷期末考试及答案汇编

机械优化设计试卷期末考试及答案汇编

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。

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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。

扬州大学大三机械专业机械优化设计试卷期末考试及答案

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扬州大学机械优化设计试卷(A )班级:_________学号__________姓名___________(注意:试卷满分100,时间100分钟,请考生将答案做于试卷答题纸上,违者以零分处理)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。

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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。

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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。

机械优化设计试卷及答案

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百度文库《机械优化设计》复习题及答案一、填空题1、用最速下降法求f(X)=100(X2-X12)2+(1- X1)2的最优解时,设X(0)=[,]T,第一步迭代的搜索方向为[-47;-50]。

2、机械优化设计采用数学规划法,其核心一是建立搜索方向二是计算最佳步长因子。

3、当优化问题是—凸规划的情况下,任何局部最优解就是全域最优解。

4、应用进退法来确定搜索区间时,最后得到的三点,即为搜索区间的始点、中间点和终点,它们的函数值形成高-低-高趋势。

5、包含n个设计变量的优化问题,称为J 维优化问题。

6、函数1X T HX + B T X + C的梯度为HX+B。

7、设G为nxn对称正定矩阵,若n维空间中有两个非零向量d。

,d i,满足(d0)T Gd i=0,则d0、d i之间存在-共轭关系。

8、设计变量、约束条件、目标函数是优化设计问题数学模型的基本要素。

9、对于无约束二元函数f (x ,x2),若在x°(x w,x20)点处取得极小值,其必要条件是梯度为零,充分条件是2海塞矩阵正定。

10、库恩-塔克条件可以叙述为在极值点处目标函数的梯度为起作用的各约束函数梯度的非负线性组合。

11、用黄金分割法求一元函数f (x ) = x 2 -10 x + 36的极小点,初始搜索区间[a,b] = [-10,10],经第一次区间消去后得到的新区间为□。

12、优化设计问题的数学模型的基本要素有设计变量、约束条件目标函数、13、牛顿法的搜索方向d k=,其计算量大,且要求初始点在极小点逼近位置。

14、将函数f(X)=X]2+Xo2-X1X0-10X]-4Xo+60 表示成1X T HX + B T X + C的形12 1212 2式。

15、存在矩阵H,向量d1,向量d2,当满足(d1)TGd2=0 ,向量d1和向量d2是关于H共轭。

16、采用外点法求解约束优化问题时,将约束优化问题转化为外点形式时引入的惩罚因子r数列,具有由小到大趋于无穷特点。

机械优化设计试卷期末考试与答案(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 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。

大学期末考试机械优化设计复习题及其答案

大学期末考试机械优化设计复习题及其答案

大学期末考试机械优化设计复习题及其答案1化问题的三要素:设计变量,约束条件,目标函数。

2机械优设计数学规划法的核心:一、建立搜索方向,二、计算最佳步长因子3外推法确定搜索区间,函数值形成高-低-高区间4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5若n维空间中有两个非零向量d0,d1,满足(d0)TGd1=0,则d0、d1之间存在_共轭关系6,与负梯度成锐角的方向为函数值下降方向,与梯度成直角的方向为函数值不变方向。

外点;内点的判别7那三种方法不要求海赛矩阵:最速下降法共轭梯度法变尺度法8、那种方法不需要要求一阶或二阶导数:坐标轮换法9、拉格朗日乘子法是升维法P3710、惩罚函数法又分为外点惩罚函数法、内点惩罚函数法、混合惩罚函数法三种11,.函数在点处的梯度为,海赛矩阵为12.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。

13.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。

14.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。

15,.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。

16.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。

17二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18.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。

19,改变复合形形状的搜索方法主要有反射,扩张,收缩,压缩20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21.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。

22.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。

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试题一:1. 请简述机械优化设计的定义及重要性。

答案:机械优化设计是通过数学模型和计算机仿真技术,以最优化的方式对机械结构进行设计和改进的过程。

机械优化设计的重要性在于能够提高机械产品的性能和效率,降低成本和能源消耗,并且缩短产品开发周期。

2. 请阐述机械优化设计的基本步骤及流程。

答案:机械优化设计的基本步骤包括:问题定义、数学建模、解的搜索、结果评价和优化、最优解验证等。

具体流程如下:(1) 问题定义:明确机械优化设计的目标和约束条件,例如提高某项指标、降低成本等。

(2) 数学建模:通过将机械系统抽象为数学模型,建立与优化目标和约束条件相关的函数关系。

(3) 解的搜索:采用合适的搜索算法,寻找函数的最优解或近似最优解。

(4) 结果评价和优化:对搜索得到的解进行评价和分析,进一步进行调整和改进,以得到更好的解。

(5) 最优解验证:通过实验或仿真验证最优解的可行性和有效性。

试题二:1. 请简述梯度下降法在机械优化设计中的应用原理。

答案:梯度下降法是一种常用的优化算法,其原理是通过求解函数的梯度向量,并采取沿着梯度方向逐步迭代优化的方法。

在机械优化设计中,可以将需要优化的机械结构的性能指标作为目标函数,通过梯度下降法不断调整结构参数,以寻找最优解。

2. 请列举至少三种机械优化设计的常用方法。

答案:常见的机械优化设计方法包括:遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

其中:(1) 遗传算法通过模拟生物进化过程,通过选择、交叉和变异等操作,逐渐优化机械结构,以达到最优解。

(2) 粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群的行为,通过不断迭代更新粒子的位置和速度,最终找到最优解。

(3) 模拟退火算法基于金属退火的原理,随机选择新解,并通过一定的准则接受或拒绝新解,以便在解空间中发现更优解。

试题三:1. 请解释有限元分析在机械优化设计中的作用。

答案:有限元分析是一种基于数值计算的方法,通过将复杂的结构划分成有限个单元,建立结构的有限元模型,并对其进行离散化求解,用于分析机械结构的应力、振动、热传导等特性。

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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()2
2
121
212,45f 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
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。

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(){}0,1,k X k =⋅⋅⋅收敛于1lim k k X X +*→∞
=
6.非劣解:是指若有m 个目标()()1,2,i f X i m =⋅⋅⋅,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()i f X 比()i f X *,则将此X *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。

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 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1(1,2,)k k r cr k -==⋅⋅⋅,式中c 为惩罚因子的递增系数,通常取5~10c =
2.共轭梯度法中,共轭方向和梯度之间的关系是怎样的?试画图说明。

. 对于二次函数,()1
2T T f X X GX b X c =++,从k X 点出发,沿G 的某一共轭方向k
d 作一维搜索,到达1k X +点,则1k X +点处的搜索方向j d 应满足()
()10T
j k k d g g +-=,即终
点1k X +与始点k X 的梯度之差1k k g g +-与k d 的共轭方向j d 正交。

3.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。

4.写出故障树的基本符号及表示的因果关系。


5.算法的收敛准则由哪些?试简单说明。


6.优化设计的数学模型一般有哪几部分组成?简单说明。


7.简述随机方向法的基本思路
答:随机方向法的基本思路是在可行域内选择一个初始点,利用随机数的概率特性,产生若干个随机方向,并从中选择一个能使目标函数值下降最快的随机方向作为可行搜索方向。

从初始点出发,沿搜索方向以一定的步长进行搜索,得到新的X 值,新点应该满足一定的条件,至此完成第一次迭代。

然后将起始点移至X ,重复以上过程,经过若干次迭代计算后,最终取得约束最优解。

三、计算题
1.试用牛顿法求()221285f X x x =+的最优解,设()[]01010T
X =。

初始点为()[]01010T
X =,则初始点处的函数值和梯度分别为
()()0120
121700164200410140f X x x f X x x =+⎡⎤⎡⎤∇==⎢⎥⎢⎥+⎣⎦⎣⎦
,沿梯度方向进行一维搜索,有
0α为一维搜索最佳步长,应满足极值必要条件 ()001060000596000ϕαα'=-=, 从而算出一维搜索最佳步长 059600
0.05622641060000
α=
=
则第一次迭代设计点位置和函数值01
010200 1.245283010140 2.1283019X αα--⎡⎤⎡⎤
==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣
⎦ ()124.4528302f X =,从而完成第一次迭代。

按上面的过程依次进行下去,便可求得最优解。

2、试用黄金分割法求函数()20
f ααα
=+
的极小点和极小值,设搜索区间
[][],0.2,1a b =(迭代一次即可)
解:显然此时,搜索区间[][],0.2,1a b =,首先插入两点12αα和,由式 计算相应插入点的函数值()()4962.29,0626.4021==ααf f 。

因为()()12f f αα>。

所以消去区间[]1,a α,得到新的搜索区间[]1,b α, 即[][][]1,,0.5056,1b a b α==。

第一次迭代:
插入点10.6944α=, 20.50560.618(10.5056)0.8111α=+-=
相应插入点的函数值()()1229.4962,25.4690f f αα==,
由于()()12f f αα>,故消去所以消去区间[]1,a α,得到新的搜索区间[]1,b α,则形成新的搜索区间[][][]1,6944.0,,1==b a b α。

至此完成第一次迭代,继续重复迭代过程,最终可得到极小点。

3.用牛顿法求目标函数()22
121625f X x x =++5的极小点,设()[]022T
X =。

解:由 ()
[]022T X =,则()11022326450100f x x f X x f x ∂⎢⎥
⎢⎥∂⎡⎤⎡⎤
⎢⎥∇===⎢⎥⎢⎥∂⎢⎥⎣⎦⎣⎦
⎢⎥∂⎣⎦
()222
1
1220
222212320050f f x x x f X f f x x x ⎢⎥∂∂⎢⎥∂∂∂⎡⎤⎢⎥∇==⎢⎥⎢⎥∂∂⎣⎦

⎥∂∂∂⎣⎦
,其逆矩阵为()120
1
0321050f X -⎡⎤
⎢⎥⎡⎤∇=⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦
因此可得:()()110200
1
02640322110000
50X X f X f X -⎡⎤
⎢⎥
⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-∇∇=-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣
⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣

()15f X =,从而经过一次迭代即求得极小点[]00T
X *=,()5f X *=
4.下表是用黄金分割法求目标函数 ()20
f ααα
=+的极小值的计算过程,请完成下表。

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