机械优化设计课程设计
机械优化设计课程设计任务-Read知识交流
机械优化设计课程设计任务一、目的通过课程设计培养学生综合运用本课程及相关课程的理论解决实际问题的能力，使学生掌握在机械优化设计中建立优化问题数学模型、选择适当优化算法编制程序解决实际问题的方法，提高计算机的应用水平，为今后的学习和工作打好基础。
二、课程设计的基本要求1.根据优化问题建立数学模型；2.选择适当的优化算法；3.编制、调试和考核程序；4.作上机前的数据准备并进行上机计算；5.对优化计算结果进行分析。
三、课程设计报告内容1.优化问题的简图和已知条件；2.建立优化问题的数学模型（设计变量、目标函数、约束条件）；3.简单叙述所用算法的基本原理（如内、外罚函数法、POWELL法、二次插值法、初始区间搜索等）4.结果分析：精度对迭代次数、结果等的影响。
5. 在编写、调试程序过程中遇到的主要问题及解决办法；6. 请你谈谈对学习机械优化设计这门课的体会，并提出你的意见和建议。
四、优化设计题目(一)对称人字架的优化设计如图1所示，在对对称人字架顶端作用一个P ＝294300N 的静载荷，人字架跨度B ＝1520mm ，人字架杆件为壁厚T ＝2.5mm 的空心圆管，材料的弹性模量E ＝2.119×105N/mm2，许用压应力yσ=690N/mm2。
设计满足强度条件和稳定性条件，在20～140mm 范围内确定圆管平均直径D ，200～1200mm 范围内确定人字架高度H ，使人字架用料最省。
图1 对称人字架1、建立优化设计目标函数人字架用料最省，亦即体积最小。
因此将人字架的总体积达到最小作为优化目标。
人字架的总体积为V=2πDT22)2/(H B + (mm 3)优化设计中的设计变量可取为： X=[x 1 ，x 2]T=[D ，H]T2、确定约束条件由静力平衡和材料力学的有关公式可得 (1)强度条件σ＝DTH)2/()2/(22πH B P +y σ≤ (2)稳定性条件σπσ≤++=])2/[(8)(22222H B T D E e(3) 圆管平均直径D 和人字架高度H 不超过给定范围，即mm D mm 14020≤≤ mm H mm 1200200≤≤(二) 单级渐开线直齿圆柱齿轮减速器的优化设计现有一单级渐开线直齿圆柱齿轮减速器，如简图2所示，其输入功率N=280kw ，输入转速n=980r/min,传动比i=5。
机械优化设计浙江大学课程设计
机械优化设计浙江大学课程设计摘要本文详细介绍了机械优化设计浙江大学课程设计的过程。
这个项目旨在为学生提供一个机会，来实践他们的机械设计技能。
本文介绍了项目的实现过程，包括需求分析、软件选用、建模、分析、优化等过程。
通过这个项目，学生可以更好地了解机械设计的流程，并且拓展各种优化方法的知识范畴。
需求分析在这个机械优化设计的课程设计中，我们需要设计一个具有优化性能的机械产品。
我们需要考虑的因素包括设计的成本、结构复杂度、生产过程中的实际应用、以及具体的使用期望值等等。
我们需要从多个方面进行分析和考虑，以便确保我们的设计满足所有需要并以最优的方式实现。
软件分析在这个项目中，我们使用的主要软件工具是SolidWorks，它是一个强大的机械设计软件，可以提供各种建模和分析工具。
我们还使用了Ansys软件来进行力学分析和优化，这使得我们能够进行结构分析和性能模拟。
此外，我们还使用了nTopology软件进行设计优化，以达到最优的结果。
建模建模是这个项目的首要任务。
我们需要将机械部件的设计建模成三维模型，以便进行后续的分析。
我们利用SolidWorks软件来进行模型的创建。
我们还需要注意到建模时的几何限制和约束，并进行适当的调整。
我们还需要进行零部件的组装，以得到完整的机械模型。
这个过程中需要严格按照设计要求进行，以确保后续分析和优化的准确性。
分析分析是这个项目的关键环节。
我们需要对模型进行力学分析，以检测材料强度是否够用和应用情况是否满足要求。
我们将使用Ansys软件来进行这个过程。
我们还需要考虑不同优化方案的使用，并对各种情况进行分析和比较。
优化优化是这个项目的最终目标。
我们需要在分析的基础上，选择最佳优化方案。
我们使用了nTopology软件进行初步的设计优化，再使用Ansys软件进行细化优化，以达到最终的结果。
我们还需要对各种可能的应用情况进行考虑，以保证设计的效果符合实际需求。
结论在这个机械优化设计的过程中，我们借助了SolidWorks、Ansys、nTopology等多种软件工具，完成了机械的建模、分析和优化。
《机械优化设计》-课程教学大纲
《机械优化设计》-课程教学大纲第一篇：《机械优化设计》-课程教学大纲《机械优化设计》－课程教学大纲修订—、课程名称机械优化设计Mechanical Optimize Design二、学分、学时2学分，32学时三、预修课程高等数学、理论力学、数值分析、机械学、计算机科学等。
四、适用学科领域机械设计及理论、森林工程、交通工程和控制理论与控制工程等。
五、课程主要内容、重点难点及学时分配（一）教学基本要求：通过实用机械优化设计的教学要使专业学生了解优化设计的基本思想，优化设计在机械中的作用及其发展概况。
初步掌握建立数学模型的方法，熟练掌握优化方法。
并具备一定的将机械工程问题转化为最优化问题并求解的应用能力。
（二）培养能力与素质：本门课程的教学目的和任务是：通过实用机械优化设计的教学使学生掌握问题转化成最优化问题的方法。
并且利用最优化的方法编制计算机程序，用计算机自动寻找最佳的设计方案。
机械优化设计是一种现代设计方法。
在有条件的情况下，应在课余时间指导学生上机操作，提高学生独立工作的能力，掌握实例用于解决工程实际问题。
（三）主要内容和重点、难点本门课程的主要内容包括：机械优化设计的基本术语和数学模型，优化设计的基本概念和理论；无约束最优化方法，约束优化设计的直接法，约束优化设计人间接解法。
第一章机械优化设计的基本术语和数学模型通过列举一些实际的优化设计问题，对机械优化设计的数学模型及用到的基本述评作一简要叙述。
对主要名词术语进行定义和作必要的解释。
使学生了解模型的形式和分类初步掌握数学模型建立的方法，了解设计的一般过程用其几何解释。
1．1几个机械优化设计问题的示例 1．2机械优化设计的基本术语1．3优化设计的数学模型及其分类 1．4优化设计方法1．5优化设计的一般过程及其几何解释第二章优化设计的某些概念和理论在讲述机械优化设计方法之前,首先讲述目标函数、约束函数的基本性质。
目标函数达到约束最控制的条件及迭代法求解的一般原理和收敛条件等。
机械优化设计第二版教学设计
机械优化设计第二版教学设计一、引言机械优化设计是机械工程专业课中非常重要的一门课程，可以帮助学生掌握优化设计的方法和技能，提高机械产品的效率、稳定性和可靠性等指标。
本文档旨在介绍机械优化设计第二版的教学设计，内容包括教学目标、教学方式、教学内容和评估方式等。
二、教学目标机械优化设计第二版的教学目标如下：1.了解优化设计的基本概念和理论；2.掌握优化设计的方法和技能，能够应用优化设计的方法解决实际问题；3.了解优化设计在机械产品设计中的应用，提高机械产品的效率、稳定性和可靠性等指标；4.培养学生的创新意识和实际动手能力。
三、教学方式机械优化设计第二版的教学方式采用“理论教学+实验教学”的模式，其中理论教学包括课堂讲授和案例分析，实验教学包括个人实验和小组实验。
1.理论教学理论教学部分将采用面授、讨论等方式，主要内容包括优化设计的基本概念、优化设计的方法和技术、优化设计的应用等。
在授课的过程中，将结合一些典型案例进行分析，以帮助学生更好地理解和掌握优化设计的方法和技能。
2.实验教学实验教学部分将采用个人实验和小组实验相结合的方式，主要内容包括优化设计的基础实验和综合实验。
个人实验主要是为了让学生掌握优化设计的基本操作和方法，小组实验则是为了让学生通过团队协作解决实际问题的能力。
四、教学内容机械优化设计第二版的教学内容主要包括以下方面：1.优化设计的基本概念和理论•优化设计的基本概念和发展历程；•优化设计的基本原理和方法；•优化设计的优化目标和指标；•优化设计的问题模型及其解法。
2.优化设计的方法和技能•描述优化设计的流程；•采用单目标、多目标等优化方法进行机械优化设计；•不同算法的优缺点、适用范围及其应用案例；•通过计算机仿真进行机械优化设计。
3.优化设计在机械产品设计中的应用•解析、设计机械产品时所需要考虑的问题；•使用优化设计方法提高机械产品的效率、稳定性和可靠性等指标；•采用优化设计方法解决机械产品设计中的实际问题。
机械优化设计第五版教学设计 (2)
机械优化设计第五版教学设计一、教学目标1.掌握机械优化设计的基本概念和设计方法。
2.能够理解和应用CAD/CAM软件进行机械优化设计。
3.能够自主设计和制作简单的机械产品，达到工业实际应用水平。
二、教学内容1. 机械优化设计基础1.1 机械优化设计的基本概念与原理 1.2 机械优化设计的设计流程与主要方法2. CAD/CAM软件的使用2.1 CAD软件基础 2.2 CAM软件基础 2.3 CAD/CAM协同设计3. 机械设计实例分析3.1 零件分析与选材 3.2 设计思路和方案比较 3.3 机械设计的优化和改进三、教学方法教学方法以讲授、实践操作、案例分析结合为主，注重学生的互动和个性化教学。
讲授环节：由教师进行机械优化设计基础理论的讲解和CAD/CAM软件的使用方法演示。
实践操作环节：学生在教师的指导下，使用CAD/CAM软件进行操作实践，从而能够熟练地掌握机械优化设计和软件使用。
案例分析环节：通过对实际机械产品的设计案例进行分析，学生能够理解机械设计的思路和方法，同时能够学到好的设计习惯和经验。
四、考核方式1.平时成绩占总成绩的30%，其中包括实验成绩和平时作业等。
2.期末考试占总成绩的70%，主要考核学生对机械优化设计理论的掌握程度和软件的操作能力。
五、参考教材1.《机械优化设计基础》2.《CAD/CAM设计与应用》3.《机械设计手册》六、教学进度安排教学单元授课时间实践时间第一单元：机械优化设计2周1周第二单元：CAD/CAM软件2周1周第三单元：案例分析与实践2周1周七、教学总结本课程的主要目的是使学生能够较深入地理解机械优化设计的基本概念和设计方法，并能够熟练使用CAD/CAM软件进行机械产品的设计。
教师在授课中应重视案例分析，在帮助学生熟练掌握机械优化设计基础和软件操作方面，还要注意培养学生的动手能力和团队协作能力。
学生也应在实践操作中不断探索和创新，不断完善自己的设计思维和实践能力，达到真正意义上的工程应用水平。
机械与工程优化设计课程设计
机械与工程优化设计课程设计
介绍
机械与工程优化设计，是机械工程领域中非常重要的一门课程，学生在这门课学习到如何进行机械系统的优化设计，包括机构设计、动力学分析、结构分析等方面的内容。
本文将介绍一种关于机械系统的优化设计方案，以展示课程设计的实际应用。
设计方案
设计一个滑块曲柄机构，将其进行优化，使得机构的运动平稳、能量消耗少、噪音小等方面得到改善。
设计要求
设计要求如下：
1.滑块曲柄机构的运动方程为：$x=\\frac{l}{2} \\cdot \\sin
\\theta+\\sqrt{r^{2}-\\left(l / 2\\right)^{2} \\cdot \\cos ^{2}
\\theta}$。
2.机构的构造尺寸如下：曲柄长度为r=50mm，连杆长度为l=
100mm，滑块重量为m=1kg。
3.机构的工作速度在50次/秒左右，工作周期为0.02s。
4.需优化机构的性能，包括能量消耗、噪音、摩擦损失等。
优化方案
为了优化滑块曲柄机构的性能，我们可以从以下几个方面着手：
1。
《机械优化设计》课程教学大纲
《机械优化设计》课程教学大纲一、课程与任课教师基本信息二、课程简介机械优化年代发展起来的一门新的设计方法，是最优化技术和计算技术在设计领域中应用的结果。
机械优化设计是将机械工程的设计问题转化为最优化问题，然后选择适当的最优化方法，利用电子计算机从满足要求的可行设计方案中自动寻找实现预期目标的最优化设计方案。
其设计步骤为：把实际机械设计问题转化为数学模型，然后根据数学模型的特性，选择某种适当的优化方法及其程序，通过电子计算机，求得最优解。
因此，本课程是一个综合性的学科课程，综合了高等数学，机械设计基础，计算机程序设计等。
本课程主要讲解各种优化方法的原理及其实现，如黄金分割法，梯度法，单纯形法等。
同时，本课程也涉及到常用软件的优化工具箱的使用。
三、课程目标结合专业培养目标，提出本课程要达到的目标。
这些目标包括：．知识与技能目标：本课程旨在培养学生具有优化设计思想，使学生初步掌握建立数学模型的方法，熟练掌握常用的几种优化方法，并具备一定的将机械工程问题转化为最优化问题并求解的应用能力。
．过程与方法目标：在学习黄金分割法、牛顿梯度法等优化方法的过程中，使学生形成一定的优化设计思想，并将优化的思想运用到实际的设计过程中。
．情感、态度与价值观发展目标：通过本课程的学习，培养作为一个机械工程技术人员必须具备的严谨治学的科学态度，为未来的工作和生活奠定良好的基础。
四、与前后课程的联系本课程是机械专业的专业选修课。
其先修课程是高等数学，机械设计基础，计算机程序设计。
如果学生具备，，、或语言，等方面的基础知识，将非常有利于本课程的学习。
五、教材选用与参考书．选用教材：《机械优化设计》，孙靖民编，机械工业出版社，，第版。
．参考书：王科社机械优化设计国防工业出版社第，章《辅助优化计算与设计》飞思科技研发中心编著模块指导教程相关书籍六、课程进度表表理论教学进程表表实验教学进程表实验指实验内容涉及本课程的综合知识或与本课程相关课程知识的实验。
机械优化设计课程教学设计
《机械优化设计》课程教学设计（一）基本描述课程编号：S4080270课程名称：机械优化设计课程英文名称：OPTIMAL DESIGN OF MACHINE总学时：30 讲课学时：30 习题课学时：0 实验学时：0 上机学时：0 学分：2开课单位：机电工程学院机械制造及其自动化系授课对象：机电工程学院机械设计制造及其自动化专业，其它相关专业。
先修课程：高等数学理论力学材料力学机械原理机械设计机械制造装备设计高级语言程序设计。
开课时间：第七学期教材与主要参考书：孙靖民．《机械优化设计》机械工业出版社2003年6月孙全颖．《机械优化设计》哈尔滨工业大学出版社2005年（二）课程性质、研究对象及任务机械优化设计是机械类专业的专业选修课，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的初步能力，进一步提高学生的分析问题和解决问题的水平。
通过本课程的学习，培养学生具备以下几个方面的能力。
1、树立优化设计的思想，理论联系实际，具有创新设计的能力。
2、掌握机械优化设计的思想、方法和规律。
在学习优化设计基本理论的基础上，应具备数学模型的建立、优化方法的选择、软件使用、优化结果分析等方面的能力。
3、正确的运用已经学过的机械优化设计基础理论和基础知识，能够初步解决其它领域的最优化问题。
4、正确掌握本领域出现的新技术、新原理和新方法，初步具备进行机械结构优化与综合研究的能力。
机械优化设计是高等工科院校中机械设计制造及其自动化专业现代设计方法模块的一门主干课，它能够综合的运用先修课程所学到的知识与技能，在进一步加强数学基础理论知识培养的同时，重点训练学生运用数学方法解决机械设计问题的能力，为学生今后从事机械优化设计及其它相关工作打下一定的基础。
（三）教材选择分析目前全国已经编写出版的机械优化设计的教材比较多，合起来不少于十几本。
但是，综合起来讲，还是由机械工业出版社出版，由哈尔滨工业大学孙靖民教授主编的机械优化设计教材比较合适。
机械优化设计方法第三版教学设计
机械优化设计方法第三版教学设计课程背景随着工业化进程的发展，机械制造业已成为国民经济中的重要部分。
机械设计是机械制造业的核心，在机械制造业发展中占据着重要地位。
为了更好地适应行业发展需要，提高机械制造业的发展水平，机械优化设计方法第三版教学被开设。
本课程主要讲解机械优化设计方法及其应用，为学生提供基本的理论知识及实际应用技能。
教学目标1.理解机械系统的基本原理和结构组成。
2.掌握机械优化设计方法及其应用。
3.能够应用机械优化设计方法解决机械制造中的实际问题。
4.增强机械制造行业适应和创新能力。
教学内容第一章机械系统概述本章主要介绍机械系统的基本概念、原理和结构组成，为后续章节的学习打下基础。
1.机械系统的定义2.机械系统的基本元素3.机械运动学基础第二章机械优化设计基础本章主要介绍机械优化设计的基本概念和原理，为后续章节的应用提供理论基础。
1.机械优化设计的定义2.机械优化设计的目标和方法3.机械优化设计的基本流程4.机械优化设计的评估指标第三章机械优化设计应用本章主要介绍机械优化设计在实际机械制造中的应用方法，并结合实例进行演示。
1.机械优化设计在机械结构设计中的应用2.机械优化设计在机械传动设计中的应用3.机械优化设计在机械控制系统设计中的应用第四章机械优化设计软件使用本章主要介绍机械优化设计软件的使用方法和注意事项，为学生提供实际操作技能。
1.机械优化设计软件的基本操作2.机械优化设计软件的应用案例教学方法本课程采用讲授、案例分析、讨论、实验的教学方法，灵活运用多种教学手段，注重学生理论知识和操作技能的提高。
1.讲授：通过教师的讲解，向学生传达机械系统的基本原理、机械优化设计基础等知识。
2.案例分析：通过实例分析，让学生了解机械优化设计在实际机械制造中的应用方法和效果。
3.讨论：通过讨论，学生可以分享自己的见解和经验，促进知识的交流和共享。
4.实验：通过实验，让学生学以致用，将理论知识转化为实际操作技能。
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。
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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。
机械优化设计方法第三版课程设计 (2)
机械优化设计方法第三版课程设计概述机械设计是机械工程领域十分重要的一项工作。
优化机械设计，不仅能提高机械制造过程和成本效益，更能提高机械产品在实际使用效果上的表现。
机械优化设计方法是目前机械工程领域十分重要的一项技术，本文将介绍机械优化设计方法第三版的课程设计。
本次课程设计主要分为三部分，分别为：机械经典设计案例分析、机械优化设计方法的探究及优化算法的实现。
具体实现方案将在下文中进行详细介绍。
机械经典设计案例分析机械经典设计案例分析是本次课程设计的第一部分内容。
我们将选择三个经典机械设计案例进行分析，并分别进行讨论，剖析其设计思路、分析其成功之处及存在的不足。
从中探究出机械设计中的优化点，并借鉴其优秀之处，为后面的机械优化设计方法探究奠定基础。
经典设计案例分析的三个案例分别为：•呐喊机：一种用于船舶排水的排水泵。
•碟形剪切机：一种用于金属板材剪切的机械设备。
•粉碎机：一种用于压缩空气的压缩机。
以上三个经典机械设计案例都具备一定的代表性和典型性，值得我们进行深入的研究和分析。
机械优化设计方法的探究机械优化设计方法的探究是本次课程设计的第二部分内容。
在第一部分中，我们已经从经典机械设计案例中找到了一些机械设计的优化点。
在这一部分，我们将对这些优化点进行更加系统化的总结和探究，并对机械优化设计方法进行深入探究。
机械优化设计方法主要包括以下几个方面：•设计目标的确定：通过明确设计目标，将优化设计引向正确的方向。
•设计参数的选取：根据设计目标和设计要求，选取合适的设计参数。
•优化算法的选择：选择合适的优化算法进行设计，并优化设计结果。
•优化算法的实现：通过编程实现选中的优化算法，以达到自动优化设计的目的。
优化算法的实现优化算法的实现是本次课程设计的第三部分，也是本次课程设计中最具有实践性的部分。
在第二部分中，我们已经掌握了机械优化设计方法，本部分中我们将应用所学知识，编写代码实现优化算法。
优化算法的实现主要包括以下几个方面：•对优化算法进行深入分析，确保算法得以正确实现。
机械优化设计课程
机械优化设计课程1. 引言机械优化设计是一门旨在通过优化机械结构和参数，提高机械系统性能的课程。
在现代工程领域中，机械优化设计被广泛应用于各个行业，包括航空航天、汽车制造、能源等。
本文将介绍机械优化设计的基本概念和方法，并探讨其在实际工程中的应用。
2. 机械优化设计的基本概念机械优化设计是指通过改变机械结构和参数，以最大程度地满足设计要求和性能指标的设计方法。
在进行机械优化设计时，需要明确设计目标，并采用合适的优化算法和工具，通过迭代计算和分析，找到最优解。
机械优化设计的目标可以是最大化性能、最小化成本、最小化重量等。
3. 机械优化设计的方法机械优化设计的方法可以分为数学优化方法和基于仿真的优化方法。
数学优化方法主要包括数学规划、灵敏度分析和参数优化等。
数学规划方法通过建立数学模型和约束条件，利用数学规划算法求解最优解。
灵敏度分析方法通过计算各个参数对性能指标的影响程度，来确定参数的优化方向。
参数优化方法则是通过调整参数的数值，来寻找最优解。
基于仿真的优化方法主要包括有限元分析、计算流体力学分析和多体动力学分析等。
有限元分析是一种常用的数值计算方法，通过将复杂的结构分割成小的有限元单元，利用力学原理和数值方法求解结构的应力、变形等性能指标。
计算流体力学分析则是用来研究流体力学问题的数值计算方法，通过求解流体的连续性方程、动量方程和能量方程等，来分析流体的流动特性。
多体动力学分析是用来研究多体系统运动规律的数值计算方法，通过求解多体系统的运动方程，来分析系统的稳定性和性能。
4. 机械优化设计的应用机械优化设计被广泛应用于各个工程领域。
在航空航天领域，机械优化设计可以用来优化飞机的机翼结构和动力系统，以提高飞机的升力和飞行性能。
在汽车制造领域，机械优化设计可以用来优化汽车的车身结构和发动机系统，以提高汽车的安全性和燃油效率。
在能源领域，机械优化设计可以用来优化风力发电机组和太阳能光伏系统，以提高能源的转换效率。
机械优化设计方法教学设计
机械优化设计方法教学设计摘要机械优化设计方法是机械设计领域中的重要研究方向，为了使学生更好地掌握机械优化设计方法，需要合理设计机械优化设计方法的教学模式和教学内容。
本文将从机械优化设计方法的教学目标、教学内容和教学方法等方面进行探讨。
一、机械优化设计方法的教学目标机械优化设计方法的教学目标主要分为以下几点：1. 掌握机械优化设计的基本理论机械优化设计是机械设计领域中的重要研究方向，学生需要掌握机械优化设计的基本理论，如什么是机械优化设计、优化设计的基本原理和方法、如何选取优化设计的指标等。
2. 掌握机械优化设计的基本流程学生需要掌握机械优化设计的基本流程，如需求分析、方案设计、模型建立、优化算法的选择和求解、结果分析等。
3. 具备机械优化设计的实际操作能力学生需要通过实践操作，掌握机械优化设计的实际操作能力，如如何使用优化软件、如何进行优化算法的选择和求解等。
4. 具备合作和沟通的能力在机械优化设计中，往往需要学生具备一定的合作和沟通能力，这可以帮助学生更好地完成机械优化设计的任务。
二、机械优化设计方法的教学内容机械优化设计方法的教学内容应包括以下方面：1. 机械优化设计的基本概念和流程介绍机械优化设计的基本概念和流程，让学生对机械优化设计有一个基本的了解。
2. 机械优化设计的指标和目标介绍机械优化设计的指标和目标，如何选取合适的指标和目标，是机械优化设计中非常重要的内容。
3. 优化算法与软件介绍常用的优化算法和软件，如遗传算法、粒子群算法、优化软件ANSYS等。
4. 机械优化设计的案例分析通过案例分析，让学生更好地理解机械优化设计方法，掌握机械优化设计的具体流程和实现方法。
三、机械优化设计方法的教学方法机械优化设计方法的教学方法应以问题驱动为主，倡导以学生为中心的教学模式，充分发挥学生的主体性和创造性。
具体可以采用以下教学方法：1. 理论讲授加案例分析在教学中，应注重机械优化设计方法的理论讲解，同时结合案例，进行分析和比较，帮助学生更好地掌握机械优化设计方法。
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目录摘要 (3)关键词 (3)一、概述 (3)二、优化方法介绍 (3)（一）、一维搜索方法 (3)（二）无约束优化方法 (5)1）共轭方向的生成 (6)2）基本算法 (6)3)改进算法的基本步骤如下 (7)三、优化设计实例 (10)1）模型 (10)2）变量 (10)3）优化设计源程序 (10)4）分析结果 (20)四、课程总结 (20)《机械优化设计》课程设计论文摘要：随着社会经济的迅速发展，机械优化设计作为一门为工程设计提供手段的学科，在这样的时代背景下应运而生。
针对具体的课题，通过一些设计变量而建立起目标函数的过程，称为数学建模；应用优化方法为工程设计寻找出最优解是现代优化设计所研究的主要课题与方向。
关键词：机械优化设计；设计变量；目标函数；数学模型；优化方法一、概述优化设计是20世纪60年代初发展起来的一门新学科，它是将最优化原理与计算技术应用于设计领域，为工程设计提供一种重要的科学设计方法的手段。
利用这种新的设计方法，人们就可以从众多的设计方案中寻找出最佳设计方案，从而大大提高设计效率和设计质量。
因此优化设计是现代设计理论和方法的一个重要领域，它已广泛应用于各个工业部门，成为现代工程设计的一个重要手段！二、优化方法介绍（一）、一维搜索方法一维搜索方法可分为两类，一类称为试探法，这类方法是按某种给定的规律来确定区间内插入点的位置，此点位置的确定仅仅按照区间缩短如何加快，而不顾及函数值的分布关系，例如黄金分割法，裴波那契法等。
另一类一维搜索法称作插值法或函数逼近法。
这类方法是根据某些点处的某些信息，如函数值，一阶导数，二阶导数等，构造一个插值函数来逼近原来的函数，用插值函数的极小点作为区间的插入点，这类方法主要有二次插值法，三次插值法等。
在此重点讨论黄金分割法。
黄金分割法适用于[a, b]区间上的任何单谷函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不作其他要求，甚至可以不连续。
因此，这种方法的适应面相当广。
黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a, b]内适当插入两点α1，α2，并计算其函数值。
α1，α2将区间分为三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，使搜索区间得以缩短。
然后再在保留下来的区间上作同样的处置，如此迭代下去，使搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。
黄金分割法要求插入点α1、α2的位置相对于区间[a, b]两端点具有对称性，即α1＝b－λ﹙b－a﹚α2＝a＋λ﹙b－a﹚其中，λ为待定常数。
图3-6除对称要求外，黄金分割法还要求在保留下来的区间内再插入一点所形成的区间新三段，与原来区间的三段具有相同的比例分布。
设原区间[a, b]长度为1如图3-6所示，保留下来的区间[a, α2]长度为λ，区间缩短率为λ。
为了保持相同的比例分布，新插入点α3应在λ﹙1－λ﹚位置上，α1在原区间的1－λ位置应相当于在保留区间的λ²位置。
故有1－λ＝λ²λ²＋λ－1＝0取方程正数解，得λ＝(√5－1)／2≈0.618若保留下来的区间为[α1, b],根据插入点的对称性，也能推得同样的λ值。
所谓的黄金分割是指将一线段划分为两段的方法，使整段长与较长段的长度比值等于较长段与较短段的比值，即1∶λ＝λ∶﹙1－λ﹚同样算的λ≈0.618 。
可见黄金分割法能使得相邻两次搜索区间都具有相同的缩短率0.618，所以黄金分割法又称为0.618法。
1）黄金分割法的搜索过程是：给出初始搜索区间[a, b]及收敛精度ε，将λ赋以0.618 。
2）按坐标点计算公式计算α1和α2，并计算其对应的函数值f(α1) ,f(α2) 。
根据消去法原理缩短搜索区间。
为了能用原来的坐标点计算公式，需进行区间名称的代换，并在保留区间中计算一个新的试验点及其函数值。
4）检查区间是否缩短到足够小和函数值收敛到足够近，如果条件不满足则返回到步骤2 。
5）如果条件满足，则取最后2试验点的平均值作为极小点的数值近似解。
黄金分割法的程序框图如图3-7所示。
图3-7（二）无约束优化方法前面所举的机械优化设计问题都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，所以它们都属于约束优化问题。
但是有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题，或者除了在非常接近最终极小值的情况下，都可以按无约束优化问题来解决。
研究约束优化问题的另一个原因是，通过熟悉它的解法可以为研究无约束优化问题打下良好的基础。
第三个原因，约束优化问题的求解可以通过一系列无约束优化方法来达到。
由此可见，无约束优化问题的解法是优化设计方法的基本组成，也是优化方法的基础。
属于无约束优化方法的主要有：1、最速下降法2、牛顿型法3、共轭方向及共轭方向法4、共轭梯度法5、变尺度法6、坐标轮换法7、鲍威尔法8、单形替换法下面主要介绍鲍威尔法的原理及应用。
鲍威尔法是直接利用函数值来构造共轭方向的一种共轭方向法。
这种方法是在研究具有正定矩阵G的二次函数f(x)=1/2 x T Gx＋b T x＋c的极小化问题时形成的。
其基本思想是在不用导数的前提下，在迭代中逐次构造G的共轭方向。
1）共轭方向的生成设x k、 x k+1为从不同点出发，沿着同一方向d j进行一维搜索而得到的两个极小点，如图所示。
根据梯度和等值面相互垂直的特性，d j和x k、x k+1两点处的梯度gg 、gg+1之间存在关系(d j)T gk=0(d j)T gk+1=0另一方面，对于上述二次函数，其x k、x k+1两点处的梯度可表示为gk=Gx k+bgk+1=G x k+1+b两式相减得gk+1－gk=G（x k+1－x k）因而有(d j)T（ gk+1－gk）=(d j)T G(x k+1－x k)=0若取方向d k= x k+1－x k,如图4-15所示，则d k和d j对G共轭。
这说明只要沿着d j方向分别对函数作两次一维搜索，得到两个极小值x k和x k+1。
那么这两点的连线所给出的方向就是与一起对G共轭的方向。
对于二维问题，f(x)的等值线为一簇椭圆，A、B为沿x1轴方向上的两个极小值点，分别处于等值线与x1轴方向的切点上，如图4-16所示。
根据上述分析，则A、B两点的连线AB就是与x1轴一起对G共轭的方向。
沿此共轭方向进行一维搜索就可以找到函数f(x)的极小值点x*。
2）基本算法现在针对二维情况来描述鲍威尔的基本算法，如图4-17所示。
任选一初始点x0，再选两个线性无关的向量，如坐标轴单位向量e1=[ 1 0]T和 e2=[0 1]T作为初始搜索方向。
从x0出发，顺次沿e1、e2作一维搜索得点x10、x20，两点连线得一新方向d l= x20－x1用d l代替e1形成两个线性无关向量e2、d l，作为下一轮迭代的搜索方向。
再从x20出发，沿d l作一维搜索得点x1，作为下一轮迭代的初始点。
从x1出发，顺次沿e2、d1作一维搜索，得到点x11、x21，两点连线得一新方向d2= x21－x1x01、x21两点是从不同点x0、x11出发，分别沿d1方向进行一维搜索而得的极小点，所以x1、x21两点连线的方向d2同d1一同对G共轭。
再从x21出发，沿d2作一维搜索得点x2。
因为x2相当于从x0出发分别沿G的两个共轭方向d1、d2进行两次一维搜索而得到的点，所以x2点即是二维问题的极小值点x*3)改进算法的基本步骤如下：①给定初始点x0（记作x00），选取初始方向组，它由n个线性无关的向量d10,d20,…，dn0(如n个坐标轴单位向量e1,e2,…,en)所组成，置k←0 。
②从x0k出发，顺次沿d1k，d2k，…,dnk作一维搜索得x1k,x2k, (x)nk，接着以xnk为起点，沿方向d kn+1=xnk-xk移动一个xn k-xk的距离，得到xn+1k=xnk+(xnk-xk)=2xnk-xkx0k、xnk、xn+1k分别称为一轮迭代的始点、终点和反射点。
始点、终点和反射点所对应的函数值分别表示为F0=f(xk)F2=f(xnk)F3=f(xn+1k)同时计算各中间点处的函数值，并记为fi =f(xik)(i=0,1,2,…,n)因此有F0=f，F2=fn。
计算n个函数值之差f0-f1, f1-f2,…, fn-1-fn。
记作△i=fi-1-fi(i=1,2,…,n)其中最大者记为△m =max△i= fm-1-fm根据是否满足判定条件F3＜F和（F-2F2+F3）（F-F2-△m）2＜0.5△m（F-F3）2来确定是否要对原方向组进行替换。
若不满足判别条件，则下轮迭代仍用原方向组，并以xn k、xn+1k中函数值小者作为下轮迭代的始点。
若满足上述判别条件，则下轮迭代应对原方向组进行替换，将dn+1k补充到原方向组的最后位置，而除掉dm k。
即新方向组为d1k，d2k，…,dm-1k,dm+1k,…,dnk，dn+1k作为下轮迭代的搜索方向。
下轮迭代的始点取为沿dn+1k方向进行一维搜索的极小点xk+1。
判断是否满足收敛准则。
若满足则取xk+1为极小点，否则应置k←k+1，返回2，继续进行下一轮迭代。
这样重复迭代的结果，后面加进去的向量都彼此对G共轭，经n轮迭代即可得到一个由n 个共轭方向所组成的方向组。
对于2次函数，最多不超过n次就可以找到极小点，而对于一般函数，往往要超过n次才能找到极小点（这里的“n”表示设计空间的维数）。
三、优化设计实例用鲍威尔法解决二维问题1）模型f（x）=4（x1－5）2+(x2－6)22）变量x1、x23）优化设计源程序#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"double objf(double x[]){double ff;ff=4*x[0]*x[0]+x[1]*x[1]-40*x[0]-12*x[1]+136;return(ff);}void jtf(double x0[],double h0,double s[],int n,double a[],double b[]) {int i;double *x[3],h,f1,f2,f3;for(i=0;i<3;i++)x[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));h=h0;for(i=0;i<n;i++)*(x[0]+i)=x0[i];f1=objf(x[0]);for(i=0;i<n;i++)*(x[1]+i)=*(x[0]+i)+h*s[i];f2=objf(x[1]);if(f2>=f1){h=-h0;for(i=0;i<n;i++)*(x[2]+i)=*(x[0]+i);f3=f1;for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)=*(x[1]+i);*(x[1]+i)=*(x[2]+i);}f1=f2;f2=f3;}for(;;){h=2*h;for(i=0;i<n;i++)*(x[2]+i)=*(x[1]+i)+h*s[i]; f3=objf(x[2]);if(f2<f3) break;else{ for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)=*(x[1]+i); *(x[1]+i)=*(x[2]+i); }f1=f2;f2=f3;}}if(h<0)for(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[2]+i);b[i]=*(x[0]+i);}elsefor(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[0]+i);b[i]=*(x[2]+i);}for(i=0;i<3;i++)free(x[i]);}double gold(double a[],double b[],double eps,int n,double xx[]) {int i;double f1,f2,*x[2],ff,q,w;for(i=0;i<2;i++)x[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);}f1=objf(x[0]);f2=objf(x[1]);do{if(f1>f2){for(i=0;i<n;i++){b[i]=*(x[0]+i);*(x[0]+i)=*(x[1]+i);}f1=f2;for(i=0;i<n;i++)*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);f2=objf(x[1]);}else{ for(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[1]+i);*(x[1]+i)=*(x[0]+i);}f2=f1;for(i=0;i<n;i++)*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]); f1=objf(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[i]=0.5*(a[i]+b[i]);ff=objf(xx);for(i=0;i<2;i++)free(x[i]);return(ff);}double oneoptim(double x0[],double s[],double h0,double epsg,intn,double x[]){double *a,*b,ff;a=(double *)malloc(n*sizeof(double));b=(double *)malloc(n*sizeof(double));jtf(x0,h0,s,n,a,b);ff=gold(a,b,epsg,n,x);free(a);free(b);return (ff);}double powell(double p[],double h0,double eps,double epsg,int n,double x[]){int i,j,m;double *xx[4],*ss,*s;double f,f0,f1,f2,f3,fx,dlt,df,sdx,q,d;ss=(double *)malloc(n*(n+1)*sizeof(double));s=(double *)malloc(n*sizeof(double));for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<=n;j++)*(ss+i*(n+1)+j)=0;*(ss+i*(n+1)+i)=1;}for(i=0;i<4;i++)xx[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double)); for(i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=p[i];for(;;){for(i=0;i<n;i++){*(xx[1]+i)=*(xx[0]+i);x[i]=*(xx[1]+i);}f0=f1=objf(x);dlt=-1;for(j=0;j<n;j++){for(i=0;i<n;i++){*(xx[0]+i)=x[i];*(s+i)=*(ss+i*(n+1)+j);}f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);df=f0-f;if(df>dlt){dlt=df;m=j;}}sdx=0;for(i=0;i<n;i++)sdx=sdx+fabs(x[i]-(*(xx[1]+i)));if(sdx<eps){free(ss);free(s);for(i=0;i<4;i++)free(xx[i]);return(f);}for(i=0;i<n;i++)*(xx[2]+i)=x[i];f2=f;for(i=0;i<n;i++){*(xx[3]+i)=2*(*(xx[2]+i)-(*(xx[1]+i))); x[i]=*(xx[3]+i);}fx=objf(x);f3=fx;q=(f1-2*f2+f3)*(f1-f2-dlt)*(f1-f2-dlt); d=0.5*dlt*(f1-f3)*(f1-f3);if((f3<f1)||(q<d)){if(f2<=f3)for(i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=*(xx[2]+i);elsefor(i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=*(xx[3]+i);}else{for(i=0;i<n;i++){*(ss+(i+1)*(n+1))=x[i]-(*(xx[1]+i)); *(s+i)=*(ss+(i+1)*(n+1));}f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);for(i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=x[i];for(j=m+1;j<=n;j++)for(i=0;i<n;i++)*(ss+i*(n+1)+j-1)=*(ss+i*(n+1)+j);}}}void main(){double p[]={8,9};double ff,x[2];ff=powell(p,0.3,0.001,0.0001,2,x);printf("x[0]=%f,x[1]=%f,ff=%f\n",x[0],x[1],ff);printf("学号：201012701041 姓名：朱振");getchar();}4）分析结果四、课程总结优化设计课程的学习，初步掌握了一些对机械工程设计优化的方法，能够应用于机械的设计中。