摘要：機械優化設計是一門綜合性的學科，是以近代應用數學、應用化學、物理學、材料學、應用力學與計算機程序設計為基礎，是能夠有效處理復雜設計問題的一種工具。可以從大量的設計方案間尋找出最佳的設計方案，進而在很大程度上增強了設計的質量與效率。現代工程裝備的復雜性導致機械優化設計更加困難，運用全新的科學理論研究新的優化設計方法是此研究領域中一個非常重要的方面。
關鍵詞：優化設計；機械設計；效率；最佳方案
我國在工程運用中都取得了非常大的進步與很好的成效,然而和國外的先進優化技術相比還是有非常大的差異,在現實工程中能夠起到作用的優化設計方案或者是設計結果所占據的比例并不是非常的大。計算機等輔助裝備性能的不斷增強、加之市場與科技的雙重推進，使優化技術能夠在機械設計與制造中的運用得到了迅猛的發展,遺傳算法、粒子群法以及神經網絡等其它一些智能的優化方法在優化設計中也得到了非常廣泛的引用。現代機械正向著大型化、復雜化的方向發展,傳統優化設計方法在實際工程的運用中逐漸顯表現的有些單調與乏力，已經不能滿足產品不斷創新的需求,機械優化設計急需創新和發展。
1機械優化設計中的相關定義
優化設計能夠展示出人們對于設計規律這個客觀世界認知的深化。設計上的優化值具體是指在特定條件的影響下能夠取得的最佳設計值。最優值是一個比較相對的概念,其和數學上的極值相比還是有很多不同的。
2機械優化設計研究內容
機械優化設計是一種比較科學、現代化的設計方式,而且是“最優”的。此處的“最優”也是相對而言的,伴隨科技的不斷發展以及設計條件不斷變化,最優的標準也隨之改變。優化設計體現了人們對于客觀世界認知的深化,需要人們按照事物發展的客觀規律,在特定的物質基礎與技術情況下完全發揮人的主觀能動性,獲得最好的設計方案。
2.1優化設計與傳統設計的區別
優化設計的最終目的就是最優設計，運用數學手段創建能夠達到設計目的的優化模型；在大量能夠實施的設計方案里面選擇出最好的設計方案；其所運用的手段就是計算機，計算機具有非常快的運算速度，可以從數量較多的方案中挑選出“最優方案”。即使在建模的時候需要進行合適的適簡化,或許會導致所得到的結果不是完全可行或者是實際最優的，然而它是以客觀規律與數據為基礎的，不需要太多費用，所以其具備了經驗類比或者是試驗手段所沒有的特征。傳統設計同樣也追尋著最優的結果，經常是以調查分析為基石，根據設計需要與實踐經驗，參照相似的工程設計,經過估算、經驗對比、試驗以及構思、評價、再構思、再評價的尋優步驟來選擇設計方案，接下來需要剛度、強度以及穩定性等其它方面進行計算。經有關實踐可以看出，傳統的設計還要大量不足之處需要改善，并且最后的結果基本上離不開初始設計的試驗范圍。
2.2優化設計所研究的內容
優化設計首先需要選擇設計變量、制定目標函數、列出約束條件以及構建優化模型,其次是選用比較合適的優化方法進行優化求解,其主要包含了建模與求解。建模的要求:了解與把握優化設計方法的基本理論知識、設計問題抽象與數學模型處理的基本技能；具備此領域豐富的專業知識與設計經驗。
2.3機械優化設計特點
機械優化設計其實就是將計算方法與數學規劃理論運用到機械設計中去，按照所設定好的目標，憑借電子計算機的運算尋找最佳設計方案的相關參數，進而能夠獲得更大的`技術經濟的成效，其具備了普通的機械設計所沒有的特征。主要體現在以下幾個方面：能夠減少機械產品的成本，增強它的性能。
2.4機械優化設計基本思路
在保證基本機械性能的基礎上，依托計算機,運用部分具有較高精度的力學與數學規劃方法來進行計算。機械優化設計的步驟：對設計變量進行分析，提出目標函數，確定約束條件，建立優化設計的數學模型；選用合適的優化方式，編寫優化程序；準備所需要使用的初始數據并且上機進行計算，對計算所得到的結果進行必要的驗證。
3機械優化設計方法
優化準則法針對不同類型的約束、變量以及目標函數等需要導出完全不一樣的優化準則,通用性非常差,并且基本上都是近似最優解；規劃法需要經過大量的迭代、不斷進行分析，需要花費大量的資金，這在很大程度上限制了它在實際工程優化設計中的宣傳運用。現代化的機械設計復雜程度越來越高,傳統的優化算法已經不能跟上時代的潮流。
3.1遺傳算法
遺傳算法最是早由美國密歇根大學的Holland教授所提出的，是模擬生物進化的過程、高度并行、隨機以及自適應的全局優化概率搜索算法。其根據獲得最大收益的原則進行隨機搜索,不需要使用任何梯度信息,就能夠獲得全局最優解,具備非常強的靈活性、通用性與全面性；其缺點就是不能夠確保下一代比上一代要好。在1980年的時候，被大量的運用到函數優化與人工搜索等其它方面，在最近的幾年里更多的是被運用到工程優化設計中，其主要適合設計變量比較少的情況使用。
3.2粒子群算法
Kennedy和Ebehart在1995年的時候提出了模擬鳥群覓食環節的粒子群法，從一個優化解集進行搜索，經過個體之間的相互競爭與合作，實現復雜空間中最優解的全局搜群法與遺傳算法相比，容易實現、原理簡單以及有記憶性，不需要進行變異與交叉操作，需要調節的參數并不是非常的多，收斂的速度很快，算法所獨有的并行搜索不僅能夠降低陷入局部極小的可能性，進一步提高了算法的性能與計算的效率。目前，其已經被應用到了對目標函數進行、對優化動態環境進行優化與神經網絡訓練等其它方面，然而運用在機械優化設計中的研究還是非常少的。
4案例分析
內燃機連桿結構的最優化設計。運用傳統的設計是很難使得連桿達到不但要輕而且又非常可靠的目標，而選用最優化方法并結合采用有限元法數值計算技術對連桿結構進行分析，則可圓滿完成這一任務，并得出連桿最優化設計后的結構形狀。在連桿結構的最優化設計計算中，每向最優方案前進一步，都需要對連桿結構進行有限元研究，其主要目標就是為最優化的設計提供變形、應力以及疲勞安全系數等相關信息。運用有限元的方式對連桿結構在全部720°循環的過程中做動態分析，會獲得非常好的效果，然而這就會導致會有一個非常繁瑣的計算過程，需呀花費大量的時間。所以，在最優化過程中可配合使用計算比較方便、結果也比較準確以及花費時間比較少的最大拉、壓工況下的有限元靜力分析，而后對連桿上應力、變形最大及疲勞安全系數最小的特征部位的計算結果進行動態修正。修正值可通過對連桿最優化設計初始方案的動態分析或對已有連桿的動應力電測得到。
5結語
機械優化設計為機械工程界創造了巨大的經濟財富，伴隨科技手段的不斷更新，優化設計的發展具有非常廣闊的前景。目前的優化正逐漸的發展成為多學科的優化設計，完全運用最先進的計算機技術。虛擬設計技術是未來發展的重點，仿真技術也逐步向著協同化與系統化的方向不斷發展。目前依然處在理論探究階段的結構拓撲優化、結構動態性能優化設計、智能算法優化設計、可靠性穩健設計、柔性機械優化以及綠色優化等都是未來機械優化設計的重點發展方向。然而我們依然需要注意的是，在逐漸增強優化技術水平的同時，國內的機械加工的工藝水平、制造技術以及加工手段也需要同步增強，否則機械的整體水平依然會停在原地。這不但要引入先進的加工技術，更為重要的是不斷增強加工設備自身的性能，特別是數控機床的加工水平。增強與國際技術發達國家之間的溝通與合作，軟、硬件技術共同提升，以期達到機械設計——加工一體化的目的。
作者:張鑫 單位:西京學院
參考文獻:
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