時間：2023-08-11 17:01:24
引言：易發表網憑借豐富的文秘實踐，為您精心挑選了九篇機械優化設計范例。如需獲取更多原創內容，可隨時聯系我們的客服老師。
機械優化設計是綜合性和實用性都很強的理論和技術，為機械設計提供了一種可靠高效的科學設計方法，使設計者由被動地分析、校核進入主動設計，能節約原材料，降低成本，縮短設計周期，提高設計效率和水平，提升企業競爭力、經濟效益與社會效益。國內外相關學者和科研人員對優化設計理論方法及其應用研究十分重視，并開展了大量工作，其基本理論和求解手段已逐漸成熟。并且它建立在數學規劃理論和計算機程序設計基礎上，通過有效的實驗數據和科學的評價體系來從眾多的設計方案中尋到盡可能完善的或最適宜的設計方案。該領域的研究和應用進展非常迅速，并且取得了可觀的經濟效益。那就讓我們關注機械優化設計中那些重要的量。
解決優化設計問題的一般步驟
解決優化設計問題的一般步驟如下：
機械設計問題――建立數學模型――選擇或設計算法――編碼調試――計算結果的分析整理
優化設計中數學模型的建立
a設計變量
在最優化設計過程中需要調整和優選的參數，稱為設計變量。設計變量是最優化設計要優選的量。最優化設計的任務，就是確定設計變量的最優值以得到最優設計方案。但是每一次設計對象不同，選取的設計變量也不同。它可以是幾何參數，如零件外形尺寸、截面尺寸、機構的運動尺寸等；也可以是某些物理量，如零部件的重量、體積、力與力矩、慣性矩等；還可以是代表工作性能的導出量，如應力、變形等。總之，設計變量必須是對該項設計性能指標優劣有影響的參數。
b約束條件
設計空間是一切設計方案的集合，只要在設計空間確定一個點，就確定了一個設計方案。但是，實際上并不是任何一個設計方案都可行，因為設計變量的取值范圍有限制或必須滿足一定的條件。在最優化設計中，這種對設計變量取值時限制條件，稱為約束條件，而約束條件是設計變量間或設計變量本身應該遵循的限制條件，而優化設計問題大多數是約束的優化問題。針對優化設計數學模型要素的不同情況，可將優化設計方法進行分類，約束條件的形式有顯約束和隱約束兩種，前者是對某個或某組設計變量的直接限制，后者則是對某個或某組變量的間接限制。等式約束對設計變量的約束嚴格，起著降低設計變量自由度的作用。優化設計的過程就是在設計變量自由的允許范圍內，找出一組優化的設計變量值，使得目標函數達到最優值。
c目標函數
在優化設計過程中，每一個變量之間都存在著一定的相互關系著就是用目標函數來反映。他可以直接用來評價方案的好壞。在優化設計中，可以根據變量的多寡將優化設計分為單目標優化問題和多目標優化問題，而我們最常見的就是多目標函數優化。
一般而言，目標函數越多，設計的綜合效果越好，但問題求解復雜。在實際的設計問題中，常常會遇到在多目標函數的某些目標之間存在矛盾的情況，這就要求設計者正確處理各目標函數之間的關系。對這類多目標函數的優化問題的研究，至今還沒有單目標函數那樣成熟
優化設計理論方法
優化準則法對于不同類型的約束、變量、目標函數等需導出不同的優化準則，通用性較
差，且多為近似最優解；規劃法需多次迭代、重復分析，代價昂貴，效率較低，往往還要求目標函數和約束條件連續、可微，這都限制了其在實際工程優化設計中推廣應用。因此遺傳算法、神經網絡、粒子群算法、進化算法等智能優化法于20世紀80年代相繼提出，并且不需要目標函數和約束條件的導數信息，就可獲得最優解，為機械優化設計提供了新的思路和方法，并在實踐中得到成功應用。
a遺傳算法
遺傳算法起源于20世紀60年代對自然和人工自適應系統的研究，最早由美國密歇根大學Holland教授提出，是模擬生物化過程、高度并行、隨機、自適應的全局優化概率搜索算法。它按照獲得最大效益的原則進行隨機搜索，不需要梯度信息，也不需要函數的凸性和連續性，能夠收斂到全局最優解，具有很強的通用性、靈活性和全局性；缺點是不能保證下一代比上一代更好，只是在總趨勢上不斷優化，運行效率較低，局部尋優能力較差。
b神經網絡法
神經網絡是一個大規模自適應的非線性動力系統，具有聯想、概括、類比、并行處理以
及很強的魯棒性，且局部損傷不影響整體結果。美國物理學家Hopfield最早發現神經網絡具有優化能力，并根據系統動力學和統計學原理，將系統穩態與最優化態相對應，系統能量函數與優化尋優過程相對應，與Tank在1986年提出了第一個求解線性優化問題的TH選型優化神經網絡。該方法利用神經網絡強大的并行計算、近似分析和非線性建模能力，提高優化計算的效率，其關鍵是神經網絡的構造，多用于求解組合優化、約束優化和復雜優化。近些年，神經網絡法有較大發展，Barker等將神經網絡用于航空工程結構件的優化設計。
c粒子群算法
Kennedy和Ebehart于1995年提出了模擬鳥群覓食過程的粒子群法，從一個優化解集開始搜索，通用個體間協作與競爭，實現復雜空間中最優解的全局搜索。粒子群法與遺傳算法相比，原理簡答、容易實現、有記憶性，無須交叉和變異操作，需調整的參數不多，收斂速度快，算法的并行搜索特性不但減小了陷入局部極小的可能性，而且提高了算法性能和效率，是近年被廣為關注和研究的一種隨機起始、平行搜索、有記憶的智能優化算法。目前，粒子群算法已應用于目標函數優化、動態環境優化、神經網絡訓練等諸多領域，但用于機械優化設計領域研究還很少。
d多目標優化法
功能、強度和經濟性等的優化始終是機械設計的追求目標，實際工程機械優化設計都屬于多目標優化設計。多目標優化廣泛的存在性與求解的困難性使其一直富有吸引力和挑戰性，理論方法還不夠完善，主要可分為兩大類：①把多目標優化轉化成一個或一系列單目標優化，將其優化結果作為目標優化的一個解；②直接求非劣解，然后從中選擇較好的解作為最優解。具體有主要目標法、統一目標法、目標分層法和功效系數法。
優化設計方法的評價指標
根據優化設計中所以解決問題的特點，選擇適當的優化方案是非常關鍵的。因為解決同
一個問題可能有多種方法，而每一種方法也有可能會導致不同的結果，而我們需要的是可以更加體現生產目標的最優方案。所以我們在選擇方案時一定要考慮一下四個原則：
a效率提高。所謂效率要高就是所采用的優化算法所用的計算時間或計算函數的次數要盡可能地少。
b可靠性要高。可靠性要高是指在一定的精度要求下，在一定迭代次數內或一定計算時間內，求解優化問題的成功率要盡可能地高。
c采用成熟的計算程序。解題過程中要盡可能采用現有的成熟的計算程序，以使解題簡便并且不容易出錯。
d穩定性要高。穩定性好是指對于高度非線性偏心率大的函數不會因計算機字長截斷誤差迭代過程正常運行而中斷計算過程。
另外選擇適當的優化方法時要進行深入的分析優化模型的約束條件、約束函數及目標函
數，根據復雜性、準確性等條件結合個人的經驗進行選擇。優化設計的選擇取決于數學模型的特點，通常認為，對于目標函數和約束函數均為顯函數且設計變量個數不太多的問題，采用懲罰函數法較好；對于只含線性約束的非線性規劃問題，最適應采用梯度投影法；對于求導非常困難的問題應選用直接解法，例如復合形法；對于高度非線性的函數，則應選用計算穩定性較好的方法，例如BFGS變尺度法和內點懲罰函數相結合的方法。
結論
機械優化設計作為傳統機械設計理論基礎上結合現代設計方法而出現的一種更科學的
優化設計方法，可使機械產品的質量達到更高的水平。近年來，隨著數學規劃理論的不斷發展和工作站計算能力的不斷挖掘，機械優化設計方法和手段都有非常大的突破，且優化設計思路不斷的開闊。總之，每一種優化設計方法都是針對某一類問題而產生的，都有各自的特點，都有各自的應用領域，機械優化設計就是在給定的載荷和環境下，在對機械產品的性能、幾何尺寸關系或其它因素的限制范圍內，選取設計變量，建立目標函數并使其獲得最優值得一種新的設計方法，其方法多樣依據不同情形選擇合理的優化方法才能更簡便高效的達到目標。當今的優化正逐步的發展到多學科優化設計，充分利用了先進計算機技術和科學的最新成果。所以機械優化設計的研究必須與工程實踐、數學、力學理論、計算機緊密聯系起來，才能具有更廣闊的發展前景。
參考：
[1]白新理.結構優化設計[M]. 河南：黃河水利出版社，2008.
關鍵詞：優化設計；農業機械；應用研究
1優化設計在農業機械設計中應用的意義
要提高我國農機產品的質量，就要大力提高農機生產制造水平和設計水平，對傳統的農機產品設計進行改進。傳統的農業機械零部件設計一般采用經驗類比，通過力學簡單計算來完成。傳統的設計優化方式對設計人員的經驗要求較高，很多創新設計和優化設計都缺乏數據支持，過度的設計導致機械綜合性能提高的同時，制造成本大幅上升。
2優化設計的基本思路
優化設計是從若干種可行性方案中擇優選出一種最佳的設計方法，這種選擇是以初始數據為基礎，采用計算機技術聯合實現的。優化設計對軟件計算能力和模型構建能力有較高的依賴，近年來隨著計算機科技的不斷發展和軟件開發能力的不斷提高，計算機在機械設計中發揮了重要的作用。同時，計算機的發展也使優化設計理念得以實現，優化設計的思路也越來越開闊。
3計算機軟件在優化設計中的應用
要實現優化設計在農業機械設計中的應用，先進的軟件技術是必不可少的。設計軟件是設計者的工具，對于農業機械設計者來講，能夠熟練應用軟件完成虛擬制造、實驗和測試，對參數進行分析，是實現農業機械優化設計的必要因素[2]。
3.1ANSYS軟件
ANSYS軟件是一種大型有限元分析軟件，由美國ANSYS公司研發，這種軟件能夠與多種計算機輔助設計軟件實現數據的共享和交換，被普遍應用于汽車工業、建筑橋梁等方面設計中。
3.2ADAMS軟件
ADAMS軟件是一種對機械系統動力學進行自動分析的軟件，由美國機械動力公司開發，通過ADAMS軟件，能夠建立機械系統幾何模型，對虛擬機械系統進行動力學分析，預測機械系統的性能、碰撞加速和運動范圍等[3]。
4優化設計在農業機械設計中的應用
4.1幾何模型的建立
結合設計零部件的特征、材質和其他約束條件，通過Pro/E軟件進行幾何模型的建立，本次研究基于Pro/E軟件應用的基礎上，采用旋轉建模的方法，建立齒輪軸模型。齒輪過渡段圓的半徑R=8.6mm。
4.2模型材料屬性設置
模型材料屬性包含材料材質、密度、彈性模量、泊松比等。
4.3約束與載荷
齒輪的驅動軸兩端，靠的是軸承作為支撐，加載載荷較為復雜，本文通過兩種方式加載扭矩，一種是通過運動學模塊進行扭矩分析，分析的受力情況信息傳遞到結構分析模塊中；一種是取相近的加載扭矩數值輸入到結構分析模塊中。經過判定，本文采用第二種方式。沿著軸向建立起圓柱坐標系，加載圓柱面的殼，厚度取值1mm，這種取值也是為了便于分析，然后找到扭矩加載點，進行扭矩加載。這個環節需要注意，驅動力矩要在軸的中部位置加載，扭矩為8600N.mm，在軸的兩端加阻力扭矩，兩端本別為4300N.mm。
4.4模型分析
在模型分析環節中，完成受力和約束參數設置后，在利用Pro/E軟件進行靜態模型構建，然后對靜態模型進行相應的分析。通過軟件對構建模型的分析結果可以確定，最大的應力為16.7N/mm2,而設計所用材料材質為45號鋼，最大的屈服應力能夠達到350N/mm2以上，鋼材的屈服應力范圍遠遠大于設計零部件的最大應力，可見在尺寸選擇中相對比較保守。
4.5設計參數的建立
設計的過程主要是模型建立的過程，而在模型建立的過程中，設計者將要建立許多參數，其中包括物理性能參數、結構設計參數等，這些參數代表著所用材料的基本屬性和要達到的設計性能，當參數發生了變化，建立的模型性能也將隨著發生變化。如果針對所有參數進行優化，將增加設計過程中龐大的計算量，這樣就需要設計者對這些參數進行優選，結合不同參數對模型的影響程度，和對設計部件的使用性能的影響，可以優先選擇對模型性能影響最大的參數設置，這種處理方式，也體現出優化設計的理念，實現參數選擇上的優化，最有效的、影響最大的參數信息將被利用，而影響較小的參數將被忽略。在本次分析案例中，將過渡段尺寸參數當做設計變量，設計變量的初始值為8.6mm。
4.6優化設計
在農機設計中采用優化設計的目的在于能夠實現通過模型的各項功能計算和設計，達到降低成本，能夠發揮最優性能。在優化設計的過程中，要對具有影響效果的約束條件和各類參數進行設置。本案例設計中，滿足各項受力條件下，所使用的材料質量最小，采用過渡段半徑作為設計參數，部件的最大應力小于材料許用應力。本案例中選擇的45號鋼，最大的屈服應力大于350N/mm2，安全系數設定為3.0，軸最大應力＜114N/mm2，結合各參數和約束條件，從而分析出最優的結果。
【關鍵詞】機械設計；CATID技術
機械設計是設計人員根據用戶的使用要求對專用機械的工作原理、結構、運動方式、力學和能量的傳遞方式、各個零件的材料和形狀尺寸、方法等進行構思、分析和計算并將其轉化為具體的描述以作為制造依據的工作過程。優化設計需要綜合地考慮許多要求：最好的工作性能、低廉的制造成本、最小的外形尺寸和重量、使用中最穩定可靠、最少的能耗和最低的環境污染等。往往這些要求互相間是矛盾的，這就需要設計人員根據具體情況權衡輕重，統籌兼顧，使設計的機械具有最優異的綜合技術經濟效果。
作為一部完整的機器，它是一個復雜的系統。要提高設計質量，必須有一個科學的設計程序。機械設計經歷過手工繪圖——計算機二維繪圖（AutoCAD軟件等）——計算機三維繪圖（CATIA軟件等）等幾個階段。
機械設計本身是繁鎖的工作過程，手工繪圖需要具一相當的工作經驗及空間思維能力，除了必須熟悉和遵守制圖標準、正確使用繪圖工具、掌握幾何作圖的方法外，還要有比較合理的繪圖工作順序。隨著計算機技術的發展，計算機在機械設計中得到了日益廣泛的使用。運用計算機輔助設計不僅可以減少設計勞動量、提高設計速度和設計質量。且采用CATIA繪圖則更加利于設計的更改存檔為了保證繪圖質量，提高繪圖速度。
CATIA能夠重用產品設計知識，縮短開發周期，解決機械設計方案加快企業對市場需求的反應。在設計時，設計人員不必考慮如何參數化設計目標，充分利用CATIA提供的變量驅動及后參數化能力實現變量和參數化混合建模。也可以利用CATIA實現幾何和智能工程混合建模以便將多年的經驗積累到CATIA的知識庫中，用于指導新產品新型號產品的開發，加速新型號推向市場的時間。CATIA具有在整個產品周期內的方便的修改能力，尤其是后期修改性。在設計過程中交互式捕捉設計意圖，定義產品的性能和變化。隱式的經驗知識變成了顯式的專用知識，提高設計的自動化程度，降低設計錯誤的風險。CATIA提供了智能化的樹結構，設計人員可方便快捷的對產品進行重復修改，即使是在設計的最后階段需要做重大的修改，或者是對原有方案的更新換代，對于CATIA來說，都是非常容易的事。
CATIA覆蓋了產品開發的整個過程，提供了完備的設計能力：從產品的概念設計到最終產品的形成，以其精確可靠的解決方案提供了完整的2D、3D、參數化混合建模及數據管理手段，從單個零件的設計到最終電子樣機的建立； CATIA將機械設計，工程分析及仿真，數控加工和CATweb網絡應用解決方案有機的結合在一起，提供嚴密的無紙工作環境，提高產品質量及降低費用。
CATIA帶有自有標準件庫，且可以方便地鏈接第三方CATIA零部件數據資源庫：囊括數百家國內外廠商的零部件產品模型。模型數據可被直接調用，更好的幫助設計人員完成設計工作，提升效率。
采用CATIA設計者可以非常方便地調用型材、通用件庫。并可以充分利用EXECEL設計表實現參數化驅動設計。
CATIA 可以從數字化定義的產品，生成具有真實效果的渲染照片。在真實產品生成之前，即可促進產品的銷售。
通過實際應用CATIA系統軟件，筆者體會到CATIA系統軟件在機械設計過程中具有明顯的優勢：
一、零件設計更加方便
使用CATIA系統，可以裝配環境中設計新零件，也可以利用相鄰零件的位置及形狀來設計新零件，既方便又快捷,避免了單獨設計零件導致裝配的失敗。資源查找器中的零件回放還可以把零件造型的過程通過動畫演示出來，使人一目了然。
二、裝配零件更加直觀
在裝配過程中，資源查找器中的裝配路徑查找器記錄了零件之間的裝配關系，若裝配不正確即予以顯示，另外，零件還可以隱藏，在隱藏了外部零件的時候，可清楚地看到內部的裝配結構。整個機器裝配模型完成后還能進行運動演示，對于有一定運動行程要求的，可檢驗行程是否達到要求，及時對設計進行更改，避免了產品生產后才發現需要修改甚至報廢。
三、縮短了機械設計周期
采用CATIA技術，機械設計時間縮短了近1/3，大幅度地提高了設計和生產效率。在用CATIA系統進行新機械的開發設計時，只需對其中部分零部件進行重新設計和制造，而大部分零部件的設計都將繼承以往的信息，使機械設計的效率提高了3～5倍。同時，CATIA系統具有高度變型設計能力，能夠通過快速重構，得到一種全新的機械產品。
我司主要生產產品為環衛設備。是集機械系統、液壓系統、電氣系統、供排水系統，送風系統等為一體的機器設備。其錯綜復雜的液壓管路及電氣線路的完整表達，需要強大的軟件來完成。CATIA正好是我司引進的主要設計軟件。北京五路居垃圾轉運站是國內首個采用強力預壓塊裝式的垃圾壓縮設備，國內外可參考的資料極少。根據轉運站設備工藝要求，壓縮垃圾的壓力要達到180噸，垃圾重量達24噸，垃圾打包長度達10米。由于壓力大、壓縮行程長，設備結構強度、機械性通報要求極高，且需要有良好的生產工藝性。經過反復設計論證和科學計算，最后確定了ACP-18型壓縮機的總體方案，主要由油缸支架部件、壓縮腔體、升降閘門部件、滑動支架部件、推頭部件、油缸座及稱重傳感支座等部分組成。配合兩組油缸推動推頭，每組油缸的行程為7.9米，使推頭的總行程達到了15.8米。由于ACP-18型壓縮機壓力大，機體龐大（設備總長達25.5米，自重達72噸），對結構強度要求極高，考慮到要求強度及生產工藝性，壓縮腔體采用厚度達16mm的低合金鋼板（16Mn），且用“C”型槽扶強。在油缸支架及滑動支架則采用矩型鋼管焊接而成的框架結構，既保證了結構具有足夠的強度，又減輕了自重。為保證壓縮機機體具有良好的剛性，機體底部布置了兩條460x190mm的大型工字鋼。經過應用CATID系統進行結構設計計算及設備運行中的驗證。并在此基礎上完成了設備的設計工作，于99年初在公司內生產制作，年底在北京工地順利安裝并成功投產。經過實際運行，證明ACP-18型壓縮機設計合理，結構可靠，各項性能均完全滿足垃圾運轉站的工藝要求，勝利通過了驗收。該工程被北京市列為“國慶50周年獻禮工程”。
我司也曾使用AutoCAD、SolidWorks、 Pro/E進行三維設計，但通過一段時間的試用比較，發現CATIA設計軟件更能適應我司的產品設計。由于環衛設備環境惡劣，設備需長期穩定工作，維修少維護簡單的特殊要求；機場設備要求穩定，且安全可靠。CATIA的推廣應用在我司設計的產品優化設計方面突顯優勢,并帶來可觀的收益。
參考文獻
[關鍵詞]機械結構;優化設計;趨勢
中圖分類號：TH122 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）22-0121-01
機械產品應用范圍相對較廣，為確保機械產品在我國日常生活及企業從生產中得到有效應用，實施優化設計十分必要。目前我國已經針對機械結構優化設計進行了研究，并取得一定成果，主要表現在船舶行業、焊工航天以及汽車行業等[1]。機械結構的優化設計可有效提高其產品性能并增加其自身市場競爭力，對其市場發展起重要作用。
1 機械結構優化設計
隨著科學技術的發展進步，加快了機械產品更新的速度，以往在制造機械產品時主要采用大批量生產的方法進行，產品相對單一，目前在實施機械產品加工時多采用小批量加工模式，可確保產品的多樣性。為確保生產企業的利潤，在生產機械產品時需注意將其生產周期縮短，最大限度在確保至質量的前提下降低生產成本。通過實施優化設計可滿足上述目標，在一定程度上縮短生產時間并降低成本，通過效率搶占市場。機械結構優化設計目前已在船舶制造、交通工具、航空航天、冶金、紡織、建筑等多領域應用。
機械結構優化設計流程主要包括：（1）針對所優化機械產品盡心目標函數優化設計，可確保機械產品相關技術指標符合優化要求。（2）設計機械產品優化函數變量，變量設計包括機械產品長度、厚度以及弧度等相關結構參數。（3）對機械產品優化設計約束條件進行設定，對計算過程中各項變量浮動范圍進行限定。（4）通過以上步驟得出多種優化設計方案，分別對不同方案進行評價，根據機械結構優化設計需求選擇最佳方案實施。
2 機械產品優化設計應用分析
2.1 尺寸優化設計
機械產品實施優化設計過程中對尺寸數據有精準的要求。因此實施優化設計匯總需確保各零件尺寸與實際工作需求相符，若產品為多個零件組成結構，若其中一個零件尺寸存在誤差均會對零件連接效果造成極大影響，甚至加劇機械磨損導致產品報廢。因此機械產品零件越多及機械結構復雜程度越高，對各零件精細度的要求也有所提高。開展機械產品尺寸優化的前提條件機械產品拓撲關系及形狀不發生改變，通過計算機技術的應用對具體尺寸變化進行有效調整，可確保機械產品性能的增強。
2.2 形狀優化
為確保機械產品性能的全面提升，在進行優化設計時也可從機械產品形狀入手開展優化。因多數大型機械設備自身結構相對復雜，各部件形狀也具有多樣化，很難進行分析，為優化設計進展帶來一定困難。我國目前已經針對結構優化方面出現研究成果，如田方針對軸對稱機械零件開展的優化設計以及王世軍針對機器人結構的優化等。
2.3 拓撲優化
以往在實施機械結構優化設計中多側重于進行結構參數優化，未針對機械零件拓撲結構實施優化設計。隨著機械結構設計意識的提高，優化中心開始向拓撲結構優化方向轉換。拓撲設計優化主要在離散結構以及連續結構方面體現，其中離散結構優化設計主要是通過對多個關鍵點連接方式方面入手，改優化前提是確保上述關鍵點位置的確定。連續拓撲優化設計主要針對孔洞形狀、數量、分布情況、部分結構邊界開展的優化。
2.4 動態性能優化
機械產品動態性能主要指的是機械結構受外界作用下顯示出外型變化規律，包括相關運動參數等[2]。機械產品實施動態性能的優化設計可明顯反應出改產品工作強度及壽命情況。因此對機械結構動態性能開展優化設計不僅能減輕機械工作負擔還可在同等工作強度條件下對其使用壽命進行延長。
2.5 多學科結構優化設計
開展機械結構優化設計中需應用多科學角度入手，單獨使用某科學角度無法得出理想優化結果，應從多學科角度進行，確保優化設計的多學科化、總體化及系統化，確保優化設計程度符合實際需求或超出預期目標。
3 機械結構優化設計趨勢
隨著時展進步及行業前景變化發展處機械結構的優化設計，通過近年機械結構優化設計的開展已經從簡單化優化設計想結構系統大型化及復雜化機械發展[3]。通過產品設計變量的不斷增加，造成結構分析推到以及計算數值方面難度均有所提高，特別是進行特殊結構優化時無相應數據及公式進行應用。在針對大型機械結構進行優化設計時，需將復雜結構進行分解，逐步對各子結構分別進行優化，在優化過程中若設計多學科優化設計也可分科學進行優化。通過對計算機技術的有效利用，確保機械結構優化設計多方向發展。該技術主要代表包括模仿神經網絡和遺傳算法的人工算法，該算法適合在連續混合機離散變量全局優化中應用，可對產品準確度及應用質量進行提高。針對拓撲結構的優化設計時目前開展機械結構優化設計研究的主要方向，因實施拓撲結構優化可謂機械結構整體優化方案的設計提供科學依據，確保尋找出最佳設計方案，該方法多在大型機械優化上應用，可通過較復雜的計算實施優化，對大型機械尺寸、形狀進行優化，提高其產品性能。
4 小結
機械結構優化設計的開展可幫助提升機械產品性能及質量，為機械產業的發展提供了方向及機遇。優化設計的實施可縮短機械產品生產周期并提高機械制造行業競爭力，推動機械產品優化發展。
參考文獻
[1]張鐘文. 試析機械結構優化設計的應用及趨勢[J]. 裝備制造技術，2016，07：270-271.
[2]曾文忠. 機械產品設計的結構優化技術應用策略探究[J]. 湖南農機，2014，09：44-45.
[3]周繼瑤. 論現代機械中的結構優化設計[J]. 企業科技與發展，2013，09：19-21.
作者簡介：
1 機械可靠性優化設計的重要性
機械可靠性設計時以成品的可靠性作為基準，將外載力、零部件尺寸、承受能力等各項參數融合起來考慮。然后應用力學理論、概率理論、數據統計學等做出機械可靠性保障方案。傳統機械設計方法又被稱為安全系數法，其在機械可靠性優化設計的時候只要確保安全設計系數大于規定的數值即可，但是在實際應用中機械可靠性設計往往忽略了設計參數的隨機性。因此在實際研究中應注意將力學作為隨機變量，機械可靠性設計中認為各個受力因素會受到環境的影響，因為環境因素也是一個變量，還存在著一定的規律性可循[1]。機械強度受到材料的性能、加工精度、工藝環節的波動等影響，也呈現出一種波動性規律變化。機械可靠性設計的時候，應根據設計的不同的要求選取不同的特征函數，注意在計算的時候應考慮其離散性，使用概率統計方法進行計算求解。機械可靠性設計的時候應考慮到各個參數的隨機分布，還應據此來分析出機械的實際工作狀況。
2機械可靠性優化設計案例
本次機械可靠性優化設計研究選取蝸桿減速器優化設計作為研究的主要內容，一級蝸桿減速器的主要失效形式有：渦輪齒面點蝕、渦輪齒折斷、鍵壓潰、軸折斷、軸承實效等幾類。針對蝸桿進行可靠性優化設計的時候，其優化模型為：Rs=Rcf?Rch?Rz?Rj?Rg。其中Rcf表示蝸輪齒根彎曲疲勞的可靠度；Rch表示渦輪齒面接觸疲勞可靠度；Rz表示輪軸的可靠度；Rg表示滾動輪軸可靠度；Rj表示鍵可靠度。蝸桿減速器進行變量設計的時候，將蝸桿的模數定為m，蝸桿直徑系數為q、蝸桿軸直徑ds、蝸桿頭數zl、傳動比i、渦輪軸長度L。可靠性設計變量表示如圖1所示，其中X={m，z1、q、L、i、ds}。
圖1 蝸桿減速器變量優化設計圖
蝸桿減速器的體積主要受到蝸輪、蝸輪軸、蝸桿等因素的影響，因此取三者的體積作為目標函數：
Minf1（x）=π/4{B2（mz2）2+L1（mq）2+m?（q-2.4）2（0.9mz2-L1）+ds2[L-（1.5ds-B2）]}。其中蝸輪齒寬度為B2=[m（q+2）-0.5m]sina+0.8m。a=50°，a表示蝸輪齒寬度。則根據蝸桿可靠性優化設計相關計算，必須建立相應的約束條件，其中 ，其中式子中的 表示蝸桿允許的接觸應力。蝸輪軸的強度為 。其中式子中的MD表示危險截面積的彎矩均值。
3 機械可靠性設計建議
3.1 權衡和耐環境設計
針對機械進行耐環境和權衡和設計，有利于設計者找出機械相對可靠的設計方案，并對機械的質量、成本、體積以及可靠性等完成優化。耐環境設計主要是基于綜合考慮的一種設計方式，從機械的零部件出發，將零部件的壽命周期內的各種環境考慮進去[2]。
3.2 預防故障設計法
機械設備正常運行與否關系到機械設備的整體運作功能是否在完整的串聯中各自發揮出自身的作用。整體功能大于部分功能將成為機械可靠性設計的重要目標，機械優化設計中首先要重視機械設備的可靠性，并對零部件進行嚴格的需求控制和選擇控制。預防故障法設計中應對選用的零部件和通用不見進行驗證分析，最大限度對故障進行分析。
3.3 簡化以及余度設計優化
機械優化設計中，簡化設計作為一種基礎設計，其設計思路明確，即零部件的數量應盡可能避免冗余，減少故障出現。機械的可靠性優化設計中必須對其錯誤故障進行統計分析，從小故障處理做起盡可能保障機械的可靠性。通過簡化和余度設計優化可以有效提升可靠性生產以及避開故障的能力[5]。簡化優化設計即對機械生產中的一些不必要方式進行優化，減少一些超標負荷承載工作，調整機械各個部件的生產情況。
1 傳統優化方法的應用與發展分析
1.1 傳統機械優化設計方法的應用
傳統機械優化設計方法大多應用于機械結構和零件功能的優化設計，針對機械結構的性能和形態進行優化。在機械結構上，內點罰函數優化法，能夠對剛度和壓彎組合強度結構進行良好的優化，既能夠滿足尺寸要求又能良好的控制結構自重。在形態方面，典型的是軸對稱鍛造部件的毛坯形狀的優化。在性能方面，采用坐標轉換法和黃金分割法對部分兩岸結構進行優化設計，使得機械結構更加準確保持運動平衡性，提高了傳力性能。這樣看來，傳統機械優化設計方法依然能夠取得良好的效果，所以在機械設計發展中不能忽略傳統優化方法的作用。
1.2 傳統優化設計方法的一些改進
在新的設計方法出現后，傳統機械優化設計進行了一些改進：設計中普遍采用最優設計方案和設計策略，幫助達到最優組合性能;建立能夠反映設計問題的數學模型，提高機械設計的準確性;利用計算機選擇最優方案，通過計算機程序解決更加復雜的計算;計算機輔助設計，降低人工設計的誤差。
2 現代機械優化設計方法的應用和發展
隨著機械設計要求不斷提高，設計工作需要考慮的問題也越來越多，整體需要解決的問題規模和復雜度都有所增強，傳統優化方法的問題暴露出來，局部優化和最優解不再適用于大規模問題的設計，這使得機械設計工作者廣泛吸取其他學科的理論知識，產生全新的機械設計思路，通過算法來解決一些復雜的設計問題。
2.1 反饋神經網絡在機械優化設計中的使用
反饋神經網絡模型的基本內容是一些雙向相連的神經元系統，每個神經元之間的連接都具有特別的權值，這個神經網絡對于輸出和反饋能夠統一應用，這樣將整個網絡的能量函數和機械設計的目標函數映射起來，神經網絡的進化過程則與機械優化設計的最優過程對應起來，在實際應用中，尋找神經網絡模型與問題的解的過程十分關鍵。
2.2 多層向前神經網絡在機械優化設計中的使用
多層向前神經網絡也是目前神經網絡模型中應用較廣的一種，通過輸入層、隱層和輸出層，將模型輸入信息進行單項的傳播輸出，整個模型中不論是層內還是層間，均不存在反饋鏈接。多層向前神經網絡具有很高的運算速度，非線性的映射能力也更突出，在機械優化設計中，能夠利用這種模型的特點，對機械結構的多目標優化進行映射。
除了神經網絡模型的應用外，很多專業的數學軟件也應用于機械設計工作中，比如MATLAB，作為功能強大的工程數據計算軟件，能夠很好的將計算問題與實際問題結合起來，其中配置了大量的工程函數，在解決大部分工程問題時能夠節約大量的時間，而且計算結構也非常精確，所以在自動化控制和機械設計領域都有很好的應用。
3 遺傳算法的應用與發展
遺傳算法簡稱GA，是一種全新的概率優化算法。遺傳算法作為一種非確定性的擬合自然算法，模仿了自然界生物進化的特點和規律，對于隨機對象進行自然選擇，按照自然界的適者生存法則來循環處理數據，最終產生的隨機群體會收斂于整體的最優解。遺傳算法有很強的自適應性，借助自然界遺產的規律，能夠對全局都進行優化處理，同時遺傳算法是潛在的并行計算算法，所以擁有很高的計算效率。遺傳算法以其全局優化的優越性，主要應用于機器學習和控制領域，最近幾年也得到發展被應用于機械優化設計中。
3.1 遺傳算法與機械結構優化設計
簡單的遺傳算法線性適應度非常理想，通過非線性適度與自適應的變異概率來優化一般的遺傳算法，以此來解決機械結構的優化問題，多峰值函數極值等都具有實際的參考意義。
3.2 遺傳性算法與可靠性分析
框架結構系統結合遺傳算法，能夠對系統結構的可靠性進行優化分析。
3.3 遺傳算法與故障診斷
遺傳算法網絡模型中，各個神經元之間的權值可以作為染色體向量，模擬基因多點交叉變異能夠對隨機對象進行優化選擇，這種遺傳算法能夠應用于變壓器故障的診斷。
4 機械優化設計軟件的應用與發展
4.1 專用軟件的應用與發展
目前國內機械優化設計專用軟件開發和使用的都比較少，機械優化設計軟件的開發還需要積累足夠的經驗，根據工作經驗轉換成計算機功能組成專用軟件。計算機輔助設計軟件的使用，能夠幫助解決很多機械設計中的工程問題，結合人工神經網絡和遺傳算法，開發計算與圖形化功能，專業軟件的發展速度也是越來越快。
4.2 網絡在線機械優化設計軟件
優化算法的研究已經有所成績，利用網絡平臺逐漸開發一些工業化在線優化軟件，便于工業設計使用。對于在線機械優化設計軟件來說，亟待解決的問題就是模型問題，對于非常復雜的系統來說，結構、流程、物料和系統參數等，都非常復雜，如果計算對象比較模糊，運算效率會受到嚴重的影響，這就給在線優化軟件帶來了巨大的困難。為了解決這種情況，通過合適的算法解決辨別模型，結合神經網絡和學習特點進行數據的識別，讓在線優化軟件也能夠良好的應用于各種模型，比如國內比較成熟的NEUMAX軟件包，基于神經遺傳算法的在線優化軟件包，都能夠良好的實現各種模型的遺傳算法，這些軟件已經成功應用于甲醇合成機械設計的優化工作中。
【關鍵詞】 機械 優化設計 理論 方法
1 機械優化設計理論概述
1.1 機械優化設計的概念
機械優化設計是指最優化技術在機械設計領域的移植和應用，是以最低成本獲得最高效益。其根據機械設計理論、方法與標準規范等建立能夠正確反映實際工程設計的數學模型，利用數學手段和計算機計算技術，在眾多的方法中快速找出最優方案。機械優化設計通過把機械問題轉化為數學問題，加以計算機輔助設計，優選設計參數，在滿足眾多設計目的和約束條件的情況下，獲得最令人滿意、經濟效益最高的方案。目前，機械優化設計已成為解決機械設計問題的有效方法。
1.2 機械優化設計研究的內容
機械優化設計主要研究的是其建模和求解兩部分內容。 如何選擇設計變量、列出約束條件、確定目標函數。其中，設計變量是指在設計過程中經過逐步調整，最后達到最優值的獨立參數。設計變量的數目確定優化設計的維數，維數越大，優化設計工作越復雜，但效益越高，所以選取適當的設計變量顯得尤為重要。約束條件即是對約束變量的限制條件，起著降低設計變量自由度的作用。目標函數即是指各個設計變量的函數表達式，工程中的優化過程即是指找出目標函數的最小值（最大值）的過程。一般而言，目標函數的確定相對容易，但約束條件的選取顯得比較困難。
2 機械優化設計的一般思路與常見方法
2.1 機械優化設計的一般思路
2.1.1 分析問題，建立優化設計數學模型
在機械優化設計的過程中，首先需要通過對實際問題的分析，選取適當的設計變量，確定優化問題的目標函數和約束條件，從而建立優化設計的數學模型。
2.1.2 選擇優化設計方法，編寫程序
在設計變量、約束條件和目標函數三大要素已經確定，構建好數學模型的情況下，編寫計算機語言程序。
2.1.3 分析結果，找到最優方案
準備必須的初始化數據，通過計算機數值計算，對比計算結果，在眾多的設計方案中選擇最完善或者最適宜的設計方案，使其期望的經濟指標達到最高。
2.2 機械優化設計中的常見方法
2.2.1 傳統優化設計理論方法
傳統機械優化設計方法的種類有很多，按求解方法的特點可分為準則優化法、線性規劃法和非線性規劃法。準則優化法是指不應用數學極值原理而是采用力學、物理中的一些手段來謀求最優解的方法。常見的準則優化法有迭代法中的滿應力準則法等，其主要特點是直接簡單效率高，缺點是只能處理簡單的工程問題。線性規劃法是指應用數學極值原理，選取適當的設計變量和約束條件，求解目標函數的一種方法。常見的有單純形法、序列線性規劃法。其優點是通過把實際工程問題轉化為數學極值問題的求解，使其直接、有效、精度系數高，缺點是工作量大。非線性規劃法同樣根據數學極值原理求最優問題，可分為無約束直接法、無約束間接法。有約束直接法和有約束間接法。其優點是應用范圍廣，可應用于大、中、小型工程問題，且都相對簡單方便、可靠性高、穩定性強、精度高。
2.2.2 現代優化設計理論方法
現代優化設計方法不同于傳統優化方法，其無需通過選取設計變量、約束條件、目標函數等因素，便可獲得全局最優解，大大地減少了傳統優化設計方法花費的人力與財力，在日今復雜的工程問題中，提出了全新的思路與方法。常見的現代優化設計方法有遺傳方法、神經網絡法、模擬退火法、粒子群算法等。
3 機械優化設計的現狀與前景
機械優化設計是最優化理論、電子計算機技術和機械工程相結合的一門學科，包括機械優化設計、機械零部件優化設計、機械結構參數和形狀優化設計等。二十世紀五十年代以前，用于解決最優問題的數學方法僅限于古典的微分法與變分法，在處理現實問題時，計算量非常大。直到四十年代前后，大型線性規劃技術的提出，數學方法首次被運用到結構最優化，使得計算過程不再復雜，有效的解決了數值最優化計算。近年來，隨著數學規劃理論與計算機技術的飛速發展及廣泛應用，許多新興優化算法，如遺傳算法、神經網絡法等相繼被提出，機械優化設計廣泛地被應用到建筑結構、化工、航天航空等諸多領域并取得飛速發展。機械優化設計具有廣闊的發展前景。
機械優化設計給機械工程界帶來的巨大經濟效益是顯而易見的，但其工程效應比起預期遠遠小得多。歸結其原因，主要有以下兩點：（1）建模難度大。（2）最優方法的選取難度大。
雖然有以上不足之處，但是機械優化設計的發現前景仍是非常廣大的，且各領域也在積極做出相關的研究探索，并已取得一定的成就。
4 結語
機械優化設計即是指從眾多設計方案中需找最優方案的過程，一般包括建立數學模型、選擇優化方法、分析計算結果選擇出最優方案三個過程。根據不同的分類方式，機械優化設計的方法有很多，從傳統角度，最常用到的有線性規則法中的序列線性規則法等等，由于現在各技術領域的發展以及工程問題對優化設計的需求，衍生了很多與傳統方法原理完全不同的新興方法，最常見到的有遺傳算法、神經網絡法等。縱觀幾十年來機械優化設計的發展歷程，其發展是非常迅速且令人可喜的，雖然仍存在建模困難、優化方法選取等等方面的一些挑戰，但是其前景仍舊是非常廣闊的。研究機械優化設計的理論與方法無論是學術領域還是實際經濟效益方面都具有研究意義。
參考文獻：
[1]劉惟信.機械最優化設計[M].北京：清華大學出版社，1993.
[2]陳立周.機械優化設計技術的發展現狀及其新問題.2000年中國機械科學部份研究的征文，1984.
[3]秦東晨，陳江義，胡濱生等.機械結構優化設計的綜述與展望[J].中國科技信息，2005（9）.
[4]高衛華，謝劍英.動態模糊神經網絡及其在非線性系統中的應用[J].電氣自動化，2000.
關鍵詞：機械優化設計；雙語教學；教學實踐
作者簡介：王林軍（1982-），男，湖北黃岡人，三峽大學機械與材料學院，講師；吳海華（1970-），男，湖北黃岡人，三峽大學機械與材料學院，教授。（湖北 宜昌 443002）
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）04-0104-01
雙語教學不僅在美國、加拿大、盧森堡、新西蘭等雙語國家或多語國家獲得了成功，而且在俄羅斯、日本、澳大利亞、保加利亞、匈牙利等單語國家實施也獲得了良好的效果。反思國內的雙語教學情況，雖然英語教師非常努力地教，學生也非常認真地學，但所取得的效果十分不理想。[1-2]國內一些211和985重點院校（如浙江大學、北京大學等）的雙語教學工作開展順利，已在雙語教學教材、師資隊伍建設以及教學內容和教學方法方面取得許多研究成果。但地方本科院校的機械工程類雙語教學工作進展十分緩慢，尤其是針對本科生開設的“機械優化設計”雙語教學在教學內容與體系、英語教學環境、教學隊伍建設、考核方式等方面嚴重不足，其主要原因是學生英語基礎差、自學能力較弱，“機械優化設計”雙語教學師資也相對薄弱。[3]上述差異決定了地方本科院校難以照搬重點院校的機械工程類雙語教學模式，因此探索一條適合于地方本科院校的“機械優化設計”雙語教學模式極為重要。
一、“機械優化設計”雙語課程現狀
“機械優化設計”是一門把機械設計與優化設計理論及方法相結合、實踐性很強的課程，而雙語教學主要是指教師采用英語或第二語言進行課堂教學。但如何有系統有組織地開展符合三峽大學（以下簡稱“我校”）特點的“機械優化設計”雙語教學，如何處理教材的問題、如何在學時數原本緊張的前提下開展雙語教學、雙語教學方法和教學手段該如何改進、如何建立雙語教學考核體系、如何提高學生的學習興趣等等，這些都是在開展“機械優化設計”雙語教學時所需要研究的問題。雖然目前不少地方本科院校已經開設了機械優化設計雙語課程教學，但大學生英語水平良莠不齊，不少教師的英語水平同樣還沒有達到能真正像漢語一樣熟練地運用英語教學的地步，這使得雙語教學在“機械優化設計”課程中的研究與實踐中碰到以下問題：[4-6]
1.雙語教學效果差
目前國內英語教育主要以應試為目標，大學生的英語聽說能力普遍較弱。“機械優化設計”雙語教學中涉及許多專業詞匯和復雜的句型，如果采用比較單一的授課方式，學生既無興趣，又感到難以接受，無法準確理解該課程專業知識。
2.教學內容單一
我校該課程雙語教學的對象是機械制造及其自動化專業三年級學生，他們雖然已具備一定的數理基礎，但許多同學依然對機械優化設計過程和內容無法真正理解，甚至產生厭學情緒。這就要求雙語教師在進行教學內容的設計時應更加豐富多彩。
3.教學方法問題
在進行“機械優化設計”雙語教學時，若還是采用傳統的滿堂灌教學模式，課程本身的難度和英語的聽力障礙將會導致教學效果不理想。而國際上知名大學多數采取的是引導式、啟發式、互動式相結合的教學方法，后者更為有效，與“機械優化設計”雙語課程教學相適應。
二、雙語教學方法的改革與實踐
依據機械工程類專業的特殊性，應從以下幾方面進行改革和實踐：
1.科學合理選擇教學內容
考慮到我校機械制造及其自動化專業本科教學培養方案的特點及人才培養需要，對“機械優化設計”雙語教學課程內容進行科學設計，主要包括以下教學內容：緒論（介紹機械優化設計的基本概念與發展趨勢）；優化設計方法的數學基礎（介紹矩陣運算和微積分的基礎知識，凸集、凸函數與凸規劃的基本理論）；常用的優化設計方法（介紹一維搜索方法、基于導數的優化方法和非導數優化方法等，包括智能優化方法）；約束優化問題的處理；多目標優化方法和優化設計結果的靈敏度分析技術；MATLAB在機械優化設計實例中的應用。這要求學生一方面掌握優化設計基礎理論，另一方面應學會運用大型通用優化設計工具軟件解決實際工程問題，真正做到學以致用。此外，在雙語教學過程中，應安排大學生講述自己完成機械優化設計過程，以提高大學生英語表達能力，并達到相互啟發的作用。
2.努力營造英文教學環境，提高學生英語水平
作為教師，應認真備好每一堂課，板書、考試和作業批改中都要使用英語，采取全英語對學生進行提問，要求學生用英語回答，這樣有助于鍛煉學生的專業口語能力。同時，教師在給學生布置作業時，最好也是英語的，嚴格要求學生用英語完成，這樣有助于鍛煉學生的專業寫作能力，為將來可能地進一步深造學習奠定了堅實的論文撰寫基礎。實際上，教師在雙語教學活動中，除了布置一些該課程的課后英語作業外，還應當引導學生查找和閱讀與該課程相關的專業英語讀物，比如英文論文等，這樣有助于增強學生的專業英語使用能力，而且還能培養該專業大三學生用英語思考的良好習慣，為將來的進一步學習和深造打下一定的基礎。
3.努力加強我校雙語師資隊伍建設
為了提高教師的英語水平，每年安排教師參加由我校國際交流學院主辦的暑期雅思培訓班，取得雅思6.0分及以上成績的教師才能擔任雙語教學課程。為了促進教師英文水平的穩步提高，以提升本校教師科研業務水平，學校定期派中青年教師出國交流學習，這勢必將會對雙語教學和師資隊伍建設有一個很大的促進和提升作用。
4.充分利用本校網絡教學平臺
三峽大學求索學堂為全校提供網絡教學服務，網絡教學平臺包括公共教學平臺、多媒體課件制作系統、網絡實時交互答疑系統。網絡公共教學平臺包括學生工作區、教師工作區、管理工作區三大部分，主要功能模塊有公告欄、答疑、討論區、在線自測、在線作業、下載區、資源等。多媒體課件制作系統提供輔助教師教學的多媒體課件制作平臺；網絡實時交互答疑系統是一個可以在網上傳遞五種不同模式的電子教學、實時協作和通信的平臺，提供網絡教學中的教學雙邊多媒體交互環境。充分利用本校求索學堂，可以促使教師和學生的溝通，同時還可以培養學生的知識獲取能力和自主學習能力。
5.對本校傳統的考核方式進行科學合理的改革
“機械優化設計”課程是機械設計制造及其自動化專業非常重要的一門專業基礎課，屬于專業必修課程，該課程考核方式過去經常是采取閉卷形式。這種考核方式有很大的不足，例如學生死記硬背優化公式，而忽略了利用該課程核心內容優化設計方法理論從工程上解決實際問題的能力，從而不能體現本校人才培養的要求。針對以上這些弊端，對該門課程的傳統考核方式進行了改革，主要分為以下三個部分：閉卷考試成績（占40%）：主要是考查學生對優化理論方法的理解和掌握程度；上機實驗考試成績（占40%）：重點考核學生運用計算機對優化方法的編程和實現能力；平時成績（占20%）：主要是考核學生平時表現和出勤情況。
該課程考核方式的改革，勢必將會促使學生更好地理解和掌握該課程的重難點內容，也會提高學生利用計算機編寫優化程序解決工程實際問題的能力，同時將會提高機械工程類本科生的綜合素質和能力，這也非常符合本校這種“高素質、強能力、應用型”的人才培養目標。
三、結論
雙語教學不但能夠提高學生的學習興趣，而且還可以提高教師和學生的雙語應用能力，對復合型人才的培養具有非常重要的意義。同時，在進行雙語教學的過程中，要根據本校教師的英文水平和學生的認知和接受程度，精心準備和設計教學手段，科學合理安排教學內容，科學而有效地使用評價方法，這樣不僅有助于學生及時了解和掌握本專業的前沿動態，還可以培養其直接閱讀經典、前沿外文資料的能力。本文在對“機械優化設計”課程雙語教學進行了多輪教學實踐的基礎上，對該課程雙語教學的背景、教學內容與體系、英語教學環境、師資隊伍建設、考核方式等問題進行了總結和改革，以期望對二本院校機械工程類“機械優化設計”課程雙語教學與改革有一定的促進作用。
參考文獻：
[1]廖迎春，樊后保，黃榮珍，等.本科院校雙語教學改革的思考及建議[J].科技信息，2010，（19）.
[2]張素芳.對高校雙語教學若干問題的探討[J].中國電力教育，
2007，（1）.
[3]劉卓夫，羅中明，李永波.雙語教學改革存在的問題與思考[J].黑龍江教育學院學報，2010，29（2）：62-64.
[4]孫靖民.機械優化設計[M].北京：機械工業出版社，2007.
【關鍵詞】 機械 優化設計 理論 方法
中圖分類號：S611 文獻標識碼： A
引言：近年來，隨著我國經濟的發展，我國機械工程規模開始加大，機械工程速度也開始變得迅猛，人對于機械行業來說，機械設計是一項復雜系統的工作，機械設計的治療關系到工程質量的好壞，因此，對于機械設計人員而言，做出最優的設計，符合實際的實際是設計人員應盡的責任。
一、機械優化設計理論概述
1、機械優化設計的概念
機械優化設計是指最優化技術在機械設計領域的移植和應用，是以最低成本獲得最高效益。其根據機械設計理論、方法與標準規范等建立能夠正確反映實際工程設計的數學模型，利用數學手段和計算技術，在眾多的方法中快速找出最優方案。機械優化設計通過把機械問題轉化為數學問題，加以計算機輔助設計，優選設計參數，在滿足眾多設計目的和約束條件的情況下，獲得最令人滿意、經濟效益最高的方案。目前，機械優化設計已成為解決機械設計問題的有效方法。
2、 機械優化設計研究的內容
機械優化設計主要研究的是其建模和求解兩部分內容。 如何選擇設計變量、列出約束條件、確定目標函數。其中，設計變量是指在設計過程中經過逐步調整，最后達到最優值的獨立參數。設計變量的數目確定優化設計的維數，維數越大，優化設計工作越復雜，但效益越高，所以選取適當的設計變量顯得尤為重要。約束條件即是對約束變量的限制條件，起著降低設計變量自由度的作用。目標函數即是指各個設計變量的函數表達式，工程中的優化過程即是指找出目標函數的最小值（最大值）的過程。一般而言，目標函數的確定相對容易，但約束條件的選取顯得比較困難。
二、機械優化設計理論主要方法
1準則優化法
準則優法主要是通過力學以及物理或者是其他原則構造評優準則所應用的，然后在進行尋優。這個項方式的主要優點就是有著直觀的概念以及簡單的計算方式，同時能夠對于優化效率約束能很好地降低，在工程方面廣泛的使用；有弊就有利，這項方式只是考慮了很少的方面或者是一個點，使得優化效率大大的降低，甚至是沒有約束。
2線性規劃法
線性規劃法主要是通過數學極值原理所對于目標函數為設計變量線性優化所設計的，可以說是機械優化設計中最為常用的一個方式。有單純形法和序列線性規劃法。
3神經網絡法
神經網絡可以說是一個大型的自適應非線性動力能夠，所具備的有點為聯想、概括、類比，同時要是局部出現問題對于整個系統卻沒有很大的影響。最早發現神經網絡優化能力人員是美國物理學家Hopfield ，根據動力系統以及統計學原理，將系統穩定性以及最優化對策，同時系統能量函數和目標函數優化相互之間對應，優化設計變量以及神經網絡參數相對應，在整個系統逐漸演變的過程中，在1986Tank首次提出了求解線性優化問題的造型化神經網絡。神經網絡穩定平衡點是這項方式的主要點，對于整個網絡能量函數極小點所進行的優化設計，通過較為強大的計算方式以及近似分析、非線性建模能量將計算效率進行優化，所進行這個過程的關鍵點就是神經網絡構造，一般都是使用在求解組合優化、約束優化以及復雜優化。
4、多目標優化法
機械設計所追求的最終目的就是優化功能、強度以及經濟性，但是在實際工作中機械優化設計都是優化目標設計方式。在實施目標優化的過程中還是存在著很多的困難，對于研究人員有著一定的挑戰性，但是這些理論方式還是不夠完善的，將其劃分為兩種：一種是將多目標優化轉化為一個或者是一系列的目標優化方式，將所得優化結果當做目標優化的解，第二種是直接求非劣解，在這中間要選擇最好的作為最優解。
三、現代機械優化設計理論與方法
1、利用現代計算機軟硬件技術的設計方法。
在產品開發初期借助于設計方法學，利用多媒體工具進行系統的開發。根據這一指導思想，利用數學系統理論，同時考慮系統工程理論產品設計技術和系統開發方法學，研制出適合于產品設計初期使用的多媒體開發系統軟件。根據這一設計方法，往往把產品的整個開發過程概括為產品規劃、開發和生產規劃三個階段，并且充分利用了現有的CAD尖端技術D虛擬現實技術。（1）、產品規劃D構思產品。其任務是確定產品的外部特征，如色彩、形狀、表面質量、人機工程等，并將最初的設想用CAD立體模型表現出來，建立能夠體現整個產品外形的簡裝模型。（2）、開發D設計產品。該階段主要根據系統合成原理，在立體模型上配置和集成解元素，把實現功能的關鍵性解元素配置到立體模型上之后，即可對產品的配置進行分析。產品配置分析是綜合產品規劃和開發結果的重要手段。（3）、生產規劃D加工和裝配產品。在這一階段中運用CAD技術，用計算機圖案顯示解元素在相應位置的裝配過程，即通過虛擬裝配模型揭示造型和裝配間的關系，由此發現難點問題，并找出解決問題的方法。借助于現代計算機軟硬件技術，通過三維圖形軟件、多媒體和超媒體技術及虛擬現實技術進行設計。
2、積極開發發展綠色設計、制造。
（1）、綠色設計制造時現代設計制造的可持續發展模式。人們已經認識到環境與發展是密不可分的。要從根本上解決環境問題，必須轉變發展模式和消費模式，即為資源型發展模式逐步轉變為技術型發展模式，依靠技術進步，節約資源和能源，提高效益，減少廢物排放，實施清潔生產和文明消費，建立資源和環境相聯系的新的發展模式。這是人類探索了幾個世紀終于領悟到的發展觀D可持續發展。（2）、發展綠色設計制造將為企業發展帶來新的機遇。開發綠色設計制造是人類可持續發展戰略的重要組成部分，是每個企業家必須考慮的企業行為，但是不少企業認為綠色制造投入大見效慢經濟效益不如直接抓成本、抓質量、抓品種等見效快，因而無視對環境的污染，甚至寧愿被罰款，也不愿意采取措施。實際上，環境全面改善，一方面可改善員工的健康狀況和提高工作安全性，減少不必要的開支；另一方面在綠色制造環境下工作的員工心情舒暢，有助于提高員工的主觀能動性和工作效率，以創造出最大的利潤，使企業具有更好的社會形象，為企業增加無形資產。（3）、發展綠色制造將推行新一輪技術創新。在全球性競爭激烈的背景下，利用高新技術和現代化管理來提高生產率，節約自然資源投入，以及節約勞動和各種形式的資本，是促進經濟增長與發展的主要源泉。
四、機械優化設計的前景
機械優化設計是最優化理論、電子計算機技術和機械工程相結合的一門學科，包括機械優化設計、機械零部件優化設計、機械結構參數和形狀優化設計等。近年來，隨著數學規劃理論與計算機技術的飛速發展及廣泛應用，許多新興優化算法，如遺傳算法、神經網絡法等相繼被提出，機械優化設計廣泛地被應用到建筑結構、化工、航天航空等諸多領域并取得飛速發展。機械優化設計具有廣闊的發展前景。
機械優化設計給機械工程界帶來的巨大經濟效益是顯而易見的，但其工程效應比起預期遠遠小得多。歸結其原因，主要有以下兩點：（1）建模難度大。（2）最優方法的選取難度大。 雖然有以上不足之處，但是機械優化設計的發現前景仍是非常廣大的，且各領域也在積極做出相關的研究探索，并已取得一定的成就。
結語
縱觀幾十年來機械優化設計的發展歷程，其發展是非常迅速且令人可喜的，雖然仍存在建模困難、優化方法選取等等方面的一些挑戰，但是其前景仍舊是非常廣闊的。研究機械優化設計的理論與方法無論是學術領域還是實際經濟效益方面都具有研究意義。
參考文獻：
【參考文獻】
[1]白新理.結構優化設計[M ].河南：黃河水利出版社，200 8 .
[2]王玉新.復雜機械系統快速創新設計[M ].北京：科學出版社 ，2006.
[3]秦東晨，陳江義，胡濱生，等.機械結構優化設計的綜述與展望[J].中國科技信息，2005（9 ） ：90 D91.
