【摘 要】机械优化设计主要是以数学计算为基础，目的在于优化机械制造设计，使设计达到最有利的学科，作为一种解决复杂问题的理论工具有重要的现实应用意义。因此，机械优化设计的应用前景十分广泛。对此，本文简要分析了机械优化设计的应用和发展情况，根据机械运行情况制定相应的优化策略，从而有利于确保机械的可靠生产，维持安全稳定生产。
【关键词】机械优化设计；应用
1. 引言
随着科学技术的不断发展，使得大量机械制造要求要很高的技术水平，机械产品的设计工作变得越加复杂，要求考虑的内容也越来越多，精确性和科学性都与传统机械设计有巨大差别。面对这种情况，机械优化设计理论应运而生，并逐渐发展成为现代化的机械设计方法。
2. 传统机械的优化方法的应用与发展概述分析
2.1 传统机械优化设计方法的应用
传统机械优化设计方法大多应用于机械结构和零件功能的优化设计，针对机械结构的性能和形态进行相关优化。
在机械结构上，内点罚函数优化法，对刚度和压弯组合强度结构进行良好优化，一方面满足尺寸要求，另一方面能够良好的控制结构自重。在形态方面，注意轴对称锻造部件的毛坯形状的优化。在性能上采用坐标转换法和黄金分割法对部分两岸结构进行优化设计，使得机械结构更加准确保持运动平衡性，从而提高机械的传力性能，因此，传统机械优化设计方法取能取得一定良好的效果。
2.2 传统优化设计方法的改进分析
在新的设计方法出现后，传统机械优化设计进行相关改进：设计中普遍采用最优设计方案和设计策略，帮助达到最优组合性能；建立能够反映设计问题的数学模型，提高机械设计的准确性；利用计算机选择最优方案，通过计算机程序解决更加复杂的计算；计算机辅助设计，降低人工设计的误差。
3. 机械可靠性优化设计的重要分析
机械可靠性设计时以成品的可靠性作为基准，将外载力、零部件尺寸、承受能力等各项参数融合进行综合考虑。同时需要应用力学理论、概率理论、数据统计学等做出机械可靠性保障方案。
而在实际应用中机械可靠性设计一般会忽略设计参数的随机性。因此，在实际研究中应注意将力学作为随机变量，机械可靠性设计中认为各个受力因素会受到环境的影响，因为环境因素是一个变量，存在着一定的规律性可循。机械强度受到材料的性能、加工精度、工艺环节的波动等影响，呈现一种波动性规律变化。
机械可靠性设计时，根据设计的不同的要求选取不同特征函数，注意在计算的时候应考虑其离散性，使用概率统计方法进行计算求解。机械可靠性设计时应考虑各个参数的随机分布，据此分析出机械的实际工作状况。
4 .现代机械的优化设计应用分析
现代高新设计方法在机械优化设计中的应用越加广泛。而现代的设计不仅是单一的完成给定产品的设计，而是要将产品使用及设备维修等因素统一进行综合考虑。因此，机械优化设计在强调环保设计和可靠性设计等考虑综合性因素的机械优化设计应用工作更为活跃，机械优化设计的应用领域更加广泛，涉及到航空航天工程机械及通用机械与机床的机械优化设计；涉及到水利、桥梁和船舶机械优化设计；涉及到轻工纺织行业、军事工业机械优化设计；涉及到建筑领域机械优化设计；涉及到食品机械等机械优化设计。
4.1 优化设计网络软件
优化算法的研究已经有所成绩，利用网络平台开发工业化在线优化软件，便于工业设计使用。对在线机械优化设计软件来说，亟待解决的问题是模型问题，对非常复杂的系统来说，结构、流程、物料和系统参数等非常复杂，如果计算对象比较模糊，运算效率会受到严重的影响，会给在线优化软件带来了巨大的困难。
为了解决这种情况，通过合适算法解决辨别模型，结合神经网络和学习特点进行数据的识别，让在线优化软件也能够良好的应用于各种模型，如：国内比较成熟的 NEUMAX 软件包，基于神经遗传算法的在线优化软件包，能良好的实现各种模型的遗传算法，并已成功应用于甲醇合成机械设计的优化工作中。
4.2 在MATLAB中的应用
在机械设计中引入优化设计方法，使设计的机械零件满足性能要求，使其在某些特定方面达到最优。利用MATLAB优化工具箱求解机械优化设计问题，避免传统设计方法中人工试凑、分析比较过程中的繁杂与重复，且编程简单、结果可靠。
在上述实例中，利用MATLAB 软件中FEMINCON函数求解夹具设计问题，最终设计的夹具比采用传统设计方法设计的质量轻、成本低且设计效率高。
4.3 多层向前神经网络的使用
多层向前神经网络是目前神经网络模型中应用较广的一种，通过输入层、隐层和输出层，将模型输入信息进行单项的传播输出，整个模型中均不存在反馈链接。
多层向前神经网络具有很高的运算速度，非线性的映射能力更突出，在机械优化设计中，能利用这种模型的特点，对机械结构的多目標优化进行映射。
除神经网络模型的应用外，很多专业的数学软件也应用于机械设计工作中，能够很好的将计算问题与实际问题结合起来，在解决大部分工程问题时能够节约大量的时间，而且计算结构也非常精确，因此，在自动化控制和机械设计领域都有很好的应用。
4.4 反馈神经网络在机械优化设计中的应用
反馈神经网络模型的基本内容是双向相连的神经元系统，每个神经元间的连接都具有特别的权值，这个神经网络对于输出和反馈能够统一应用，将整个网络的能量函数和机械设计的目标函数映射起来，神经网络的进化过程则与机械优化设计的最优过程对应起来，在实际应用中，寻找神经网络模型与问题的解的过程十分关键。
5 .结语
总而言之，机械优化设计关系着机械日常生产的安全稳定运行，因此，其重要性不言而喻，那么在实际工作中必须对现代机械设计进行优化。通过优化机械安全运行模式，使得机械在日常工作中发挥出其主要功用，为保持机械稳定生产做贡献，提高机械设计的质量和速度。随着数学理论和计算理论的发展，机械优化设计方法也在不断更新，各种设计方法都得到了不同程度的完善。因此，机械优化设计不但要深化工程设计理论，更要结合多种学科使计算优化更加智能方便。
参考文献：
[1]王霄琳.机械CAD技术在机械可靠性优化设计中的应用[J].中国科技信息，2014（16）：146-147.
[2]王瑾.面向环境的产品设计制造及应用研究[J].机械管理开发，2011.
[3]王维威，解念锁.金属基复合材料的加工方法及应用[J].科技创新导报，2010（29）.
[4]史向坤，王健.遗传算法在机械优化设计中的应用价值分析[J].科技风，2012（08）.
查看全文
false