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02 第二章 机械优化设计概论.ppt

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本课件以人字架结构为典型实例,演示如何把一个工程问题提炼成优化设计问题,系统讲解设计变量、约束条件、可行域与目标函数三要素,进而建立数学模型并给出其分类与几何解释。

人字架优化设计实例题页,给出跨度、壁厚、弹性模量与许用压应力等已知参数并要求质量最小
人字架受力分析图,标示顶点外力、两钢管轴力与跨距、高度之间的几何关系
人字架优化问题归结页,目标为结构质量最小,约束为强度条件与稳定条件
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第1页:人字架优化设计实例

已知:人字架由两根钢管构成,顶点受外力 2F=3×105 N,跨度 2B=152 cm,钢管壁厚 T=0.25 cm,弹性模量 E=2.1×105 MPa,材料密度 ρ=7.8×103 kg/m3,许用压应力 420 MPa。

求:在钢管压应力不超过许用压应力和失稳临界应力的条件下,确定人字架高度 h 与钢管平均直径 D,使钢管总质量 m 最小。

注:源文本中 2F、E、ρ 的数量级与单位缺失,此处按教材常用取值补齐为 3×10⁵ N、2.1×10⁵ MPa、7.8×10³ kg/m³,其余参数与原文一致。

第2页:人字架受力图

本页为人字架受力图(图2-2),标示顶点外力 2F 与两钢管所受压力,以及跨度 2B、高度 h 的几何关系,是建立强度与稳定约束的力学依据。

第3页:人字架优化问题的提法

人字架的优化设计问题归结为:使结构质量最小,但应满足

  • 强度约束条件
  • 稳定约束条件

第4页:钢管压力与临界力

钢管所受的压力
由顶点外力按人字架几何关系分解得到。
失稳的临界力
按压杆稳定公式计算。
钢管所受的压应力
压力与钢管横截面积之比。

第5页:强度约束与稳定约束

钢管的临界应力
失稳临界力与横截面积之比。
强度约束条件
压应力不超过许用压应力。
稳定约束条件
压应力不超过失稳临界应力。

第6页:人字架总质量与求解方法

人字架的总质量由两根钢管的体积与材料密度确定。

这个优化问题是以 D 和 h 为设计变量的二维问题,且只有两个约束条件,可以用解析法求解;除解析法外,还可以采用作图法求解。

第7页:人字架优化设计图解

本页为人字架优化设计的图解(图1-3),在 D–h 平面上绘出目标函数等值线与强度、稳定两条约束曲线,最优点落在可行域边界上。

第8页:设计变量

第三节 优化设计问题的数学模型

设计变量
在优化设计的过程中不断进行修改、调整、一直处于变化的参数称为设计变量。设计变量的全体实际上是一组变量,可用一个列向量表示。

第9页:设计空间

本页为设计空间示意图(图2-4),以二维坐标表示两个设计变量所张成的平面,每一个设计点对应一组设计变量取值。

第10页:约束条件及其分类

二、约束条件:一个可行设计必须满足某些设计限制条件,这些限制条件称作约束条件,简称约束。

约束条件的分类
分类依据类别含义
按性质性能约束针对性能要求提出的限制条件
按性质侧面约束(边界约束)只对设计变量的取值范围加以限制
按数学表达形式等式约束约束以等式形式给出
按数学表达形式不等式约束约束以不等式形式给出

第11页:可行域

可行域
凡满足所有约束条件的设计点,它在设计空间的活动范围。一般情况下,其设计可行域可用一组不等式表示。

第12页:二维问题的可行域

本页为二维问题的可行域示意图(图2-5),由约束曲线与变量边界围成的区域即为全部可行设计点的集合。

第13页:目标函数

目标函数
目标函数是设计变量的函数,是设计中所追求的目标,如轴的质量、弹簧的体积、齿轮的承载能力等。在优化设计中用目标函数的大小来衡量设计方案的优劣,故目标函数也可称评价函数。

第14页:单目标与多目标设计问题

优化设计的目的就是要求所选择的设计变量使目标函数达到最佳值。

  • 单目标设计问题:只有一个目标函数。
  • 多目标设计问题:目前处理方法是组合成一个复合的目标函数,如采用线性加权的形式。

第15页:优化问题的数学模型

四、优化问题的数学模型:优化设计的数学模型是对优化设计问题的数学抽象,由设计变量、约束条件和目标函数三要素构成,并写成约束条件下极小化目标函数的一般形式。

第16页:数学模型的分类与线性规划

数学模型的分类:

  • (1)按设计变量和参数的性质分:确定型模型(取值确定)、随机型模型(取值随机)。
  • (2)按目标函数和约束函数的性质分:目标函数和约束函数都是设计变量的线性函数,称为线性规划问题。

第17页:二次规划问题

b. 若目标函数是设计变量的二次函数、约束是线性函数,则为二次规划问题,其一般表达式由二次型目标函数与线性约束条件构成。

第18页:优化问题的几何解释

五、优化问题的几何解释

无约束优化
在没有限制的条件下对设计变量求目标函数的极小点,其极小点在目标函数等值面的中心。
约束优化
在可行域内对设计变量求目标函数的极小点,其极小点在可行域内或在可行域边界上。

第19页:

第20页:

第21页:

第22页:

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第24页:优化问题的基本解法

第四节 优化设计问题的基本解法

解析法
数学模型复杂时不便求解。
数值法
可以处理复杂函数及没有数学表达式的优化设计问题。

第25页:寻求极值点的搜索过程

本页为寻求极值点的搜索过程图(图1-11),展示从一个初始点出发,沿搜索方向按最佳步长逐次迭代、逐步逼近极值点的过程。

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