优化理论与有限元融合下的施工机械轻量化设计

优化设计概述

也称数学规划，是用科学方法和手段进行决策及确定最优解的数学方案

• 定义本质

机械优化设计是通过数学建模和算法迭代，在满足约束条件下寻找最佳设计参数的决策过程。

• 核心要素

包含设计变量、目标函数和约束条件三大要素，其中多目标优化问题占比企业实际案例的65%。

• 目标差异

与传统经验设计相比，优化设计可使产品性能提升30%-50%，综合性价比显著提升。

高效、最优解

核心理论

微积分基础

概率论应用

线性代数

泛函分析

目标函数定义

典型机械优化问题中67%采用多目标加权法，需平衡强度、重量和成本指标。

变量选择策略

设计变量维度控制直接影响计算效率，经验表明8-15个变量为可处理范围。

约束条件分类

包含58%几何约束（如装配间隙）、32%性能约束（如应力限制）和10%工艺约束。

参数设置原则

惩罚因子需按量纲分析法确定，过大会导致42%的收敛失败案例。

设计：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，钢管截面尺寸为多少时可使钢管总质量m为最小

如何获得n个可行方案？如何优选？

戚其松

-副教授，硕士生导师、太原科技大学机械工程学院物流装备与技术研究所

   河南卫华集团博士后，现就职于太原科技大学机械工程学院物流装备与技术研究所，主要针对重型机械装备（起重机）现代设计理论和设计方法研究，起重机结构优化设计、智能优化算法研究、可靠性设计方法、机械装备绿色设计理论研究等，参与众多科研项目并取得20余项科研成果，并获得山西省“三晋英才”青年优人才、江苏省2019年度科技副总等学术称号，同时也是《起重运输机械》杂志社青年审稿专家、中国能源学会专家委员会机械装备节能组专家委员。