机械工程前沿论文

机械工程前沿研究与优化设计

摘要: 本论文指出了现代机械工程科学前沿的显著特征：一方面，它与信息技术、材料科学、生命科学和管理科学相交叉；另一方面，它在创造性地解决机械工程关键科学问题的过程中得到发展。机械优化设计为机械设计提供了一种重要的科学设计方法,使得在解决复杂设计问题时,能从众多的设计方案中寻到尽可能完美的或最适宜的设计方案，这是现代科学技术发展的必然结果。简述了遗传算法和蚁群算法的基本概要，并列举了其目前的应用现状。关键词: 机械工程学科前沿优化设计遗传算法蚁群算法

机械工程是一门与机械和动力生产有关的工程学科，它以有关的自然科学和技术科学为理论基础，结合生产实践中的技术经验，研究和解决在开发、设计、制造、安装、运用和修理各种机械中的全部理论和实际问题。

机械工程学科包含以下几个方面机械制造及其自动化机械电子工程机械设计及理论

车辆工程和仿生技术。机械工程的服务领域广阔而多面，凡是使用机械、工具，以至能源和材料生产的部门，无不需要机械工程的服务。概括说来，现代机械工程有五大服务领域：研制和提供能量转换机械；研制和提供用以生产各种产品的机械；研制和提供从事各种服务的机械；研制和提供家庭和个人生活中应用的机械；研制和提供各种机械武器。

1 机械工程的发展趋势

机械的发展经历了从制造简单工具到制造由多个零件、部件组成的现代机械的漫长过程。机械工程以增加生产、提高劳动生产率、提高生产的经济性为目标来研制和发展新的机械产品。随着世界的进步、国家的需求和学科的发展，机械工程科学的发展出现了以下显著特点和趋势：一方面，高技术领域如光电子、微纳系统、航空航天、生物医学、重大工程等的发展，要求机械与制造科学向这些领域提供更多更好的新理论、新方法和新技术，因而出现和发展着微纳制造、仿生及生物制造、微电子制造等制造科学新领域；另一方面，随着机械与制造科学与信息科学、生命科学、材料科学、管理科学、纳米科学技术的交叉，除了推动着机构学、摩擦学、动力学、结构强度学、传动学和设计学的发展外，还产生和发展着仿生机械学、纳米摩擦学、制造信息学、制造管理学等新的交叉科学。在未来的时代，新产品的研制将以降低资源消耗，发展洁净的再生能源，治理、减轻以至消除环境污染作为超经济的目标任务。

不同科学之间的交叉融合将产生新的科学聚集，经济的发展和社会的进步对科学技术产

生新的要求和期望，这种聚集和期望可称为科学前沿。科学前沿也可理解为已解决的和未解决的科学问题之间的界域。当代科学技术前沿具有明显的时域、领域和动态特性。随着科技的发展，昨天的科学前沿今天可能已成为过去，而原来认为不能解决的科学问题现在已成为可能。例如平面连杆机构和一般空间机构的分析与综合、凸轮机构动力学、考虑构件弹性和运动副间隙的连杆机构动力学、流体传动" 机械传动理论、弹性流体动力润滑和薄膜润滑、一般优化设计方法、普通切削磨削加工、精密加工、特种加工、非精确零件成形理论和方法、精益生产等领域已有较成熟的理论，这些可能已不再成为学科前沿。

2 一些前沿学科研究领域

工程科学前沿区别于一般基础科学前沿的重要特征，是它涵盖了工程实际中出现的关键科学技术问题。例如，高速铁路轮轨的波浪形磨损是国内外均未解决的工程技术难题，对此问题的解决不但会产生巨大的社会和经济效益，其理论方法也一定可以丰富学科的内涵，推动学科的发展。工程科学的又一特征是具有明确的应用前景，其技术成果应具有潜在的市场竞争力。特别是我国加入WTO以后，我国汽车、机械装备和仪器仪表等制造业将面临更严峻的挑战。因此，产品的新颖性、制造质量、成本、交货期、售后服务以及环境适应性等问题更应引起足够的重视。

生命科学必将对21世纪的技术进步与社会发展产生重大影响。机械科学与生命科学的融合交叉将产生崭新的工艺与产品，形成一个富有发展潜力的新产业。制造仿生与生物制造是一个极富创新性和挑战性的前沿领域。这方面的研究内容包括：生物活体组织的工程化制造；仿生设计技术与仿生制造系统；仿生微型机械及其生物制造工艺；生物遗传制造（基于遗传基因的生长成形技术）。

智能结构系统是在结构中集成传感器、控制器及执行器，赋予结构健康自诊断，环境自适应及损伤自愈合等某些智能功能与生命特征，以达到增强结构安全、减轻重量、降低能耗和提高性能等目的一种仿生结构系统，主要内容有：智能机械结构系统基础理论及关键技术的研究；典型智能机械结构系统的研究。该领域的研究内容还包括：智能机器人和智能制造系统等。

现在是数字化制造的时代，通过对设计与制造过程的数字化理论与技术的研究，实现在高度交互、高度仿真的虚拟现实环境下的新一代虚拟设计、虚拟制造和网络制造，这将会使制造技术和制造产业发生革命性的变化。测试技术和测试仪器的虚拟化、控件化及其科学问题的解决将是测试技术及测试仪器领域的一大突破。针对材料科学的新发展和制造技术发展的新需求，研究按零件最佳使用功能要求来研究理想材料零件的数字化设计制造的融合理论

与方法和材料与零件的数字化成形制造的新方法。这是一个多学科交叉的前沿科学问题，将会使人们长期以来设想按力学、电磁学性能高效设计和制造零件的愿望成为现实。

3 机械设计中的优化设计

机械设计与制造是机械工程领域中最重要的内容,而机械设计又是机械制造的前提。优化设计为机械设计提供了一种重要的科学设计方法,使得在解决复杂设计问题时,能从众多的设计方案中寻到尽可能完美的或最适宜的设计方案。实践证明,在机械设计中采用优化设计方法,不仅可以减轻机械设备自重,降低材料消耗与制造成本,而且可以提高产品的质量和工作性能。

追求问题的最优解一直是人们不懈努力、奋斗不止的理想与目标。就科学和工程而言,优化算法已成为其研究与应用的最重要的工具之一，除了一些经典算法，例如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。体现生命科学与工程科学相互交叉渗透的智能优化算法——遗传算法( Genetic Algorithm ,简称GA) 和蚁群算法(Ant Colony Algorithm)正在蓬勃发展。

3.1 遗传算法及其应用与展望

遗传算法应用范围几乎涉及到所有用传统的优化方法难以解决的优化问题,如组合优化、非线性函数优化、工程设计优化、神经网络的权值和拓扑结构优化、系统辨识和控制、机器学习、图象处理和智能信息处理、决策规划、程序自动生成和人工生命的研究等。

(1) 结构优化设计:两方面的成果值得重视: ①GA 能处理离散、连续、混合变量问题; ②通过将尺寸变量、几何变量、拓扑变量编码,GA 在解决尺寸、几何、拓扑优化问题初获成功。国内在这方面也有不少成果,如离散结构的遗传形状优化设计。

(2) 刀具优化设计:提取刀具槽形特征参数,定义基于断削范围预报意义下的适应度函数,用GA得到刀具槽形的优化设计。

(3) 切削参数规划:把金属去除率系数、切削速度、进给量定义为参变量,用GA 得到满足机床额定功率和指定切削用量范围下的最大去除率。

(4) 复合材料优化生成: 用GA 优化复合材料片层的生成序列,得到满足接触和应变约束下的能承受最大弯曲载荷的复合材料。

(5) 模糊逻辑控制器(FLC) :用GA 优化FLC的模糊关系矩阵,结果表明经GA 优化的FLC ,其响应效果有较大提高。

(6) 机器人路径规划:采用浮点矢量串,全局搜索之外进行局部搜索,GA 寻找考虑路径长度及机器人与障碍、机器人与机器人之间无碰撞约束下的最优路径,获得了解决这类复杂问

题的高效算法。

(7) 设计与加工误差优化:在总的制造费用最少的条件下优化设计与加工误差分配,文献用GA解决这类非线性多变量优化问题,具有现实意义。

3.2 蚁群算法及其应用

蚁群算法具有分布式计算，无中心控制和分布式个体之间间接通信的特征，易于与其它优化算法相结合，蚁群算法通过简单个体之间的协作表现出了求解复杂问题的能力，已被广泛应用于求解优化问题。蚁群算法相对易于实现，且算法中并不涉及复杂的数学操作，其处理过程对计算机的软硬件要求也不高，因此对它的研究在理论和实践中都具有重要的意义。

对蚁群算法的应用研究是ACA的很大一部分。目前。蚁群算法己成功地在通讯、交通及人工智能等领域中应用，最突出的是求解NP一难的组合优化问题。主要应用领域包括：

(1)二次分配问题(QAP)：二次分配问题是指分配／'t个设备给n个地点，从而使得分配的代价最小，其中代价是设备被分配到位置上方式的函数。QAP是继TSP之后蚁群算法应用的第一个问题，实际上，QAP是一般化的TSP。

(2)车间任务调度问题(JSP)。JSP问题指己知一组m台机器和一组t个任务，任务由一组指定的将在这些机器上执行的操作序列组成。车间任务调度问题就是给机器分配操作和时间间隔，从而使所有操作完成的时间最短，并且规定两个工作不能在同一时间在同一台机器上进行。

(3)车辆路线问题(VRP)；VRP问题来源于交通运输。己知m辆车，每辆车的容量为d，目的是找出最佳行车路线在满足某些约束条件下使得运输成本最小。

(4)机构同构判定问题：在机械设计领域普遍存在的机构同构判定问题，将该类问题转化为求解其邻接矩阵的特征编码值的问题。利用蚁群算法对NP完全问题所具有的抵御组合爆炸的能力进行求解。在参数选择合适的情况下，取得了令人满意的结果。

(5)学习模糊规则问题：从组成系统模糊语言规则的数据中自动地学习问题。

综上所述，优化设计是将最优化原理和计算机技术应用于设计领域，为机械工程设计提供一种重要的科学设计方法。而许多智能优化算法的出现，更加容易从海量数据和参考中寻找出最佳设计方案，从而大大提高设计效率和质量。因此优化设计是现代设计理论和方法的一个重要领域，给机械工程界带来了巨大经济效益，随着技术更新和前沿科学的不断进步，优化设计的发展前景将更加广阔。