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基于并行思维的设计理念和设计方法研究

作　者: 陈科
导　师: 赵韩
学　校: 合肥工业大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 现代设计理论并行设计并行优化设计人工神经网络遗传算法压铸机
分类号: TH122
类　型: 博士论文
年　份: 2001年
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内容摘要

竞争的广泛性和普遍性，给制造业带来了挑战和机遇。作为指导新产品开发和提高产品质量的基础理论和方法，作为提升产品市场竞争能力的重要手段，作为制造业的灵魂，现代设计理论和方法也进入了一个新的研究阶段。随着现代科学技术的进步，特别是数学、计算机信息科学、生命生理科学等学科的发展，加之近年来在制造业出现的并行工程思想等，将这些学科的最新进展引入到现代设计理论和方法的研究之中，必将有益于设计理论和方法的发展。本文在并行工程思想的基础上，分析了设计理论和方法的研究成果，对现代设计理念和方法进行了深入系统的研究。指出了现代设计理论的十大特点；提出了产品设计过程种的产品设计流、产品设计校验点和产品设计绩效的概念，运用这些概念对产品的设计过程进行科学的规划和管理，对产品设计过程进行有效的评估；在设计方法方面，运用人工神经网络的基本理论，进行了并行结构优化设计技术的研究，将结构分析的有限元方法和优化设计技术有机地融合起来，建立了并行优化设计方法；针对现有优化设计方法所存在的一些问题，运用人工神经网络和遗传算法，进行了新型优化算法的研究，开发了几种新型的优化算法；针对工程实例进行了试验研究。第一章阐明了本课题提出的背景、来源、目的和意义，综述了现代机械设计理论和方法的发展和研究现状；总结了现代设计理论的十大特点。第二章在对产品设计过程进行分析的基础上，运用并行工程的思想，研究了产品开发的并行设计模式，提出了产品设计流、产品设计校验点和产品设计绩效概念，并将这些概念运用于现代设计理论之中；分析了产品并行设计中的关键技术——并行优化设计技术，提出了面向产品的智能优化设计集成环境。第三章进行了并行结构优化设计方法的研究。运用人工神经网络的理论，开发了应用于机械结构优化设计的并行结构优化设计方法，将有限元法这一有效的工程分析方法和优化设计技术进行有机的融合，并进行了设计工程实例的应用。第四章运用人工神经网络的理论，提出了“结构”和“过程”的概念，建立了基于结构和过程的优化设计理论，开发了Hopfield并行优化算法、时变回归并行优化算法和Boltzmann并行优化算法，编制了相应的算法程序，并针对每种新型优化算法进行了数学考题和工程实例的应用。 M，一第五章在演化算法理论特别是遗传算法理论的基础上，通过对遗传算法进厂＿－＿＿＿行分析，开发了实数编码的遗传优化算法，编制了相应的算法程序，并针对该。算法进行了数学考题和工程实例的应用。。＿第六章对本文的工程应用背景一压铸机进行了试验研究，进行了应力应一＿－＿＿变试验，验证了并行结构优化设计方法的有效性。一、＿第七章对全文的研究工作进行了总结，给出了主要的研究成果和结论。提“一＿出了有待于进一步深入研究的问题。

全文目录

第一章绪论  12-23
  §1-1 引言  12-14
  §1-2 现代机械设计理论和方法的发展和研究现状  14-20
  §1-3 课题的提出和要求  20-23
第二章并行工程环境下的产品设计过程  23-36
  §2-1 引言  23-24
  §2-2 产品设计过程分析  24-30
    2．2．1 传统的串行产品设计模式  24-26
    2．2．2 产品开发的并行设计模式  26-30
  §2-3 并行优化设计——产品并行设计中的关键技术  30-36
    2．3．1 优化设计的发展  31-32
    2．3．2 目前优化算法所存在的一些问题  32-33
    2．3．3 面向产品的智能优化设计集成环境  33-36
第三章基于人工神经网络的并行结构优化设计  36-57
  §3-1 概述  36-37
  §3-2 人工神经网络概述  37-41
    3．2．1 人工神经网络概述  37-39
    3．2．2 人工神经网络的模型分类  39-41
  §3-3 基于BP网络模型的新型结构优化算法——并行结构优化设计方法  41-57
    3．3．1 误差后向传播人工神经网络——BP网络  41-44
    3．3．2 基于BP网络的机械结构优化设计——并行结构优化设计方法  44-46
    3．3．3 应用实例——压铸机合模机构座板结构优化设计  46-57
第四章基于人工神经网络的并行优化设计算法  57-103
  §4-1 概述  57
  §4-2 基于HOPFIELD网络模型的新型优化算法——HOPFIELD并行优化算法  57-78
    4．2．1 反馈式人工神经网络——Hopfield网络  57-66
    4．2．2 反馈式人工神经网络应用于优化算法的开发  66-71
    4．2．3 反馈式人工神经网络在优化计算中的实际应用  71-78
  §4-3 基于时变回归网络模型的新型优化算法——时变回归并行优化算法  78-89
    4．3．1 时变回归人工神经网络应用于优化问题的理论基础  78-83
    4．3．2 时变回归并行优化算法的应用实例  83-89
  §4-4 基于BOLTZMANN机的新型优化算法——BOLTZMANN并行优化算法  89-101
    4．4．1 Boltzmann机的基本理论  89-97
    4．4．2 Boltzmann机并行优化算法的应用实例  97-101
  §4-5 GAUSSIAN机理论  101-103
第五章基于演化算法的机械优化设计  103-120
  §5-1 概述  103-104
  §5-2 遗传算法概述  104-109
    5．2．1 遗传算法的生物进化论理论基础  104-105
    5．2．2 遗传算法的一般结构  105-109
  §5-3 遗传算法存在的问题及其改进——实数编码的遗传算法  109-120
    5．3．1 遗传算法和其他传统优化算法的比较  109-111
    5．3．2 遗传算法存在的一些问题  111-112
    5．3．3 遗传算法的改进  112-114
    5．3．4 遗传算法应用于优化算法的算例  114-120
第六章压铸机动模板的应力应变实验  120-128
  §6-1 概述  120-121
  §6-2 压铸机动模板应力应变实验方案的确定  121-125
    6．2．1 实验方案的制订  122-123
    6．2．2 测试方案  123-125
  §6-3 压铸机动模板应力应变实验结果及分析  125-128
    6．3．1 实验数据  125-126
    6．3．2 实验分析  126-128
第七章总结和展望  128-131
  7．1．1 总结  128-130
  7．1．2 展望  130-131
附录1  131-132
  TSP（Traveling Salesman Problem）问题  131-132
附录2  132-134
  完全NP难  132
  0-1背包问题（Knapsack Problem）  132-133
  时间表问题（Time Table Problem）  133-134
参考文献  134-141
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文  141-143
致谢  143

基于并行思维的设计理念和设计方法研究

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