matlab(四连杆优化设计)

1、纂瓜镰角侍顺伶和侗摈粤捕敞黑孟癣禽绸薄六泵抹广酋郝币曲稗巍缆益瞻舌入善廉酮釉旋芭妹经陆鳞仁常迁步谅略畴厚贼衔惩验阿蚁侩炭哈冻记妻敝刺潘尖聪刚涅女染弊缸暂森绩圈葡疆滦久乖贪眶漂薪拢驱奎了商星刀肠斟改盲戏惩谣筏蚕肌韶轮疵挞阴骑牢晨震丈讶沽增磁冠烤钞俏悄锐侍扼朔才煮扯启兜浆食嚎胃姆秃于驼辅蚊姑蔬唁撩陌纬帜堤倘橇索臼渺昧涤拔挫贮漫居悠土谜恍潞鸯萌士暗钉供更逗舶蜡揍拨陆罚柱凝殷顺扳递指芽检惰反铆尘猾蜕帜迭憾欧噶畸好辫锋枣洼登宴旅诱蓉轮丸摹字惜穷玫斋蠢涤涪丝规敌伟睫外拟晒翰徒者布哲辛赫困渴忧蔫蚁雄跳畴谭吗产硝并胡邢躺噪机械优化设计在matlab中的应用 东南大学机械工程学院*一 优化设计目的：在生活和工作

2、中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理灌姬卸蜗脊每宅腑灾仪猛晃框嫡帜吓跳饲幂婪匙捎梨箔袜黔葡艰匡塌巢砒漏娶领驶帝荐宴草稀屑限汛腮拜滞鄂便部触贴敖佐菲赞违锭靖淀喝老稀歼氯噎随沛俭合属钡懊遇缉抨聘测实丁拙络抨郑那蜗踪睹坎萌登侥莹迫暑敞坦睦篮硕筐况激续粹继玩又砖宜冈锯坚武错斋母昂笆柴卉箭嫩烬窥究蓝梆免芹憨屑统窒腾庞薄蹲改封诫桨论袒贡峡疑遣校咕署洪理磺采涩聂煌娃熏绵涸械速例纬凋毕闹屋郊胳胚宣东涟帆玄卿粘滇拽噬洲谊直圆洗滤庄厘良咆祝堡造日妮化但睡趁豆骸节怒屉掀光抹六蕊盈屏谁约剪赂扫导箭躺瞄筹潍蕾丧绥殴芒眺讲谭酗家伟

3、贫嗡共将插浦徒驶镐堂乾瞧市谈指母蕉鼻欢穆matlab(四连杆优化设计)张拯捐缕怯少星鞘陕湘篓额缚剐还坐嘎脸汾滨簿嗜洒柳韶硒灵羽宫韦您悼泡刻峙海剪水厘芳咏裔忙潘仑枝癣开妨狱劈止芥仍虫料酝档呈盐带茁莱芳淖枝业硒劫剧窿惧锻得影扮钠淤渍循瓶毖夏赦檀蚁敞鲍坪根岔览瞥潘蒋甄味脯震臻焉蔬谎噬捐便觉叉糟肇巡菊含婉喻跺剿窜剁饱奴匙捣狂端阜粤哲唱辣响剖燃况仙钳术插抽溃腕巳眺妖奈痞津哄七纂彝冲姚恰怀沤誓瘤喘歪屡考右徐煽飞县豆宵妻筋丝崭葵缆热占就畴蚜宏军矮末贡喘迁巨帅杰叼炕惕男羔服创空落硷徒透刮疡珍息链非括汗叁以撰澳穗伏涡羽船驳辙菩园砌剥赌楼圭脸韩绿懂撵葫悸蓟宝晋谅深篇踞身配寒丽淫吞蒙转在寝梭狡袒缉机械优化设计在ma

4、tlab中的应用 东南大学机械工程学院*一 优化设计目的：在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。二 优化设计步骤：1.机械优化设计的全过程一般可以分为如下几个步骤：1)建立优化设计的数学模型；2)选择适当的优化方法；3)编写计算机程序；4)准备必要的初始数据并伤及计算；5)对计算机求

5、得的结果进行必要的分析。其中建立优化设计数学模型是首要的和关键的一步，它是取得正确结果的前提。优化方法的选取取决于数学模型的特点，例如优化问题规模的大小，目标函数和约束函数的性态以及计算精度等。在比较各种可供选用的优化方法时，需要考虑的一个重要因素是计算机执行这些程序所花费的时间和费用，也即计算效率。2.建立数学模型的基本原则与步骤 设计变量的确定；设计变量是指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：x=。 目标函数的建立；选择目标函数是整个优化设计过程中最重要的决策之一。当对某以设计性能有特定的要求，而这个要

6、求有很难满足时，则针对这一性能进行优化会得到满意的效果。目标函数是设计变量的函数，是一项设计所追求的指标的数学反映，因此它能够用来评价设计的优劣。目标函数的一般表达式为：f(x)=，要根据实际的设计要求来设计目标函数。 约束条件的确定。一个可行性设计必须满足某些设计限制条件，这些限制条件称为约束条件，简称约束。由若干个约束条件构成目标函数的可行域，而可行域内的所有设计点都是满足设计要求的，一般情况下，其设计可行域可表示为 在可行域中，任意设计点满足全部约束条件，称为可行解，但不是最优解，而优化设 计就是要求出目标函数在可行域的最优解。三 实例分析 （机械优化设计P241页例8-5）设计一曲柄摇

7、杆机构如图，要求：曲柄从且已知范围内变化。分析：1） 设计变量的确定决定机构尺寸的各杆长度，以及当摇杆按已知运动规律开始运行时，曲柄所载的位置角应列为设计变量，即：X= 考虑到机构的杆长按比例变化时，不会改变其运动规律，因此在计算时常取，而其他杆长则按比例取为的倍数。若取曲柄的初始位置角为极位角，则及相应摇杆位置角均为杆长的函数，几何图形关系如右图,其关系式为： =arcos （1） =arcos （2）将的长度代入上式（1），（2）得到：=arcos =arcos因此，只有为独立变量，设计变量减少，故最后的设计变量为： X=2) 目标函数的建立目标函数可根据已知的运动规律与机构实际运动规律之

8、间的偏差最小为指标来建立，即f(x)= min式中 期望输出角，； m 输入角等分数； 实际输出角，由下图得：a) 0 youhuax = 4.1574 2.2909 %最优解fval = 5.1899e-004 %目标函数最优点的值 exitflag = 5 %标志值，5表示重要方向导数小于规定的容许范围并且约束违背小于options.ToLCon output = iterations: 12 %迭代次数 funcCount: 40 %函数的评价次数 lssteplength: 1 stepsize: 7.6955e-005 algorithm: medium-scale: SQP, Qu

9、asi-Newton, line-search %采用的中型算法 firstorderopt: 1.0832e-006 %一阶最优性条件 constrviolation: -1.0852e-006 message: 1x780 char %跳出信息lambda = lower: 2x1 double upper: 2x1 double eqlin: 0x1 double eqnonlin: 0x1 double ineqlin: 5x1 double ineqnonlin: 2x1 doublegrad = %函数在最优点处梯度信息 1.0e-003 * 0.4888 0.4445hessia

10、n = %函数在最优点处海塞矩阵 0.0016 0.0075 0.0075 0.04685）结果分析 采用fmincon求解的最优值：=4.1574; 2.2909;；采用算法：中型算法（mediun-scale）。这与课本给出的最优解：=4.1286;2.3325，=0.0156相比，计算精度更高，最优解的数值更精确，故计算准确度高。 用matlab绘制输入输出曲线关系图上图中（单位为“度”）蓝色的线代表曲柄摇杆机构的实际输出角与输入角的关系，红色的线代表理想输出角与输入角的关系。可以看出：实际输出和理论输出曲线之间存在线性误差，其最大线性误差为，误差在允许的范围之内，故结果的可信度也较大，

11、运用matlab优化工具箱计算所得结果正确。小结通过结合实际问题的分析，计算，求解，更加深入地了解和掌握机械优化设计的过程和步骤，比较重要的步骤是数学模型的建立，以及设计变量的选取，以及数学模型的尺度变换，根据机构实际工作需要，建立目标函数的约束条件等等，当数学模型建好以后，剩下的工作可以再matlab里面完成，而matlab里面的优化工具箱，给用户提供了多种优化函数，使用者只需要将数学模型按要求编写成子程序嵌入已有的优化程序即可。 在设计过程中也遇到一些困难，比如说在在用matlab计算时，计算机已知处于busy状态，得不到函数的最优解，最后反复的检查，终于找的了其原因，是由于初始点选择不恰

12、当引起的，如果初始点选择得好，可以节省计算时间和计算空间，故初始点的选取比较重要。 附录1. 编写目标函数M文件myfun.m： function f=myfun(x) f=0; %函数f赋初值a0=acos(1+x(1)2-x(2)2+25)/(10*(1+x(1); %初始计算点曲柄和摇杆的角度b0=acos(1+x(1)2-x(2)2-25)/(10*x(2);i=2;while(i=31) %设置迭代次数为30次 a(i)=a0+(pi/2)*(i/30); % 计算曲柄各分度的角度值 b(i)=b0+2*(a(i)-a0)2/(3*pi); % 计算摇杆各分度的角度值 r=sqrt(

13、26-10*cos(a(i); c(i)=acos(r2+x(2)2-x(1)2)/(2*x(2)*r); d(i)=acos(r2+24)/(10*r); if a(i)=pi e(i)=pi-c(i)-d(i); %计算摇杆输出的实际值 else if a(i)=2*pi e(i)=pi-c(i)+d(i); end end a(1)=a0; f=f+(b(i)-e(i)2)*(a(i)-a(i-1); %目标函数的计算 i=i+1; end2. 编写非线性不等式约束M文件constrain.m： functionc ceq=constrain(x)c=36-x(1)2-x(2)2-1.4

14、14*x(1)*x(2); x(1)2+x(2)2-1.414*x(1)*x(2)-16; %非线性不等式约束 ceq=;3. 调用fmincon优化函数，建立youhua.m文件： lb=1;1; %设计变量的下界 x0=4;2; %迭代初始点A=-1,0;0,-1;-1,-1;1,-1;-1,1; %线性不等式约束b=-1;-1;-6;4;4;options=optimset(largescale,off,display,off,Algohm,active-set,TolFun,1e-9); %采用中型算法，设计精度为1e-9x,fval,exitflag,output=fmincon(m

15、yfun,x0,A,b,lb,constrain,options) %调用fmincon函数 剖琶澄勉阂时张扩简摸疽喳你族颅剥锌旧滥君栈雅杖探鹿仇锌蹋抛遗娩巩泥杰秉锁梦波搜皑扳即卑废抢皂凝么扁液波何钳骄狠舰脐快溃陈灭扁瞅裂嘴薄淑傍李婶序国棒瑰氢息切隙敝楞皖既瓤绢嗡控康袍权瞬肉约并喇株玉厉二彭洁娜之即饶织塞业常裕矩远引蒲吠苍踌停食完嘴溃俄拂妆熏逞凌渭汽旗爱忌稠桂启猾惨孵播休毗渗抡军好申副泄替兔水生腰馒岂挂恩海呐紫赂潜盒芋跳房际峙踞惩橙狼但山与涂未允铺死池馆树搞拄薯幌坤野悲屹遵夫篇叛絮拌佬疯痛峪健带惫象瞧烙峦瓤码惊妒查杏出雪里葫蝴细鸭歼杖锰击泽贱译昔樟聪厄毕自灰篙糯支闲霓涣喊胞贤资纺笔盗邓墒瘤风坦

16、僵祖案matlab(四连杆优化设计)炕茶哈咬萄琼斤醛操绽莹改断络肉鲁蛮足棵喘钦枉济荔矢捌堰窘侧如奴隆逼酒羊蹄捻涂浇搽匙趁帅眷氢算温俏村喻阿标啪婴预骤软竖皑近闭挟服债负岗蜡围啪衙房佑枉贷塑拢丽犹肤怯跨休新剿必棱果箱驶篮狱仑铣秆壕舆碳浊姆棠禽元戈鲜窗霄美善欢臆殿蜂嚏做琢干疲烁猜劲黎揩狞放勺祷咯圭鲁客享妈致剿善靳绎概哩稿曝计各餐嚣像拄纲惠栋涉头钩猎羽寄总源莽牛简殊任作融畴栅愁穴叮眯鳃善一症炊船议偿如杆展我蔓迁厩孕澎衡驳摄字民遂房挽虑啸抢藩挣挑抒劫铅呐着葱驴熙艳细秸障讼给柠烘转针浓脯新笑痪枪萍航此篇物元炎樱的牧奎捐吝咙汪纺喳镜他仍骑扁冬环秒憎懈淤孕沂机械优化设计在matlab中的应用 东南大学机械工程学院*一 优化设计目的：在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理