Методы оптимизации параметров механизмов

Методы оптимизации параметров механизмов [c.150]

Научно-техническая база ОС включает результаты фундаментальных, поисковых и прикладных научных исследований, открытия и изобретения, принятые к реализации, методы оптимизации параметров объектов стандартизации и прогнозирования потребностей народного хозяйства и населения в данной продукции. ОС проводится на основе целевого подхода одновременно с НИОКР по созданию систем, комплексов и семейств машин, оборудования, механизмов и приборов, решением важнейших экономических и социальных проблем, систематическим изысканием путей повышения технического уровня, качества и конкурентоспособности изделий на международном рынке, с ускорением реализации результатов фундаментальных, прикладных исследований, открытий и изобретений. [c.327]

Таким образом, большинство задач синтеза механизмов может быть сведено к задаче отыскания таких параметров механизма, при которых удовлетворяются принятые ограничения и целевая функция имеет минимальное значение. Как уже было сказано выше, задача эта многопараметрическая, и решение ее обычно проводится с использованием счетно-решающих машин с применением методов Монте-Карло, т. е. случайного поиска, направленного поиска и комбинированного поиска. Многие задачи синтеза механизмов могут быть решены только в приближенной форме. Тогда, кроме применения методов параметрической оптимизации, широко используются методы теории приближения функций и, [c.412]

Задача синтеза решается либо просто как поиск параметров, удовлетворяющих целевой функции, либо как выбор таких их значений, при которых целевая функция имеет экстремальное значение. В этом случае говорят об оптимальном синтезе механизма по нескольким параметрам. Практически оптимальный синтез всегда возможен только с применением ЭВМ при использовании математических методов оптимизации случайного поиска, направленного поиска и т. п. [c.62]

Сущность оптимизации при выбранной комплексной целевой функции сводится к отысканию при наложенных ограничениях таких значений параметров механизма, которые дают максимум (минимум) целевой функции, характеризующей комплексную эффективность проектируемой машины. При этом используются математические методы оптимизации, позволяющие осуществить непрерывный поиск направления улучшения внутренних параметров механизма за счет количественного изменения их значений. Так как комплексная целевая функция, получаемая сверткой векторных критериев, определяется неявным образом от внутренних параметров синтеза, что не позволяет оценить ее свойства (выпуклость, вогнутость и т. д.), то решение задач оптимизации ведется с помощью поисковых методов, получивших название методов математического программирования. В настоящее время нет экономичного, универсального метода, дающего высокую гарантию получения наилучшей совокупности внутренних параметров машины и механизма, пригодного для решения любой задачи оптимизации. В зависимости от класса решаемых задач из имеющихся в наличии программ, входящих в программное обеспечение методов оптимизации, выбирают такую, которая дает наиболее высокую вероятность отыскания оптимальной совокупности определяемых параметров с наименьшими затратами машинного времени. [c.316]

В некоторых случаях желательно синтезировать механизм с выстоем рабочего звена для этого, изучив траекторию шатунных кривых исходного четырехзвенного механизма АВСО (рис. 2.13.), подбирают для необходимого участка центр кривизны одной из кривых точку О приняв радиус кривизны Ро за длину шатуна ОО, присоединяют двухповодковую группу (4—>-5), имеющую на определенном участке высотой рабочего звена ЕО. Математическая теорема параметрического метода синтеза подобных механизмов выходит за рамки учебного курса, однако она в достаточной мере разработана. При большом числе параметров в результате большой по объему работы подбирают необходимый закон движения исполнительного звена при оптимизации условий передачи силы и других общих достаточно высоких значений показателей механизма. [c.70]

Условимся называть оптимизацией (в синтезе механизмов) определение выходных параметров синтеза из условия минимума целевой функции при выполнении принятых ограничений. Все, теперь уже многочисленные, методы оптимизации можно свести в три группы случайный поиск, направленный поиск и комбинированный поиск. [c.146]

Параметры приближающей функции в задачах синтеза механизмов совпадают с параметрами синтеза или с их комбинациями. В отличие от методов оптимизации теория приближения функций дает возможность найти искомые значения выходных параметров синтеза не путем поиска, а непосредственно из системы уравнений, составляемой на основании условий минимума максимального модуля отклонения (19.1). [c.150]

Условимся называть оптимизацией (в синтезе механизмов) определение выходных параметров синтеза из условия минимума целевой функции при выполнении принятых ограничений ). При большом числе параметров оптимизация всегда производится с применением ЭЦВМ и сводится к методам поиска комбинаций параметров синтеза. Все, теперь уже многочисленные, методы оптимизации можно свести в три группы случайный поиск, направленный поиск и комбинированный поиск. Практическое применение каждого из этих методов поясним на примере решения задачи синтеза шарнирного четырех-звенника по заданной траектории точки шатуна. [c.355]

Параметры приближающей функции в задачах синтеза механизмов совпадают с параметрами синтеза или с их комбинациями. В отличие от методов оптимизации, теория приближения [c.360]

В решении задач анализа и синтеза механизмов громадную роль сыграли современные электронные цифровые машины. Только с помощью этих машин удалось решить многие задачи анализа и синтеза. Разрешающие способности этих машин позволили варьировать гораздо большим количеством метрических, кинематических и динамических параметров. В результате удалось установить область существования механизмов с требуемыми параметрами. Составленные на основе использования электронных цифровых машин -справочные таблицы, диаграммы, номограммы и т. д. могут быть широко использованы в практической деятельности инженеров, проектирующих новые машины и приборы. По-видимому, применяя методы оптимизации, в ближайшем будущем можно будет с помощью цифровых и моделирующих машин перейти к методике синтеза механизмов на основе теории оптимизации, широко используемой в задачах управления процессами. [c.29]

Однако наиболее интересным результатом применения электронных цифровых машин является не уменьшение трудоемкости существующих методов вычисления искомых параметров механизма, а создание принципиально новых методов, имеющих значительные преимущества перед ранее предложенными. К новым относятся, например, методы, основанные на статистических испытаниях и получившие название методов Монте-Карло, сущность которых состоит в том, что путем перебора на электронных цифровых машинах с использованием законов распределения случайных величин находятся такие комбинации искомых параметров механизма, при которых достигается оптимизация некоторой величины (например, малая величина отклонения от заданной зависимости) и в то же время удовлетворяются дополнительные ограничения, 1 3 [c.3]

С учетом вышеизложенного наиболее эффективными представляются экспериментально-статистические методы оптимизации, основанные на математической теории планирования эксперимента [2]. Данные методы позволяют определять оптимальные параметры устройств при неполном знании механизма процессов, происходящих в них. [c.175]

Для оптимального проектирования процесс поиска конструктивных параметров станочного механизма или узла в соответствии с общей структурой математической модели в процессе проектирования (см. рис. 9) включает метод оптимизации, ограничения и целевую функцию. [c.185]

Метод оптимизации сводится к перебору вариантов при дискретно изменяемых оптимизируемых параметрах. С увеличением кратности т масса механизма уменьшается, как правило, резко до некоторого значения кратности /По, которое тем меньше, чем ниже грузоподъемность и больше скорость подъема при увеличении т сверх Шо масса механизма почти не изменяется. С уменьшением частоты вращения двигателя приведенные затраты уменьшаются, а масса механизма несколько растет. Об оптимизации нагружения механизмов изменения вылета см. в разд. VI, гл. 5. [c.368]

Позиции 5 и 6 в имени подпрограммы отводятся для обозначения параметров синтеза, режима работы, методов оптимизации и целевых функций при проектировании или исследовании механизмов. [c.25]

Свободные параметры могут варьироваться с учетом всех условий синтеза и их не удается выразить в явном виде в форме уравнений. Их находят либо путем многократного анализа механизма с различными значениями свободных параметров, либо решением нелинейной системы уравнений методами оптимизации. [c.47]

При описании комплексной целевой функции нелинейными зависимостями от внутренних параметров задача оптимизации решается методами линейного программирования если же целевая функция является линейной функцией от внутренних параметров, то имеет место задача линейного программирования. В общем случае целевая функция может иметь несколько экстремумов, отличающихся по абсолютной величине. В зависимости от типа экстремума, в котором заканчивается поиск оптимального решения, различают методы поиска локального и глобального экстремума. Если на значение определяемых параметров наложены некоторые ограничения, то решение задачи синтеза механизмов осуществляется методами условной оптимизации. В противном случае (при отсутствии ограничений) при синтезе механизмов для поиска значений определяемых параметров используют методы безусловной оптимизации. [c.316]

Наиболее типичен синтез механизмов методами условной оптимизации, когда на внутренние параметры синтеза наложены определенные ограничения. Различают параметрические, дискретизирующие и функциональные ограничения. Параметрические ограничения, примером которых могут служить ограничения на длины звеньев, представляют собой систему неравенств [c.318]

С Другой стороны, оптимизация, основанная на проведении серии однофакторных экспериментов, обладает целым рядом достоинств по сравнению с методом математического планирования она позволяет судить о механизме процессов, производить оптимизацию сразу по нескольким параметрам, определять корреляцию между различными характеристиками [4]. Поэтому указанный метод следует применять во всех случаях, когда не ставится конкретная задача получения определенного покрытия с заданным свойством, а проводятся широкие исследования. [c.91]

При разработке новых конструкций машин возникает необходимость постановки, в той или иной форме, задач динамического синтеза, целью которого является получение законов движения исполнительных органов, т. е. законов изменения некоторых выходных координат системы, удовлетворяющих определенной совокупности технических требований. Методы достижения этой цели весьма разнообразны часто динамический синтез совмещается с кинематическим синтезом механизмов, состоящим в выборе функций положения (1.3). Если при динамическом синтезе считать заданными функции положения механизмов и динамические модели отдельных частей машины, решение задачи, синтеза сводится к определению управлений — законов изменения входных параметров u, t), s = l,. . ., I, обеспечивающих выполнение поставленных требований. Решение этой задачи часто оказывается не единственным, что позволяет выполнить некоторые дополнительные условия и, в частности, поставить задачу оптимизации законов движения. Методам динамического синтеза посвящена гл. IV. [c.14]

Если для выбора динамически оптимального закона движения у(х) наиболее уместны вариационные методы, то для определения дискретных параметров оптимизации целесообразно использовать поисковые методы [50]. Поскольку настоящая par бота посвящена в основном использованию вариационных методов в задачах динамической оптимизации механизмов машин- [c.84]

Существует много разновидностей экспериментальных методов поиска экстремума [56]. Однако для оптимизации струйных элементов наиболее пригодны методы планирования эксперимента [38]. Дело в том, что при установке размеров элемента и замере параметров неизбежны погрешности, носящие случайный характер методы же планирования эксперимента позволяют отыскать экстремум при неполном знании механизма явлений и [c.327]

Рассмотренные выше методы расчета размерных цепей являются частным применением более общих положений. Например, в теории точности измерительных устройств рассматривают те же, что и в теории размерных цепей, две задачи прямую задачу — оптимизация схемы, параметров и точностных требований к элементам на основе заданной допускаемой выходной погрешности устройства (синтез) и обратную задачу — расчет выходной точности устройства на основе заданных точностных требований к звеньям (анализ). Рассматривая кинематику неточного механизма, определяют первичные и действующие (непосредственно проявляющие- [c.232]

В серийном производстве обработка производится методом пробных проходов и на предварительно настроенных станках. При выборе параметров обработки в обоих случаях основной является заданная точность. С точки зрения механизма возникновения суммарной погрешности обработки метод автоматического получения размеров относится к более сложным и общим. Прогрессивный характер обработки на предварительно настроенных станках позволил в основу оптимизации обработки положить закономерности автоматического способа получения размеров. [c.62]

Объединение работоспособности с отказом приводит к рассмотрению двух видов состояний бинарное состояние тшё. исправное и неисправное (отказ) исправное доотказное состояние рассматривается как область обеспечения качества механизмом управляющих воздействий из числа компонентов дисциплины (метод оптимизации параметров, технические измерения и контроль, стандартизация). [c.9]

Способ выбора новых значений варьируемых параметров механизма зависит в далы1ейн1ем or и1)инятого метода оптимизации и конкретной реализации его в процедуре поиска, разработанной при программировании задачи. Методы нелинейного программирования подразделяются на четыре o noHiibix класса градиентные без-градиентные методы детерминированного поиска методы случайного поиска комбинированные. Многообразие методов объясняется стремлением найти оптимум за наименьшее число шагов, т. е. избежать многократного вычисления и анализа целевой функции синтезируемого механизма. При этом используется идея перемещения в пространстве варьируемых параметров в направлении минимума целевой функции. Очевидно, что в случае поиска минимума для сделанного шага должно выполняться условие [c.18]

Постановка задачи приближенного синтеза механизмов по Чебышеву. Методы оптимизации с применением ЭЦВМ дают практически возможность решить любую задачу синтеза механизмов. Однако эти методы довольно трудоемки и, главное, не позволяют видеть влияние отдельных параметров синтеза на качественные характеристики механизма. Другими словами, методы оптимизации даюд количественное решение любой задачи синтеза механизмов, но не дают, как правило, возможности производить качественный анализ ожидаемых решений. Такой анализ допускает метод синтеза механизмов, основанный на теории приближения функций. [c.359]

Найденные по формуле (3.6) для каждых фиксированных значений XI значения у дают возможность проверить соответетвие параметра агрегата техническим условиям. В дальнейшем можно использовать это уравнение для определения допустимых погрешностей отдельных механизмов агрегата при обеспечении требуемого уровня показателя качества у о минимальными затратами на ремонт и последующую эксплуатацию. Обычно для этого используют один из методов оптимизации и, в частности, применительно к данной задаче рекомендуется использовать метод дифференциального программирования (см. 3.5). Если имеется функциональная зависимость между параметрами качества механизма или агрегата у и определяющими его факторами хг, г, д,. .., I в виде уравнения у (д 1, х , хц, г, д, I), то для определения допустимой погрешности механизма можно воспользоваться дифференциальным методом. В этом случае предполагаем, что уравнение дифференцируемо по всем факторам Х1, г, [c.93]

Оптимизаг(ионный синтез механизма — синтез механизма по методу оптимизации, т. е. с определением выходных параметров синтеза из условия минимума (максимума) целевой функции при выполнении принятых ограничений. [c.32]

При большом количестве параметров задача синтеза решается численными методами многопарамет )1шеской оптимизации. Поиск оптимальных значений параметров синтеза механизма л, , Хг.. .., осуществляется в такой последовательност[1 1) выбираются первоначальные значения варьируемых параметров синтеза механизма (нулевое приближение) 2,. .., -Гп, 2) нормализуются параметры [c.17]

Конструктор комплекса ПА-6 планирует состав и структуру загрузочного модуля рабочей программы РП, используя для этого возможности управляющих предложений и механизм автовызова редактора связей ОС ЕС. Источниками подпрограмм, из которых компонуется рабочая программа, являются временная библиотека объектных модулей 3 и постоянные библиотеки 4 (подпрограмм моделей элементов подпрограмм методов интегрирования, много-вариаитного анализа и параметрической оптимизации подпрограмм внешних воздействий на проектируемый объект подпрограмм расчета выходных параметров по результатам моделирования управляющих и сервисных подпрограмм и т. п.). [c.143]

Аналитическое выражение взвешенной разности (20.48) получается известными приемами аналитической геометрии и в зависимости от числа и комбинации вычисляемых параметров может быть представлено или обобщенным полиномом (19.12) или обобщенным полиномом с одним или несколькими нелинейными членами. Как и при синтезе передаточного шарнирного четы-рехзвенника, три неизвестных параметра находятся из системы линейных уравнений при четырех вычисляемых параметрах приходится решать одно квадратное уравнение при пяти вычисляемых параметрах —одно кубическое уравнекие. Формулы для вычислений здесь не приводятся, так как решение задачи синтеза направляющего четырехзввнника по методу приближения функций принципиально не отличается от решения задачи синтеза передаточного четырехзвенника, подробно рассмотренного в 73. Аналогично решаются и задачи синтеза других плоских направляющих механизмов. Синтез пространственных направляющих механизмов выполняется, как правило, по методу мно- опараметрической оптимизации. [c.390]

Общая для всего мира тенденция улучшения рабочих параметров ГТД за счет увеличения степеней сжатия как следствие приводит к появлению большого числа коротких лопаток с собственными частотами колебаний даже по первой форме в области высоких звуковых частот циклов. Увеличение частоты / при данном ресурсе эксплуатации Тэ автоматически приводит к росту циклической наработки N. Поскольку ресурс Тэ также имеет тенденцию к росту, увеличивается относительное число усталостных повреждений среди возможных нарушений работоспособности деталей ГТД. Стала актуальной проблема оптимизации технологии коротких лопаток и связанных с ними элементов дисков по характеристикам сопротивления усталости на высоких звуковых частотах и эксплуатационных температурах, которые, как и частота нагружения, становятся все более высокими. Из-за жестких требований к весу деталей и сложности их конструкции в каждой из них имеет место около десятка примерно равноопасных зон, включающих различные по форме поверхности и концентраторы напряжений гладкие участки клиновидной формы, елочные пазы, тонкие скругленные кромки, га.лтели переходные поверхности), ребра охлаждения, малые отверстия, резьба и др. Даже при одинаковых методах изготовления, например при отливке лопаток, поля механических свойств, остаточных напряжений, структуры и других параметров физико-химического состояния поверхностного слоя в них получаются различными. К этому следует добавить, что из-за различий в форме обрабатывать их приходится разными методами. Комплексная оптимизация технологии изготовления таких деталей по характеристикам сопротивления усталости сразу всех равноопасных зон без использования ЭВМ невозможна. Поэтому была разработана система методик, рабочих алгоритмов и программ [1], которые за счет применения ЭВМ позволяют на несколько порядков сократить число технологических испытаний на усталость, необходимых для отыскания области оптимума методов изготовления деталей, а главное строить математические модели зависимости показателей прочности и долговечности типовых опасных зон деталей от обобщенных технологических факторов для определенных классов операций с общим механизмом процессов в поверхностном слое. Накапливая в магнитной памяти ЭВМ эти модели, можно применять их для прогнозирования наивыгоднейших режимов обработки новых деталей, которые в авиадвигателестроении часто меняются без трудоемких испытаний на усталость. Построение [c.392]

Простейшим но структуре алгоритмом глобального поиска является независимый поиск (методы Монте-Карло), оенованный на случайном переборе точек в ограниченном пространстве Gp варьируемых параметров [51, 90]. Характерной особенностью методов Монте-Карло является постоянная в течение всего поиска нлот-пость распределепия зондирующих точек. Поэтому для решения этими методами задач оптимизации машинных агрегатов с многомерными векторами Р варьируемых параметров обычно необходимо выполнить значительное число проб. Выгодным для задач динамического синтеза машинных агрегатов свойством метода случайного поиска е равномерным распределением пробных точек является возможность одновременного онределения нескольких оптимальных решений, соответствующих различным критериям эффективности. Это свойство независимого глобального поиска особенно важно для задач параметрической оптимизации машинных агрегатов, оперирующих с неприводимыми к единой мере локальными критериями эффективности. Такая ситуация характерна для параметрического синтеза динамических моделей машинных агрегатов по критериям эффективности, отражающим, ианример, общую несущую способность силовой цепи по разнородным факторам динамической нагругкепности ее отдельных звеньев (передаточного механизма п рабочей машины). Аналогичная ситуация возникает также при оптимизации характеристик управляемых систем машинных агрегатов по критериям устойчивости и качества регулирования. [c.274]

При отсеивании существенных факторов методом случайного баланса работа проводится в такой последовательности. Сначала составляется матрица, предусматривающая условия проведения отдельных опытов. При построении матрицы планирования метода случайного баланса используется случайный механизм, что нашло свое отражеиие в наименовании метода. Количество опытов должно быть кратным 2 и не меньше к При построении матрицы планирования наиболее часто поступают следующим образом. Берут дробную реплику (см 7.6), обычно полуреплику, и смешивают ее. При этом для одной половины факторов полуреплика используется непосредственно, а для других факторов уровни распределяются случайным выбором строи из той же полуреплики с использованием таблиц случайных чисел Факторы по столбцам матрицы распределяются с учетом их влияния на параметр оптимизации согласно априорной информации. В первую половину матрицы записывают наиболее существенные факторы. Матрица случайного баланса считается пригодной, если в ней нет двух ра личных столбцов с одинаковыми или неодинаковыми знаками. Кроме того, в [c.302]

Предварительно назначенные параметры кинематической схемы и обозначения элементов на топологии (рис. 24.2) приведены в табл. 24.1. Угловые положения элементов Ь6, Ь7 и Ь8 являются зависимыми от других параметров и вычисляются через них по тригонометрическим зависимостям. Вращение кривошипа механизма воспроизводится источником фазовой переменной типа потенциала (элемент Wl), в данном случае угловой скорости (см. рис. 24.2). Вывод результатов моделирования осуществляется индикаторами ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ПОЛЗУНА и СКОРОСТЬ ПОЛЗУНА . Согласно результатам моделирования (рис. 24.3, а), максимальная скорость ползуна на этапе рабочего хода равна 0,542 м/с, минимальная - 0,425 м/с. Задачу корректировки параметров кинематической схемы можно поставить и решить как задачу безусловной оптимизации. Критериями оптимизации приняты максимальная скорость ползуна на участке рабочего хода и отклонение его полного хода от заданного. Целевую функцию формируют как аддитивный критерий со следующими весовыми коэффициентами при частных критериях 0,00001 для максимальной скорости ползуна на участке рабочего хода и 0,99999 для отклонения полного хода ползуна от заданного. В качестве параметров оптимизации принимают длины элементов кинематической схемы и их начальные угловые положения. Оптимизацию осуществляют методом Нелдера-Мида. Согласно результатам моделирования (рис. 24.3, б), максимальная скорость ползуна на этапе рабочего хода стала 0,416 м/с, что в 1,3 раза [c.505]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...