槽形托輥帶式輸送機(jī)設(shè)計(jì)【6CAD+優(yōu)秀論文+開題+外翻】

槽形托輥帶式輸送機(jī)設(shè)計(jì)【6CAD+優(yōu)秀論文+開題+外翻】,6CAD+優(yōu)秀論文+開題+外翻,槽形托輥帶式,輸送,設(shè)計(jì),CAD,優(yōu)秀論文,開題,外翻 偽形的機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化構(gòu)形理論 學(xué)生姓名： 班級： 指導(dǎo)老師： Jean Luc Marcelin 2007年1月10日收到 /接受:2007 年5月1日/在線發(fā)表：2007年5月25日。 2007年斯普林格出 版社倫敦有限公司 摘要 這項(xiàng)工作提供了偽構(gòu)形理論的一些應(yīng)用程序，機(jī)械結(jié)構(gòu)的形狀優(yōu)化技術(shù)。在本文構(gòu)形理論的發(fā)展中， 優(yōu)化的主要目標(biāo)是最終總勢能的最小化 。其他目標(biāo)優(yōu)化使用的機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化通常被用來限制或優(yōu)化約束。在這里介紹二種應(yīng)用：第一個(gè)是使用遺傳算法與偽構(gòu)形技術(shù)對一水滴形狀優(yōu)化和第二個(gè)是對一個(gè)液壓錘后軸承的形狀優(yōu)化處理。 關(guān)鍵詞 形狀優(yōu)化 結(jié)構(gòu) 遺傳算法 1引言 本文介紹一種偽構(gòu)形方法來達(dá)到物體形狀優(yōu)化基于總勢能的最小化。我們將介紹減少結(jié)構(gòu)總勢能尋找最優(yōu)形狀，這可能在某些情況下是個(gè)好主意。該參考的構(gòu)形理論可以以某種方式合理的理由解釋如下。 據(jù)Bejan 1，在工程設(shè)計(jì)和自然性能中，形狀和結(jié)構(gòu)一直在演變?yōu)楦玫男阅?；在工程設(shè)計(jì)中用到的目標(biāo)和制約因素是從該幾何相同的機(jī)制在自然流動系統(tǒng)中出現(xiàn)。Bejan 1開始設(shè)計(jì)和工程系統(tǒng)優(yōu)化，并從自然系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)了幾何形式的確定原則。這種發(fā)現(xiàn)是新的構(gòu)形理論的根據(jù)。優(yōu)化配置注定是不完善的。該系統(tǒng)的不完善到處蔓延時(shí)，效果最差，使越來越多的內(nèi)部點(diǎn)和硬件工作部件被壓。看似普遍的幾何形式團(tuán)結(jié)工程與自然的流動系統(tǒng)。Bejan 1采用了一種新的理論，他毫不掩飾地說明，與熱力學(xué)第二定律是相同的理論，因?yàn)橐粋€(gè)簡單的理論意圖 預(yù)測地球上任何活著的幾何形式。許多構(gòu)形理論的應(yīng)用程序在機(jī)械流體中開發(fā)，特別是在優(yōu)化流動2-10中。另一方面，據(jù)我們所知，在固體或結(jié)構(gòu)力學(xué)中有一些應(yīng)用實(shí)例。因此，我們至少有一半的參考文獻(xiàn) 在流體動力學(xué)論文引用（同作者），因?yàn)闃?gòu)形方法是先由同一作者發(fā)展，只有阿德里安Bejan在論文中提到流體動力學(xué)。構(gòu)形理論基于所有自然的創(chuàng)作，整體最佳的理論相比，該控制的演變與自然系統(tǒng)適應(yīng)。構(gòu)形分配原則由不完善的地方以及盡可能把最小的規(guī)模擴(kuò)到最大組成?？偟暮暧^構(gòu)形理論工程結(jié)構(gòu)從基本結(jié)構(gòu)組裝開始，通過與自然的規(guī)則相一致最佳分布不完善。我們的目標(biāo)是研究降低成本。但是，從這里長期偽構(gòu)形來看，機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化的全局宏觀解決方案已經(jīng)成本降低，目標(biāo)非常接近構(gòu)形理論。那個(gè)構(gòu)形理論是預(yù)測的理論，只有一 單一的原則，從優(yōu)化所有上升。這篇文章的題目同樣適用于偽構(gòu)形的步驟。偽構(gòu)形理論單一的優(yōu)化原則是最小化總勢能。此外，在我們以下提出的例子中偽構(gòu)形原則和遺傳算法有相關(guān)性，其結(jié)果是我們的優(yōu)化將非常接近自然理論。本文的目是展示偽構(gòu)形步驟用來適用力學(xué)結(jié)構(gòu)，特別是對形狀優(yōu)化機(jī)械結(jié)構(gòu)。其基本思想是非常簡單：處于平衡狀態(tài)的機(jī)械結(jié)構(gòu)對應(yīng)最小總勢能。以同樣的方式，最佳的機(jī)械結(jié)構(gòu)也必須符合最低限度總勢能。這目標(biāo)必須首先對其他的東西進(jìn)行干預(yù)。正是這種構(gòu)想，在這篇文章中發(fā)展。兩個(gè)例子將會在后面提到。 最小化總勢能以優(yōu)化一機(jī)械結(jié)構(gòu)不是全新的的想法。已經(jīng)有很多文件解決了這一問題，使這一方法系統(tǒng)化。最優(yōu)化的唯一目標(biāo)是使能量最小化。高斯林11用一個(gè)簡單的方法提出了硬件案件形式的有線網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體和膜發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。該方法是根據(jù)基本的能源概念。剪應(yīng)力變表達(dá)式是用來定義總勢能。最后的能源形式是盡量減少使用鮑威爾算法。在菅野和大崎12中，最低的互補(bǔ)能源原則是建立網(wǎng)絡(luò)作為變量應(yīng)力組件幾何非線性彈性。為了顯示總勢能和能量互補(bǔ)之間的強(qiáng)對偶問題，這些問題的凸配方被進(jìn)行調(diào)查，可嵌入到原始的二階規(guī)劃問題中。 Taroco 13進(jìn)行分析形成一個(gè)彈性固體的敏感性平衡問題。第一階形中，域、邊界積分和總勢能的第二階形表達(dá)衍生物已經(jīng)建立。在華納14中，最優(yōu)設(shè)計(jì)問題是根據(jù)其自身的重量解決了一個(gè)彈性懸掛桿。他已經(jīng)發(fā)現(xiàn)截面在一個(gè)均衡狀態(tài)中總勢能的面積最小化分布。在相類似的設(shè)計(jì)問題中，在相同的約束條件潛在最大的能量也已解決了。在文圖拉15中，邊界條件控制的問題已經(jīng)用網(wǎng)格方法解決。在文圖拉15中，在總勢能功能的彈性固體問題中介紹移動最小化近似值了，廣義的拉格朗日術(shù)語被添加到滿足本質(zhì)邊界的條件中?？偟臐撛谀芰孔钚』沓嗽谝话阌邢拊A(chǔ)上制定，還找到一個(gè)未知的最佳目標(biāo)結(jié)點(diǎn)因素16。 2所使用的方法 在本文的偽構(gòu)形理論中，最優(yōu)化的主要目標(biāo)是盡量減少總勢能。在優(yōu)化機(jī)械結(jié)構(gòu)里其他的物體通用被限制或優(yōu)化約束。例如，一個(gè)東西可能在重量上有限制，或不超過其應(yīng)力值。 在本文中這種想法是很簡單的。機(jī)械結(jié)構(gòu)通過兩種參數(shù)類型來描述：已知的離散變量（例如，用有限元方法的自由度的位移）以及幾何變量設(shè)計(jì)（例如參數(shù)，使人們有可能描述機(jī)械結(jié)構(gòu)形狀）?？倽摿δ茉谕粫r(shí)間里通過一個(gè)確定隱含或明確的方式離散設(shè)計(jì)變量。因此，進(jìn)行雙重優(yōu)化機(jī)械結(jié)構(gòu)相比離散化設(shè)計(jì)變量，其目的是減少整體的總勢能。顯然，機(jī)械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題用下列方法處理： - 目標(biāo)：減少總勢能 - 變量的優(yōu)化：同時(shí)確定離散變量（在結(jié)構(gòu)力學(xué)的有限元法的傳統(tǒng)用例），描述設(shè)計(jì)變量的形狀結(jié)構(gòu) - 優(yōu)化限制： - 重量或體積 - 位移或限制 - 壓力 - 頻率 機(jī)械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題將用以下方法解決，如果需要的話需要在這些階段中重申（按照問題的本質(zhì)）： 第1階段 最小化機(jī)械結(jié)構(gòu)總勢能和唯一的離散結(jié)構(gòu)變量相比較（度的有 限元）。它的作用在這里作為一個(gè)優(yōu)化不優(yōu)化的限制。在此階段唯一的限制是 純粹的機(jī)械原點(diǎn)，并涉及邊界條件，適用于結(jié)構(gòu)外部的作用。 在第一階段，設(shè)計(jì)變量保持不變，根據(jù)設(shè)計(jì)變量1獲得的隱含或明確表述的自由度（可以是變量，使人們有可能描述形狀，以外形的優(yōu)化為例子）。大家可以看到在下面部分的例子中，這些表現(xiàn)形式可以是有形或無形的，且這是適當(dāng)?shù)闹委熀蟮那闆r。在案件1中用有限元計(jì)算方法，這一階段1是在有限元計(jì)算的基礎(chǔ)上，以獲取機(jī)械結(jié)構(gòu)的自由度。事實(shí)上，有限元，位移與節(jié)點(diǎn)、機(jī)械結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，獲得了最小化總勢能16。 第2階段中 機(jī)械結(jié)構(gòu)自由度的表達(dá)根據(jù)設(shè)計(jì)前先獲得的變量，然后注入機(jī)械結(jié)構(gòu)總勢能（你會看到下面的部分中第二個(gè)例子它是如何影響自由度在隱含的職能設(shè)計(jì)變量的情況下）。然后得到一個(gè)表達(dá)式總的潛在能量，它依賴于（以明示或默示的形式）設(shè)計(jì)變量。 第3階段 隨后進(jìn)行的第二次和新的最小化總勢能通過前面的形式取得，但這次比設(shè)計(jì)變量同時(shí)遵循技術(shù)限制或優(yōu)化約束的問題。這種方法按問題的本質(zhì)可以使用或多或少的設(shè)備。這點(diǎn)很明顯，例如，如果離散變量按照設(shè)計(jì)變量可以表示為一明確的方式，在2到3個(gè)階段是可以立即設(shè)置的，并無迭代。 如果離散變量不能按照設(shè)計(jì)變量明確的方式表達(dá)，或者如果結(jié)構(gòu)拓?fù)洳皇枪潭ǖ?，或者如果行為不是線性的，這將有必要通過分階段進(jìn)行1至3連續(xù)迭代。這將在下面部分的例子中提到，一會我們會看到戰(zhàn)略的場合，可以采用一種類型為這些迭代?？偨Y(jié)，偽構(gòu)形的步驟，主要目的只是盡量減少潛在總能源，其他可能的目標(biāo)是限制或優(yōu)化約束。 在我們的例子中使用的最優(yōu)化方法是遺傳算法（遺傳算法），如17。，我們也可以找到很多書籍有典型類似的教學(xué)價(jià)值，例如在18中。這種方法是非常先進(jìn)方便于我們的偽構(gòu)形方法。撰文已在天然氣方面廣泛地開展了工作，關(guān)于這一主題出版的期刊被譽(yù)為期刊19-31。由于天然氣問題在社會結(jié)構(gòu)力學(xué)上還比較新，在這里我們提供的一些細(xì)節(jié)正是使用這里的算法多點(diǎn)交叉使用，而不是一單點(diǎn)交叉。在甄選計(jì)劃上，每年的使用完全是隨機(jī)生成。在我們的例子中，幾代人是等同的銜接使用。我們提供例子的結(jié)果是不斷地通過使用不同的遺傳算法。一個(gè)比較標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法已經(jīng)被證明是我們足夠的榜樣。 3范例 盡管潛在的能源可能是一個(gè)好的舉措對于一些優(yōu)化問題，勢能不是賦予形成水滴的能量，也沒有定義錘子的最佳形狀，這就是為什么勢能不是唯一的、客觀的，但最優(yōu)化問題是多目標(biāo)的和用公式明確表示的兩個(gè)例子的目標(biāo)函數(shù)。 3.1例1：對一滴水形狀優(yōu)化 第一個(gè)測試?yán)邮菍ο陆档乃涡螤顑?yōu)化（圖1）。這個(gè)問題是等同于抵抗坦克的膜理論計(jì)算。其目的是看看偽構(gòu)形理論給出了大自然的優(yōu)化設(shè)計(jì)。 3.1.1使用的方法 該一水滴幾何的定義是：產(chǎn)生的軸對稱殼薄線。此行描述于連續(xù)直線或圓形段描述在特定意義和輸入數(shù)據(jù)定義點(diǎn)上的坐標(biāo)和半徑值。初始數(shù)據(jù)是一個(gè)由直線段連接結(jié)點(diǎn)的集合。 每一個(gè)結(jié)點(diǎn)是確定它兩個(gè)圓柱坐標(biāo)上（R，z），和真正的R代表的半徑圓相切的兩個(gè)交叉直線段的這一點(diǎn)。另一臺計(jì)算機(jī)的計(jì)算給出任何邊界的坐標(biāo)點(diǎn)，特別是切點(diǎn)必須界定圓弧長度。 水式設(shè)計(jì)描述了三個(gè)弧圓如圖1所示。 通過有限元方法采用三節(jié)點(diǎn)拋物原理運(yùn)用基爾霍夫殼體理論分析。自動網(wǎng)格生成器建立每個(gè)直線或圓形段的有限元網(wǎng)格 ，它們被視為宏觀有限元。 我們的目標(biāo)是獲得一個(gè)水滴形狀形成最低總勢能（這是主要目標(biāo)）和平等的抵抗坦克（這是唯一約束或限制的問題）。 事實(shí)上，為了水滴的問題，目標(biāo)是多對象的，兩個(gè)目標(biāo)（F1=最低總額的F1 勢能和f2 =等于電阻）的合并多目標(biāo)：F1=F1 + F2。 馬塞蘭指出，在總勢能的減少中約束或限制的問題被考慮進(jìn)去，在19中。 3.1.2結(jié)果 在水滴外形設(shè)計(jì)中描述了三個(gè)弧圓（圖1），他們的中心和半徑是設(shè)計(jì)變量。因此，有9個(gè)設(shè)計(jì)變量，其中：r1，Z1，R1為 圓1;r2, Z2,R2為圓2; r3，Z3,R3為圓3 。在遺傳算法中，其中每個(gè)設(shè)計(jì)變量通過3個(gè)二進(jìn)制數(shù)字編碼.所有這些二進(jìn)制數(shù)字編碼是端到端地形成27個(gè)二進(jìn)制數(shù)字的染色體長度。 GA是運(yùn)行了30個(gè)，一個(gè)數(shù)字對50代，一個(gè)穿越的概率為0.8，而突變概率為0.1。 對應(yīng)的染色體最優(yōu)解是 100 100 011 011 010 011 100 011 101 這給出了圖1的解決方案。其中： - r1 = 18，z1 = 17，R1 =- 0.065 - R2= 13.75，z2= 12.2，R2 =- 7.7 - r3 = 4.1，Z3= 21.4，R3 =- 21 這是關(guān)于一水滴的外形非常接近自然的最佳解決方案。通過三個(gè)圓的弧模式的水滴模型并非十全十美。但是，構(gòu)形理論用于優(yōu)化不完善的地方，并發(fā)現(xiàn)最接近自然的解決辦法。因此，構(gòu)形原則包括盡可能的分配不完善的地方。 3.2例2：軸對稱結(jié)構(gòu)的形狀優(yōu)化 在這一部分，呈現(xiàn)了液壓錘后軸承傳統(tǒng)的最優(yōu)化影響。相對于較少的周期操作軸承問題（圖2）漸漸體現(xiàn)出來。 對于軸對稱結(jié)構(gòu)，分析是通過有限元方法進(jìn)行的，遺傳算法優(yōu)化的過程中的特殊字符一直用來緩解計(jì)算和節(jié)省計(jì)算機(jī)的時(shí)間。首先，由于只是一個(gè)結(jié)構(gòu)幾個(gè)部分必須經(jīng)常修改，子結(jié)構(gòu)的概念是用來單獨(dú)“固定”和“移動”的部分。固定部分計(jì)算兩次：第一次是開始，第二次是結(jié)尾的優(yōu)化過程。只有這些縮減剛度矩陣的子結(jié)構(gòu)被添加到移動部分的矩陣。 與此相關(guān)的部分，自動發(fā)電機(jī)創(chuàng)建作為每個(gè)子結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格宏觀有限元。這些宏量元素不是 三角（六節(jié)點(diǎn)）或四邊形（8個(gè)節(jié)點(diǎn)）。根據(jù)那些著名的技術(shù)，同樣的細(xì)分用于父的空間，以獲取網(wǎng)本身，這顯然是出于作出相同類型的元素。在這個(gè)網(wǎng)優(yōu)化控制過程，一個(gè)的離散如有必要可以重新選擇。 總之，優(yōu)化問題如下： 總的目標(biāo)函數(shù) 最小化潛在能源。需要注意的另一重要 目標(biāo)（馮米塞斯沿等高線的移動相當(dāng)于最小應(yīng)力的最大值）是這里作為問題的約束。這第二個(gè)目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)液壓錘的后軸承最小化。 設(shè)計(jì)變量 設(shè)計(jì)變量是半徑為r，寬X附近的半徑（圖2）。 制約因素 制約因素是建立在這樣的在幾何方式上，只允許有微小的變化是。它們考慮到技術(shù)的限制。他們包括編碼設(shè)計(jì)變量。另外，重要的制約因素是，米塞斯沿等高線的移動的最大值不能超過一定的值。約束被考慮到總勢能的降落中，在19說明。 所有這些二進(jìn)制數(shù)字終端到終端地形成八個(gè)二進(jìn)制數(shù)字的染色體長度。 GA運(yùn)行的12個(gè)，數(shù)的30代，交叉概率 為0.5，以及變異概率為0.06。 最優(yōu)解對應(yīng)的染色體 1101 1000 圖2給出了解決方案。其中： = 1.95，X = 6.0 在這種產(chǎn)品的形狀自動優(yōu)化中，只需簡單地把形狀修改小，這比計(jì)算更難預(yù)測（半徑增加外，減少寬度），大大提高了機(jī)械軸承的耐久性：過壓力正在減少50。 4討論 本文件中的兩個(gè)例子可以證明偽構(gòu)形理論。第一個(gè)是對軸對稱膜下降形外殼形狀優(yōu)化（水滴）。這種結(jié)構(gòu)是用純的張力。果不其然，盡量減少這種結(jié)構(gòu)的總勢能，所有可能的變量導(dǎo)致的形狀是完全和調(diào)和十分相似的。但是，第二個(gè)例子事實(shí)證明，制定最低的能源不僅可以 工作在最簡單的情況下，純粹的張力結(jié)構(gòu)還能彎曲，剪切或更為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)扭轉(zhuǎn)應(yīng)力。這個(gè)條件是為了增加這一問題次要目標(biāo)（通常用于形狀優(yōu)化）的限制或優(yōu)化約束。 然而，在偽形構(gòu)形理論聲明中，最大限度地減少所有可能的變量的機(jī)械結(jié)構(gòu)中的總勢能， 這不完全能達(dá)到的。自然和機(jī)械也不是都如此簡單，多年研究的大自然設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)表明，即使在最簡單的實(shí)例中，多重標(biāo)準(zhǔn)，以復(fù)雜的方式工作。因此，有必要添加其他標(biāo)準(zhǔn)或優(yōu)化問題的制約是顯而易見的。最小化總勢能只是一個(gè)總的原則在優(yōu)化的過程啟動。 5結(jié)論 一個(gè)有趣的方法引入了形狀優(yōu)化的機(jī)械結(jié)構(gòu)。在這個(gè)文件闡述的偽構(gòu)行理論中，優(yōu)化的主要目標(biāo)是最小化總勢能。其他的目標(biāo)通常使用的形狀 優(yōu)化這里使用了限制或優(yōu)化限制。它給我們的例子很好的效果。參考文獻(xiàn) 1、從工程到自然形狀和結(jié)構(gòu) 劍橋大學(xué)出版社,劍橋大學(xué),Bejan A主編 2、偽構(gòu)形理論的網(wǎng)絡(luò)的路徑冷卻機(jī) J.熱能質(zhì)量40:799-816J. 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