多学科设计优化( MDO) 机电毕业设计（论文）

山东科技大学学士学位论文

摘 要

多学科设计优化 ( MDO ) 于 20世纪 80年代作为一个新的研究领域诞生，其主要是对相互影响、相互作用的子系统组成的复杂工程系统进行设计，以使系统的综合性能达到最优的一种设计方法 。它是算法研究的一个重要应用领域 。在设计优化的过程中，算法选取的好坏直接关系到优化过程的效率和优化结果的准确性 。

本文对多学科设计优化领域中涉及的几种智能优化算法的特点进行了总结。在此基础上提出了时间、精度、解决问题的个数等几个比较指标，首次将精度作为比较指标，并且创新性地提出一个针对工程问题的有效比较指标，即短时寻优能力。

首选，对多学科优化机设体系进行了系统的分析研究，了解和阅读了iSIGHT方面的有关外文资料，熟悉了iSIGHT应用背景、各部分功能、iSIGHT的优化技术、策略的及掌握iSIGHT的使用。

接着，利用iSIGHT软件进行案例运行得出数据。对数据结果进行分析，

画出坐标图。

最后，利用所学的知识得出比较结果。

关键词：智能算法；多学科设计优化；iSIGHT

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Abstract

Multidisciplinary design optimization (MDO) was born as a new research area in 1980s. It is mainly to the mutual influence， the interaction between subsystems of complex engineering system design， in order to make the system synthesis performance optimum design method. It is one of the important algorithms application fields. In the process of design optimization，algorithm is directly related to select optimal process efficiency and accuracy of the optimization results.

This paper summarized characteristics of several intelligent algorithms concerned with multidisciplinary design optimization， and on the basis， put forward several criteria such as time， precision， numbers of problems settled. It was the first time to use the precision as criterion of comparison. This paper originally introduced short-time optimizing capacity to aim at engineering problems. It received a series of instructional conclusions by running the cases selected. The cell phone example validates correctness of these conclusions.

Firstly，Do research work on multidisciplinary design optimization technology by the system，realize and read relevant foreign text date about iSIGHT. Acquaint with the technique and strategy of iSIGHT etc，and master iSIGHT.

Secondly，using an iSIGHT software， it is concluded that the operation data，The results of data analysis and drawing coordinates figure.

Finally，draw comparison results by using of learning knowledge.

Keywords: intelligent algorithms； multidisciplinary design optimization

( MDO ) ；iSIGHT

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目 录

摘 要 .................................................................................................... 1 Abstract ............................................................................................... 2 1

1.1 1.2 1.3

绪 论 ...................................................................................... 5

研究的目的及意义 ......................................................................... 5 国内外研究的现状 ......................................................................... 7 本文的研究内容 ............................................................................. 9

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2.1

多学科设计优化概述与iSIGHT简介 ................................. 10

多学科设计优化概述 ..................................................................... 10

2.1.1 多学科设计优化的定义 .............................................................................. 10 2.1.2 MDO问题的表述 ......................................................................................... 10

2.2 iSIGHT软件的介绍 ....................................................................... 12

2.2.1 iSIGHT软件简介 ......................................................................................... 12 2.2.2 iSIGHT图形用户界面 ................................................................................. 12

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3.1

智能算法比较 ........................................................................ 16

遗传算法 ......................................................................................... 16

3.1.1 遗传算法基本概念 ...................................................................................... 16 3.1.2 遗传算法定义 .............................................................................................. 17 3.1.3 遗传算法的特征 .......................................................................................... 17 3.1.4 遗传算法的应用 .......................................................................................... 19

3.2 模拟退火算法 ................................................................................. 19

3.2.1 模拟退火的算法简介 .................................................................................. 19 3.2.2 模拟退火的理论基础 .................................................................................. 20 3.2.3 模拟退火的实现 .......................................................................................... 20

3.3 3.4

智能算法特点 ................................................................................. 21 算法选择模型 ................................................................................. 22

3.4.1 算法比较指标的确定 .................................................................................. 22 3.4.2 算法比较模型 .............................................................................................. 24

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3.4.3 案例的选择 .................................................................................................. 25 3.4.4 数据收集和整理 .......................................................................................... 26 3.4.5 模型建立 ...................................................................................................... 32

总 结 .................................................................................................. 36 参考文献 ............................................................................................ 37 致 谢 .................................................................................................. 38 附录一 运行结果数据 ...................................................................... 39 附录二 相对时间 .............................................................................. 42 附录三 相对精度 .............................................................................. 44 附录四 翻译和英文原文 .................................................................. 46

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1.1

绪 论

研究的目的及意义

如今，科学技术正处于多学科交叉和渗透的时代。，特别是，计算机科学与技术的迅速发展，从根本上改变人类的生产与生活。同时，随着人类空间的扩大以及认识与改变世界范围的拓宽，人们对科学技术提出了新的和更高的要求，其中对高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。

优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，入系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难的特点，寻求一种适合大于规模并且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。

9 0 年代以来，一些学者开始注意到某些生物诸如蚂蚁，蜜蜂，鸟群和鱼群等群居生物依靠整个集体的行为能够完成觅食，清扫，搬运，御敌等高效的协同工作， 能够建立起坚固，漂亮和精确的巢穴，能够在高速运动过程中保持和变换优美有序的队形等许多令人匪夷所思的事情.按以上对智能的理解， 这就是一种智能行为.而人们正是由于受到这些生物行为的启发，将得到的这些方法和计算机科学相结合来解决一些传统问题和实际应用中出现的新问题；这就是智能算法，智能优化算法发展至今， 提出了各种不同的智能优化算法，但主要的有下面几种。

1）模拟退火算法（adaptive simulated annealing，ASA）。它是基于Mente Carlo 迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程和一般组合优化问题之间的相似性。它是一种通用的优化算法。

2）遗传算法（genetic algorithms，GA）。它是受生物进化论的启发而提

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