基于机器学习的机械工程设计与优化.pdf

作者简介：胡小枫（1980），女，汉族，本科，讲师，研究方向为机械。基于机器学习的机械工程设计与优化 胡小枫 辽宁冶金职业技术学院，辽宁 本溪 117022 摘要：摘要：在常规的机器设计中，设计者必须依赖于经验与试错法来探究设计空间，经过反复的反复，不断地提升设计效能。但是，随着机器学习的不断深入，人们越来越意识到其在机械工程中的潜在作用。通过对大量的设计资料和试验结果进行分析与学习，机器学习方法能够有效地解决这一问题，发现其中的设计规则与优化途径，有助于设计师更快、更有效地获得最优的设计方案。为了提高设计效率，提高优化结果的精度，本文研究了机器学习技术在机械工程设计中的应用，并提出优化方案。关键词：关键词：机械工程设计；机器学习；优化；设计 中图分类号：中图分类号：TH122 0 引言 机械设计优化是指对机械产品进行优化设计，使其具有更好的工作性能和可靠性。但是，由于传统的设计方式过于依赖于设计者的经验与直觉，导致设计过程非常复杂、费时，并且难以获得全局最优。机器学习是近年来兴起的一种新的研究方法，这是一种对机械结构进行优化设计的新方法。机器学习，就是对数据进行分析，然后用于预测，或许做出决策。在机械工程中，机器学习能够充分利用海量的历史资料和设计规格，利用该模型对机械产品进行性能预测与优化。在机械设计和优化中，机器学习可以应用到很多领域。一方面，通过机器学习的方法，可以对各种设计方案进行快速评价，并辅助设计者进行最优选择。另外，通过机器学习方法，可以从设计空间中挖掘出潜在的设计规则与优化途径，从而对设计决策起到一定的指导作用。同时，将机器学习技术与最优算法有机地融合，构建一套以机器学习为基础的优化方法，从而有效地提升机械产品的设计效率与性能。虽然机器学习技术已经被广泛地用于机械结构的设计和优化，但是仍然面临着问题，因此，本文拟开展以机器学习为基础的机械设计和优化方法研究。1 基于机器学习的机械工程设计的价值 1.1 数据分析与决策支持 机器学习是一种能够对海量数据进行处理与分析的技术，辅助工程人员进行优化决策的工具。比如，在对设计资料进行挖掘和分析的基础上，可以发现各设计参数间的关联关系及最优方向，进而帮助设计者更好地进行设计。同时，机器学习技术还能辅助工程技术人员进行故障诊断，通过对设备寿命进行预测，提前做好维护工作，提高生产效率和可靠性。1.2 设计优化与创新 机器学习技术能够使设计流程与算法的优化自动化，从而达到更好的设计效果。比如，采用机器学习方法，可以在设计空间内，根据具体的性能要求和限制，来寻找最佳设计方案。同时，机器学习能够从海量的设计数据中挖掘出新的设计思想，并提出新的解决方案，从而促进机械产品的智能化、自主化。1.3 预测分析与风险管理 机器学习技术是一种能够辅助工程技术人员对其进行预警与评价的方法。比如，通过对历史数据与失效记录的学习与分析，能够实现对装备失效概率与使用寿命的预测，为维修规划与决策支持。同时，通过对传感器的实时监测与分析，实现对设备运行过程中的异常行为与失效风险的监测与预警，从而有效地降低事故的发生与危害。总而言之，以机器学习为基础的机械设计是很有价值的，可以有效地提升设计的效率、精度和创新程度，可以帮助工程师更好地进行决策和风险管理。在持续发展和使用的机器学习技术中，它对机械工程设计有很大的实用价值。2 机器学习在机械工程设计中的应用 2.1 机器学习在设计参数中的应用 2.1.1 利用机器学习模型建立设计参数与性能指标的关系 在机械设计过程中，如何选取合适的设计参数，关系到产品的性能与质量。机器学习技术能够帮助工程技术人员对设计和性能进行建模，以这样，就能更好地了解到参数的作用，并对其进行优化。特别是，机器学习模型能够从大量的设计数据中，实现对系统参数与系统性能指标间的非线性关联及复杂规律的挖掘。在此基础上，设计人员能够更加精确地对各种参数组合下的产品性能进行预测，从而实现对产品性能的最优控制。2.1.2 通过机器学习算法对设计参数进行优化 利用机器学习的方法对设计参数进行优化，从而得到最优的性能指数。在机械设计过程中，经常会遇到多个相互影响、相互制约的设计参数。传统方法通常需要反复多次的实验，而机器学习算法能够使用一个数学模型以及一个优化的算法，以最大或最小的性能指标为目标，在设计空间内寻找最佳参数组合。通过这种最佳化处理，在此基础上，工程师可以提出优化设计方法，改进了产品的性能与品质。总而言之，机器学习已被广泛地应用于机械工程的设计中。从设计参数到性能指数之间建立数学模型以及最佳化算法，机器学习能使工程人员更好的了解参数效应，并对其进行优化，以达到提高产品性能，提高品质的目的。由于人工智能的发展与应用，可以预见，机器学习技术在机械结构设计中的应用将会越来越广泛。2.2 机器学习在装配过程中的应用 2.2.1 通过机器学习分析装配过程中的关键因素 机器学习技术能够有效地挖掘装配工艺中的关键要素，从而提升装配工艺的效率与质量。首先，对装配过程中的装配数据进行挖掘与分析，发现影响装配时间、装配质量、装配成本等主要影响因素。比如，通过对作业人员的行为、作业特点的研究，可以决定作业的最优顺序及作业方式。而且，通过对组装零件的几何、材质等参数的学习与分析，机器学习方法也能解决这一问题，对零件的适配、组装精度进行优化，并提出更优的组装方案。2.2.2 利用机器学习算法优化装配序列和方法 机器学习算法能够有效地提升装配效率与精度。首先，通过机器学习方法，将装配任务的历史数据与经验进行关联建模，并在此基础上构建多个装配任务间的关联关系及最优函数。通过对海量数据的学习与分析，机器学习算法能够找到最优的组装顺序与组装方式，从而达到降低组装时间与降低生产成本的目的。与此同时，通过机器学习算法，实现对装配工艺参数及作业方式的实时修正与优化，使之适用于多种零件与装配环境。总而言之，将机器学习技术引入到装配工艺中，通过对装配工艺的影响因素进行分析，并对装配工艺进行优化，改善组装效率及品质。由于人工智能的发展与应用，相信机器学习将为我国机械结构设计向智能化、自动化方向发展奠定坚实的基础。2.3 机器学习在材料选择中的应用 2.3.1 利用机器学习模型预测材料性能 机器学习技术可用于材料性质的预测，为工程人员提供更为精确的评价。通过构建机器学习模型，从海量的实验数据与计算结果中，学习并挖掘出其中的规律与关联。该模型能根据材料的成分和构造，预测材料的主要性能，如机械，电，热等。比如，利用机器学习的方法，可以对材料的强度，刚度，热导率等进行预测，从而对材料的选择和性能进行优化，将极大地缩短材料开发周期，降低测试费用。2.3.2 通过机器学习算法筛选和优化材料组合 通过机器学习的方法，可以辅助工程人员对大量的材料组合进行筛选、优选，最终获得最优的材料设计方案。通过对已有材料组成及相关特性的学习，建立起材料-性质间的内在联系。在此基础上，通过输入期望的性能指数，运用机器学习的方法，对符合具体设计需求的潜在材料组合进行检索与筛选。比如，利用机器学习的方法，优选出最优的材料组合，使其在强度、重量、耐久等方面都达到最优。这一方法使用了机器学习来筛选和优选物质的组合，它能够加快工程设计的进程，改善设计的效率，并提高产品的性能。总而言之，将机器学习用于选材可以通过构建预报模型并采用最优化算法，协助工程人员更精确地预估材质特性，并选择最佳搭配。3 基于机器学习的机械工程设计优化 3.1 参数优化 在机械结构设计中，参数优化是一项非常重要的工作。该方法通过建模，利用最优化的方法，寻求最优的设计参数，使一些性能指标达到最大或最小。在参数优化方面，机器学习能够综合海量的设计数据与算法，为工程人员提供最佳的设计方案。首先，利用机器学习方法对已有的设计数据进行学习与分析，从而构建最优的参数模型。该模型能够在现有的设计数据基础上，通过学习并挖掘出设计参数与性能指标间的内在联系。在此基础上，利用机器学习方法，预测出各参数的取值对系统性能的影响，从而确定出优化的最优参数范围。其次，采用最优算法对模型参数进行搜索与优化，从而提高了系统的性能。常见的最佳化算法有遗传算法、粒子群算法等。该方法能够在连续的迭代过程中，对各参数进行修正，从而找到最优的参数组合，从而达到最优的设计效果。该方法将机器学习与最优化方法有机地融合，使工程人员能够快速地寻找到最佳的设计参数，从而改善产品的性能与品质。总体而言，采用机器学习方法进行参数优化，能够有效地结合工程实践中的历史数据与优化算法，为工程人员提供最优的设计参数。该方法不但能有效地提高工艺参数的计算精度与效率，而且能使产品的性能与品质达到最优。3.2 结构优化 利用机器学习的方法，使工程技术人员能够对海量的结构参数及结构参数进行分析，从而实现对结构的优化。机器学习是一种有效的方法，它能够从数据中获取信息，并对其进行有效的分析。首先，通过对现有的数据进行学习，并结合优化算法，构建出一种新的结构-性能关联模型。然后在此基础上，工程师可藉由设定的变数与目标函数，找到最优的结构参数。最后，通过机器学习的方法，可以辅助工程人员对复杂结构进行拓扑结构、形状、尺寸等参数的挖掘与优化。机器学习在材料布局、拓扑、外形等领域有着广泛的应用前景。在材质布局优化方面，机器学习能够通过对材质属性与载荷状态的学习与分析，实现对材料强度与刚度的预测与优化。在进行拓扑优化时，基于给定的约束条件和目标函数，进行机器学习，为使结构的性能达到最大，提出了最优的结构拓扑。在外形优化方面，通过机器学习方法，了解和分析不同外形参数对结构性能的影响，以达到最好的外形设计。总之，利用机器学习方法对结构进行优化，使工程人员能够快速而精确地找到最佳的结构设计方案。这样，既能改善结构的工作特性，又能保证其安全可靠，同时，也能缩短设计周期，降低成本。3.3 多目标优化 在机械设计过程中，经常会出现多个相互矛盾的设计目标与约束。然而，利用机器学习方法，可以使工程人员在多个目标间找到一个平衡点，寻找最佳设计方案。利用机器学习方法进行多目标优化，能够有效地促进工程设计的革新，提升设计效率。多目标机器学习算法通过对多个设计问题的多维数据进行学习与分析，产生帕累托前沿问题。帕累托边界求解是一种既能满足多个目标，又不能对另一个目标造成任何影响的问题。具体而言，利用多目标优化方法，机器学习能够从预先确定的目标函数及约束条件中找到一组非劣解，所得到的解在帕累托边界附近。在此基础上，结合工程技术人员的实际需要，对帕累托边界进行优化。具有广泛应用前景的机器学习多目标优化算法。比如，在一架飞行器的设计中，工程师们也许要综合考虑许多方面，如空气动力学，结构强度，燃料效率，以及减少噪音。研究人员可利用机器学习中的多目标优化方法，来平衡多个目标，从而获得最优的设计方案。在车辆设计方面，同样存在着相似的要求，如安全性，操控性，舒适性等。利用机器学习方法进行多目标寻优，可使工程人员在多个目标间寻找最优平衡。总而言之，利用机器学习的方法，可以使工程人员在多个设计目标间寻找最优平衡。它可以促进技术革新，提高设计效率，这是一个强大的支撑，以达到更佳的表现和使用者经验。4 结论 机器学习是近年来兴起的一种新的方法，它被广泛地用于机械结构的设计和优化。正确地运用机器学习技术，可以有效地提高设计的效率和最优的设计效果，促进机械工程学科的发展。在未来，进一步研究和运用机器学习方法，并给出优化的发展方向，是机械设计和优化领域的一个重要发展方向。参考文献 1陈素霞,陈业慧.基于机器学习的机械流水线速度无线控制方法J.机械设计与研究,2023,39(3):145-149.2肖乾浩.基于机器学习理论的机械故障诊断方法综述J.现代制造工程,2021(7):148-161.3郭一帆,唐家银.基于机器学习算法的寿命预测与故障诊断技术的发展综述J.计算机测量与控制,2019,27(3):7-13.