基于机器学习的机械工程设计与优化.pdf
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1、 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
2、。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
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、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
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