优化设计实例

化设计hl4HU©0⑥ 3 hlu 凹内r d X1州fci-rU-fFF卢F ♦ 忡下¥为+1 —*— S-ll-« F41：Si —MATLABoftiHMirjirCfiffliiiiJ PHI■1**■ 温不平?」11,・—喜M - 〜FT 文词一时y 片 34ml 3F*L9TR0i. Jill!-LkftLgWf 1S1CSI掰f 1 ■ >A A A »W I % ：k Dnfl w I ■ J k^lXMprfaMk tjn nn Alflhw初选 x0=[1,1] 程序：Step 1: Write an Mfle objfunl.m.function f1=objfun1(x)f1=x(1)人2+2*x(2)入2-2*x(1)*x(2)-4*x(1);Step 2: Invoke one of the unconstrained optimization routinesx0=[1,1]；>> options = 0Ptimset('LargeScale','off);>> [x,fval,exitflag,output] = fminunc(@objfun1,x0,options)运行结果： x =4.0000 2.0000 fval = -8.0000exitflag =1 output = iterations: 3 funcCount: 12 stepsize: 1 firstorderopt: 2.3842e-007algorithm: 'medium-scale: Quasi-Newton line search message: [1x85 char]非线性有约束优化1. Min f(x)=3 x ： + x 2+2 x 1-3 x 2+5 Subject to:g 2(x)=5 X 1-3 X 2 -25 < 0 g (x)=13 X -41 X 2 < 0 3 12g 4(x)=14 < X 1 < 130无约束优化 min f(x)=X 2 + x 2-2 x 1 x 2-4 x 1g5 (x)=2 < X 2 < 57初选x0=[10,10]Step 1: Write an M-file objfun2.mfunction f2=objfun2(x)f2=3*x(1)人2+x(2)人2+2*x(1)-3*x(2)+5;Step 2: Write an M-file confunl.m for the constraints. function [c,ceq]=confun1(x) % Nonlinear inequality constraints c=[x(1)+x(2)+18;5*x(1)-3*x(2)-25;13*x(1)-41*x(2)人2;14-x(1);x(1)-130;2-x(2);x(2)-57];% Nonlinear inequality constraints ceq=[];Step 3: Invoke constrained optimization routinex0=[10,10]; % Make a starting guess at the solution>> options = optimset('LargeScale','off);>> [x, fval]=...fmincon(@objfun2,x0,[],[],[],[],[],[],@confun1,options)运行结果：x =3.6755 -7.0744 fval =124.14952.min f (x) =4x2 + 5x2s.t. g 1(x) = 2X] + 3x2- 6 < 0g (x) = x x +1 > 0初选x0=[1,1]Step 1: Write an M-file objfun3.m function f=objfun3(x) f=4*x(1)人2 + 5*x(2)人2Step 2: Write an M-file confun3.m for the constraints. function [c,ceq]=confun3(x) %Nonlinear inequality constraints c=[2*x(1)+3*x(2)-6;-x(1)*x(2)-1];% Nonlinear equality constraints ceq口；Step 3: Invoke constrained optimization routinex0=[1,1];% Make a starting guess at the solution>> options = optimset('LargeScale','off);>> [x, fval]=...fmincon(@objfun,x0,[],[],[],[],[],[],@confun,options)运行结果：Optimization terminated: no feasible solution found. Magnitude of search direction less than2*options.TolX but constraints are not satisfied.x =11fval =-13实例：螺栓连接的优化设计图示为一压气机气缸与缸盖连接的示意图。

机械优化设计实例(人字架优化)第1页共5页人字架的优化设计一、问题描述如图1所示的人字架由两个钢管组成，其顶点受外力2F=3×105N 。

已知人字架跨度2B=152 cm,钢管壁厚T=0.25cm,钢管材料的弹性模量E=2.1510? MPa ，材料密度p=7．8×103 kg ／m ，许用压应力δy =420 MPa 。

求钢管压应力δ不超过许用压应力δy 和失稳临界应力δc 的条件下，人字架的高h 和钢管平均直径D 使钢管总质量m 为最小。

二、分析设计变量：平均直径D 、高度h三、数学建模所设计的空心传动轴应满足以下条件：（1）强度约束条件即δ≤??????y δ 经整理得()[]y hTDhB F δπ≤+2122（2）稳定性约束条件：[]c δδ≤()()()***-*****28h B D T E hTDhB F ++≤+ππ （3）取值范围：第2页共5页*****≤≤D ***-*****≤≤h则目标函数为：()2*****__.122min x x xf +?=-约束条件为：***-*****00106)(212241≤-+?=x Tx x X g π()***-*****5.*****.***-********-*****)(2 221212242≤++-+?=X x x x Tx x g π010)(13≤-=x X g0120)(14≤-=x X g 0200)(25≤-=x X g01000)(26≤-=x X g四、优化方法、编程及结果分析1优化方法综合上述分析可得优化数学模型为：()Tx x X 21,=；)(min x f ；()0..≤x g t s i 。

考察该模型，它是一个具有2个设计变量，6个约束条件的有约束非线性的单目标最优化问题，属于小型优化设计，故采用SUMT 惩罚函数内点法求解。

2方法原理内点惩罚函数法简称内点法，这种方法将新目标函数定义于可行域内，序列迭代点在可行域内逐步逼近约束边界上的最优点。

机械优化设计实例公司生产的机械设备是用来处理废气的，该设备由风机和过滤系统组成。

一些客户反映在高温环境下，设备的性能下降严重，需要频繁维护和更换零部件。

为了解决这个问题，公司决定进行机械优化设计，提高设备在高温环境下的性能和可靠性。

首先，公司通过实地调研和用户反馈，发现高温环境下设备性能下降的主要原因是风机的叶轮脆性破坏和过滤系统的滤芯耐高温能力差。

因此，公司决定对风机和过滤系统进行优化设计。

风机优化设计的一项重要措施是改变叶轮材料。

公司与材料科学研究院合作，选用一种可耐高温的新型材料。

这种新材料具有良好的耐腐蚀性和高强度，能够在高温环境下保持稳定的性能。

通过对风机进行新材料叶轮的更换，可以大大提高设备在高温环境下的可靠性和寿命。

过滤系统的优化设计主要包括滤芯材料的改进和结构的优化。

公司与滤芯制造商进行合作，针对高温环境下滤芯易损的情况，选用了一种能够耐受高温的特殊材料制作滤芯。

该材料具有优异的耐热性和抗腐蚀性，能够有效过滤废气中的有害物质。

此外，公司还对滤芯的结构进行优化设计，增加了滤芯的表面积，提高了吸附效率和容尘量。

除了对零部件的优化设计，公司还对设备的工艺流程进行了改进。

在原有的设备上增加了高温预热和冷却系统，可以避免温度的突变对设备的影响，提高了设备的稳定性和寿命。

经过优化设计，该公司的机械设备在高温环境下的性能得到了显著提高。

经实际运行验证，设备在高温环境下能够稳定工作，无需频繁维护和更换零部件，极大地减少了停机时间和维修成本。

同时，设备的可靠性和寿命也得到了显著提升，增强了客户的信任和满意度。

这个实例充分展示了机械优化设计的重要性和成功应用。

通过对机械结构、工艺流程和材料的优化，可以提高机械产品的性能、效率和可靠性，满足客户的需求，提升企业的竞争力。

机械优化设计经典实例机械优化设计是指通过对机械结构和工艺的改进，提高机械产品的性能和技术指标的一种设计方法。

机械优化设计可以在保持原产品功能和形式不变的前提下，提高产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。

本文将介绍几个经典的机械优化设计实例。

第一个实例是汽车发动机的优化设计。

汽车发动机是汽车的核心部件，其性能的提升对汽车整体性能有着重要影响。

一种常见的汽车发动机优化设计方法是通过提高燃烧效率来提高功率和燃油经济性。

例如，通过优化进气和排气系统设计，改善燃烧室结构，提高燃烧效率和燃油的利用率。

此外，采用新材料和制造工艺，减轻发动机重量，提高动力性能和燃油经济性也是重要的优化方向。

第二个实例是飞机机翼的优化设计。

飞机机翼是飞机气动设计中的关键部件，直接影响飞机的飞行性能、起降性能和燃油经济性。

机翼的优化设计中，常采用的方法是通过减小机翼的阻力和提高升力来提高飞机性能。

例如，优化机翼的气动外形，减小阻力和气动失速的风险；采用新材料和结构设计，降低机翼重量，提高飞机的载重能力和燃油经济性；优化翼尖设计，减小湍流损失，提高升力系数。

第三个实例是电机的优化设计。

电机是广泛应用于各种机械设备和电子产品中的核心动力装置。

电机的性能优化设计可以通过提高效率、减小体积、降低噪音等方面来实现。

例如，采用优化电磁设计和轴承设计，减小电机的损耗和噪音，提高效率；通过采用新材料和工艺，减小电机的尺寸和重量，实现体积紧凑和轻量化设计。

总之，机械优化设计在提高机械产品性能和技术指标方面有着重要应用。

通过针对不同机械产品的特点和需求，优化设计可以提高机械产品的可靠性、工作效率、耐久性和经济性。

这些经典实例为我们提供了有效的设计思路和方法，帮助我们在实际设计中充分发挥机械优化设计的优势和潜力。

机械最优化设计及应用实例
机械最优化设计是指基于数学模型和优化算法，通过对机械系统的设计参数进行优化，以使系统满足一定的性能指标或者达到最优的设计目标。

以下是机械最优化设计的一些应用实例：
1. 汽车设计：汽车是一个复杂的机械系统，涉及到多个设计参数，如引擎排量、车身重量、气动设计等。

通过机械最优化设计，可以优化汽车的燃料效率、行驶稳定性等性能指标。

2. 飞机设计：飞机的设计涉及到多个参数，如机翼形状、机身结构等。

通过机械最优化设计，可以优化飞机的升力、阻力等性能指标，提高飞机的飞行效率和安全性。

3. 增材制造：增材制造是一种先进的制造技术，通过逐层加工材料来制造复杂的结构。

机械最优化设计可以用来优化增材制造的工艺参数，如激光功率、扫描速度等，以实现高质量、高效率的制造过程。

4. 结构优化：机械系统的结构设计是一个关键的环节，通过机械最优化设计，可以优化结构的刚度、强度、耐久性等性能指标，提高系统的工作性能和使用寿命。

5. 机器人设计：机器人是一种复杂的机械系统，涉及到多个参数，如关节结构、连杆长度等。

通过机械最优化设计，可以优化机器人的运动性能、负载能力等指标，提高机器人的工作效
率和精度。

总之，机械最优化设计在各个领域具有广泛的应用，可以提高机械系统的性能和效率，推动科技进步和工业发展。

第八章机械优化设计实例机械优化设计是指通过优化设计方法和技术，提高机械产品的性能、降低成本和改善产品的可靠性和可维修性。

在本章中，我们将介绍两个机械优化设计实例，分别是汽车发动机和风力发电机的优化设计。

汽车发动机的优化设计是目前汽车行业的热点问题。

传统的汽车发动机具有功率输出低、能效低和排放高等问题。

为解决这些问题，可以通过优化设计改善发动机的气缸设计、燃烧室设计和可变气门技术等。

例如，通过增加气缸数和减小气缸直径来提高发动机的功率输出和燃烧效率；通过优化燃烧室形状和喷射系统来提高燃烧效率和降低排放；通过采用可变气门技术来提高发动机的响应速度和燃烧效率。

风力发电机的优化设计是提高风力发电机转化效率的重要途径。

传统的风力发电机的转化效率较低，主要是由于叶片的设计不合理和气动噪声等。

为此，可以通过优化叶片的形态和材料，改善气动性能和降低噪声水平。

例如，通过增加叶片的长度和调整叶片的弯曲角度来提高叶片的气动效率；通过选择具有良好耐候性和强度的材料来延长叶片的使用寿命。

此外，还可以通过改进整个风力发电机的结构和控制系统，提高发电机的运行稳定性和可靠性。

以上两个实例都是典型的机械优化设计案例，通过采用优化设计方法和技术，可以显著提高机械产品的性能和质量，降低生产成本和维护成本，同时还可以减少对环境的影响，提高产品的竞争力和市场占有率。

机械优化设计的核心是在设计阶段充分考虑产品的性能、成本和可靠性等因素，通过系统性的优化设计方法和工具，找出最佳设计方案。

优化设计的过程包括问题定义、设计参数选择、设计方案生成和评估等。

其中，设计参数的选择是非常重要的，设计参数的合理选择可以显著影响产品性能和成本。

在实际的优化设计中，可以使用模拟软件和实验方法进行参数优化和设计方案评估。

在机械优化设计实例中，我们提到了汽车发动机和风力发电机的优化设计。

这两个实例都是当今社会中具有重要意义的机械产品，它们的性能和质量对整个行业的发展和进步起着重要的推动作用。

实例[1]有一汽门用弹簧，已知安装高度H1=50.8mm,安装（初始）载荷F1=272N ，最大工作载荷F2=680N ，工作行程h=10.16mm 弹簧丝用油淬火的50CrV A 钢丝，进行喷丸处理；工作温度126°C ；要求弹簧中径为20mm ≤D2≤50mm ，弹簧总圈数4≤n1≤50，支承圈数n2=1.75，旋绕比C ≥6；安全系数为1.2；设计一个具有重量最轻的结构方案。

[解] 1．设计变量：影响弹簧的重量的参数有弹簧钢丝直径：d ，弹簧中径D1和弹簧总圈数n1，可取这三个参数作为设计变量：即：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=H D x x x 212．目标函数：弹簧的重量为式中 ρ――钢丝材料的容重，目标函数的表达式为3221611262101925.0108.725.0)(x x x n D d x F --⨯=⨯⨯=π３．约束条件：１）弹簧的疲劳强度应满足min S S ≥式中 2.1m i n m i n =--S S ，可取最小安全系数，按题意 S ――弹簧的疲劳安全系数，由下式计算：m s s s S ττττττττα⎪⎪⎭⎫⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=002式中：劳极限，计算方法如下弹簧实际的脉动循环疲--0τ 初选弹簧钢丝直径：4mm ≤d ≤8mm ，其抗拉强度MPa b 1480=σ，取弹簧的循环工作次数大于710，则材料的脉动循环疲劳极限为MPa b 44414803.03.0'0=⨯==στ设可靠度为90％，可靠性系数 868.0=r k ； 工作温度为126°C ，温度修正系数 862.0126273344273344=+=+=T k t再考虑到材料经喷丸处理，可提高疲劳强度10％，则弹簧实际的脉动循环疲劳极限为36/107.8mm kg -⨯=ρρπ12220.25n D d W =MPa k k t r 4.365444862.0868.01.1)1.01('00=⨯⨯⨯=+=ττ--s τ弹簧材料的剪切屈服极限，计算公式为MPa b s 74014805.05.0=⨯==στ--ατ弹簧的剪应力幅，计算公式为328dD F ka πτα=式中 k ――曲度系数，弹簧承受变应力时，计算公式为14.02)(6.1615.04414d D C C C k ≈+--=a F ――载荷幅，其值为N F F F a 2042/)272680(2/)(12=-=-=m τ――弹簧的平均剪应力，计算公式为328dD F k m sm πτ=式中s k ――应力修正系数，计算公式为dD C k s /615.01615.012+=+= m F ――平均载荷，其值为N F F F m 4762/)272680(2/)(12=+=+=由此，得到弹簧疲劳强度的约束条件为 计算剪应力幅ατ：86.2186.023214.023.8308)/(6.1x x d D F d D dD F ka a =⋅==ππτα328 计算平均应力幅m τ：21312246.74512.1212615.01x x x d D F Dd dD F k m m sm +=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+==33288ππτ计算弹簧的实际疲劳安全系数S ：mms s s S τττττττττταα494.0506.14.365+=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0002从而得到弹簧的疲劳强度约束条件为012.1)(min 1≤-=-=SS S S x g ２）根据旋绕比的要求，得到约束条件016)(21min 2≤-=-=x x C C C x g ３）根据对弹簧中径的要求，得到约束条件50222≤-=-=≤-=-=1)4(0120)3(max max 242min 3x D D D g x D D D g４）根据压缩弹簧的稳定性条件，要求：c F F ≤2式中 c F ――压缩弹簧稳定性的临界载荷，可按下式计算：K H D H F C ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=2022085.611813.0μ 式中 K ――要求弹簧具有的刚度，按下式计算：mm N h F F K /2.4016.1027268012=-=-=0H ――弹簧的自由高度，按下式计算： 当 mm K F 16.9240.26802===λ 时， 304.20)5.0(2.1)5.0(310+-=+-=x n H λ μ――长度折算系数，当弹簧一端固定，一端铰支时，取 7.0=μ；则：[][]⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡+---+-=221398.1311304.20)5.0(268.320.3040.5)(13x x x x x F C于是得 01680)(25≤-=-=CC C F F F F x g5）为了保证弹簧在最大载荷作用下不发生并圈现象，要求弹簧在最大载荷2F 时的高度2H 应大于压并高度b H ，由于13112)5.0()5.0(64.4016.108.50x x d n H h H H b -=-==-=-=于是得到010123.00246.0)(131226≤--=-=x x x H H H x g b６）为了保证弹簧具有足够的刚度，要求弹簧的刚度αK 与设计要求的刚度K 的误差小于1/100，其误差值用下式计算：401.02.40)75.1(8100/)(33241---=--=x x Gx K K K αθ式中 G ――弹簧材料的剪切弹性模量，取G=80000Mpa 。

机械优化设计实例以机械设备的流体传动系统为例，该系统由电机、泵、阀门等构成，用于传动液体介质。

现有系统存在的问题是效率低、能耗高以及噪音大等。

为了改善这些问题，进行了机械优化设计。

首先，针对效率低和能耗高这两个问题，通过增大泵的转速和修改泵的设计参数来提高泵的效率。

同时，通过更换高效的电机，以减小能耗。

此外，对于传动介质进行优化选择，使用黏度小的液体介质，进一步提高系统的效率。

其次，针对噪音大的问题，从系统的结构和材料方面考虑进行优化。

通过增加隔音隔震材料，减少噪音的传递和扩散。

在设计阀门和管道连接处增加密封材料，减少泄漏和冲击声发生。

另外，通过优化系统的结构，减少振动和共振现象，降低噪音产生。

此外，还可以通过加入传感器和自动控制系统来实现对流体传动系统的自动监控和控制，进一步提高系统的效率和稳定性。

通过传感器检测系统的工作状态和参数，通过控制系统对电机、泵和阀门等进行自动调整和优化控制，实现系统的自动化运行。

最后，对整个流体传动系统进行整体优化设计。

通过数值模拟和实验验证，调整和改进系统的设计参数。

通过减少系统的阻力和压降，提高系统的流动性能。

同时，优化系统的结构布局，减少空间占用和安装方便。

通过以上的优化措施，改进了机械设备的流体传动系统的性能。

系统的效率得到提高，能耗减少，同时噪音也得到了降低。

同时，通过自动控制系统的应用，实现了对系统的自动监控和优化，提高了整个系统的可靠性和稳定性。

这也是一个典型的机械优化设计实例。

总结起来，机械优化设计可以通过对机械结构、零部件、工艺等方面进行修改和改进，提高机械性能、降低成本和提高效率。

在实际应用中，需要根据具体问题进行针对性的优化设计，并进行数值模拟和实验验证，以达到最佳的优化效果。

机械优化设计作业一、优化设计问题的提出预制一无盖水槽，现有一块长为4m，宽为3m的长方形铁板作为原材料，想在这块铁板的四个角处剪去相等的正方形以制成无盖水槽，问如何剪法使水槽的底面积最大？二、建立问题的数学模型为了建成此无盖水槽，可设在这块铁板的四个角处剪去相等的正方形的边长为X,所建造水槽的底面积为S，分析问题有次问题变成在约束条件：X≥04-2X≥03-2X≥0限制下,求目标函数：S（X）=（4-2X）(3-2X)=4-14X+12的最大值。

由此可得此问题的数学模型为：Min S（X）=4约束条件：（ =-X ≤0 （ = -（4-2X ）≤0（ =-（3-2X ）≤0 算法为黄金分割法。

四、外推法确定最优解的搜索区间用外推法确定函数S （X ）=4 索区间。

设初始点 ， =S( )=12; = +h=0+1=1， =S( )=2;比较 和 ，因为 < h=2h=2x1=2， = +h=1+2=3, 比较 和 ，因为 > ,面，故搜索区间可定为[a,b]=[1，3]。

五、算法框图六、算法程序#include <math.h>#include <stdio.h>double obfunc(double x){double ff;ff=4*X*X-14*X+12;return(ff);}void jts(double x0,double h0,double s[],int n,double a[],double b[]) {int i;double x[3],h,f1,f2,f3;h=h0;for(i=0;i<n;i++)x[0]=x0;f1=obfunc(x[0]);for(i=0;i<n;i++) x[1]=x[0]+h*s[i];f2=obfunc(x[1]);if(f2>=f1){h=-h0;for(i=0;i<n;i++)x[2]=x[0];f3=f1;for(i=0;i<n;i++){x[0]=x[1];x[1]=x[2];}f1=f2;f2=f3;}for(;;){h=2.0*h;for(i=0;i<n;i++)x[2]=x[1]+h*s[i];f3=obfunc(x[2]);if(f2<f3)break;else{for(i=0;i<n;i++){x[0]=x[1];x[1]=x[2];}f1=f2;f2=f3;}}if(h<0)for(i=0;i<n;i++){a[i]=x[2];b[i]=x[0];}elsefor(i=0;i<n;i++){a[i]=x[0];b[i]=x[2];}printf("%4d",n);}double gold(double a[],double b[],double eps,int n,double xx) double f1,f2,ff,q,w;double x[3];for(i=0;i<n;i++){x[0]=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);x[1]=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);}f1=obfunc(x[0]); f2=obfunc(x[1]);do{if(f1>f2){for(i=0;i<n;i++){b[i]=x[0];x[0]=x[1];}f1=f2;for(i=0;i<n;i++)x[1]=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);f2=obfunc(x[1]);}else{for(i=0;i<n;i++){a[i]=x[1];x[1]=x[0];}f2=f1;for(i=0;i<n;i++)x[0]=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);f1=obfunc(x[0]);}q=0;for(i=0;i<n;i++)q=q+(b[i]-a[i])*(b[i]-a[i]);w=sqrt(q);}while(w>eps);for(i=0;i<n;i++)xx=0.5*(a[i]+b[i]);ff=obfunc(xx);printf("xx=ff=%5.2f,,,,%5.2f",xx,ff);return(ff);}void main(){int n=1;double a[1],b[1],xx;double s[]={1},x0=0;double eps1=0.001,h0=0.1;jts(x0,h0,s,n,a,b);gold(a,b,eps1,n,xx);七、程序运行结果与分析（1）程序运行结果（截屏）（2）结果分析、对与函数S（X）=（4-2X）(3-2X)=4-14X+12，令(X)=8X-14=0可解的X=1.75，说明程序运行结果正确。

城市排水系统设计优化实例分析城市排水系统是城市基础设施的重要组成部分，它对于保障城市的正常运行、居民的生活质量以及环境保护都具有至关重要的意义。

一个良好的排水系统能够有效地收集、输送和处理雨水和污水，防止内涝和水污染等问题的发生。

然而，在实际情况中，许多城市的排水系统存在着各种各样的问题，需要进行优化设计以提高其性能和效率。

本文将通过几个实际案例，对城市排水系统的设计优化进行分析和探讨。

一、案例一：某老旧城区排水系统改造（一）背景介绍某老旧城区建设年代较早，排水系统采用的是合流制，管径较小，且管道老化、破损严重。

在雨季，经常出现内涝现象，给居民的生活和出行带来了极大的不便。

（二）问题分析1、排水管道管径不足：由于当时的设计标准较低，管道管径无法满足现在的排水需求。

2、合流制排水系统的缺陷：雨水和污水混合排放，不仅增加了污水处理厂的负担，而且在雨季容易导致污水溢流，造成环境污染。

3、管道老化和破损：管道经过多年的使用，出现了裂缝、渗漏等问题，影响了排水的畅通性。

（三）优化设计方案1、进行雨污分流改造：新建雨水管道，将雨水和污水分开排放，减轻污水处理厂的压力，同时减少污水溢流的风险。

2、更换和扩大排水管道：根据实际排水需求，重新计算管径，更换老化和破损的管道，并适当扩大管径，提高排水能力。

3、优化管道布局：对管道的走向和坡度进行优化，减少管道的迂回和起伏，确保排水顺畅。

（四）实施效果经过改造后，该老旧城区的内涝问题得到了明显改善，污水溢流现象也大大减少，环境质量得到了提升，居民的生活和出行更加便利。

二、案例二：某新城区排水系统规划设计（一）背景介绍某新城区正在进行开发建设，需要规划设计一套完善的排水系统，以满足未来城市发展的需求。

（二）问题分析1、城市发展的不确定性：由于新城区的发展具有一定的不确定性，难以准确预测未来的排水量和排水需求。

2、生态环境保护的要求：新城区规划注重生态环境保护，要求排水系统的设计尽量减少对周边环境的影响。

workbench优化设计实例随着科技的不断发展，工作环境也在不断改善。

在现代办公室中，一个重要的工具就是工作台，也被称为workbench。

工作台的设计对于提高工作效率和员工舒适度起着至关重要的作用。

本文将介绍一个workbench的优化设计实例，以展示如何通过合理的设计来提升工作效率和员工体验。

首先，一个优化设计的workbench应该具备合适的高度和宽度。

工作台的高度应该根据员工的身高来确定，以确保他们在工作时能够保持正确的姿势，避免腰背疼痛等问题。

同时，工作台的宽度也应该足够宽敞，以容纳所需的工作物品和设备，避免拥挤和混乱。

其次，一个优化设计的workbench应该有足够的储存空间。

工作台上的储物柜和抽屉应该足够大，以容纳文件、文具和其他必要的工作物品。

这样，员工就可以方便地存放和取用这些物品，避免浪费时间和精力在寻找和整理上。

另外，一个优化设计的workbench应该考虑到员工的舒适度和健康。

工作台的椅子应该具备良好的支撑和调节功能，以适应不同员工的身体需求。

此外，工作台的表面应该是耐用且易于清洁的材料，以确保工作环境的卫生和整洁。

此外，一个优化设计的workbench还应该考虑到员工的工作习惯和需求。

例如，工作台上可以设置一些便捷的插座和电源接口，以方便员工连接电脑、手机和其他电子设备。

此外，工作台上还可以设置一些可调节的灯光，以提供适合不同工作任务的照明条件。

最后，一个优化设计的workbench还应该注重工作环境的美观和个性化。

工作台的外观可以根据公司的品牌形象进行设计，以展示公司的专业形象和文化。

此外，工作台上可以放置一些绿植或装饰品，以增加工作环境的舒适感和活力。

综上所述，一个优化设计的workbench应该具备合适的高度和宽度，提供足够的储存空间，考虑员工的舒适度和健康，满足员工的工作习惯和需求，以及注重工作环境的美观和个性化。

通过合理的设计，工作台可以成为一个提高工作效率和员工体验的重要工具。

ANSYS 优化设计1.认识ANSYS优化模块1.1 什么时候我需要它的帮忙?什么是ANSYS优化？我想说明一个例子要比我在这里对你絮叨半天容易理解的多。

注意过普通的水杯吗？底面圆圆的，上面加盖的哪一种。

仔细观察一下，你会发现比较老式的此类水杯有一个共同特点：底面直径＝水杯高度。

图1 水杯的简化模型为什么是这样呢？因为只有满足这个条件，才能在原料耗费最少的情况下使杯子的容积最大。

在材料一定的情况下，如果水杯的底面积大，其高度必然就要小；如果高度变大了，底面积又大不了，如何调和这两者之间的矛盾？其实这恰恰就反应了一个完整的优化过程。

在这里，一个水杯的材料是一定的，所要优化的变量就是杯子底面的半径r和杯子的高度h，在ANSYS的优化模块里面把这些需要优化的变量叫做设计变量（DV）；优化的目标是要使整个水杯的容积最大，这个目标在ANSYS的优化过程里叫目标函数（OBJ）；再者，对设计变量的优化有一定的限制条件，比如说整个杯子的材料不变，这些限制条件在ANSYS 的优化模块中用状态变量（SV）来控制。

下面我们就来看看ANSYS中怎么通过设定DV、SV、OBJ，利用优化模块求解以上问题。

首先参数化的建立一个分析文件（假设叫volu.inp），水杯初始半径为R＝1，高度为H ＝1（DV），由于水杯材料直接喝水杯的表面积有关系，这里假设水杯表面积不能大于100，这样就有S＝2πRH＋2πR2<100（SV），水杯的容积为V＝πR2H（OBJ）。

(用参数直接定义也可或者在命令栏内直接写)R=1H=1S=2*3.14*R*H+2*3.14*R*RV=10000/(3.14*R*R*H)然后再建一个优化分析文件（假设叫optvolu.inp）,设定优化变量，并求解。

/clear,nostart/input,volu,inp/optopanl,volu,inpopvar,R,dv,1,10,1e-2opvar,H,dv,1,10,1e-2opvar,S,sv,,100,1e-2opvar,V,obj,,,1e-2opkeep,onoptype,subpopsave,optvolu,opt0opexec最后，打开Ansys6.1，在命令输入框中键入“/input,optvolu,inp”，整个优化过程就开始了。

Workbench优化设计实例1. 引言在软件开发过程中，工作台（workbench）是开发者最常用的工具之一。

它为开发者提供了一个集成的环境，用于进行代码编辑、调试、版本控制等一系列开发任务。

然而，随着软件规模的增长和开发需求的变化，工作台的性能和功能也面临着挑战。

本文将介绍一种优化工作台设计的实例，旨在提高开发效率和用户体验。

2. 问题定义在实际的开发过程中，工作台可能会遇到以下问题： - 性能瓶颈：随着代码库的增长，工作台的响应速度变慢，影响开发者的效率。

- 复杂的界面：工作台的界面可能过于繁杂，导致开发者难以找到需要的功能。

- 功能缺失：工作台可能缺少一些常用的功能，需要开发者频繁切换到其他工具进行操作。

基于以上问题，我们需要对工作台进行优化设计，以提高开发效率和用户体验。

3. 优化设计方案基于以上问题，我们提出以下优化设计方案：3.1 性能优化为了提高工作台的性能，我们可以采取以下措施： - 代码分析与优化：对工作台的代码进行详细的分析，找出性能瓶颈所在，并进行相应的优化。

例如，使用缓存技术减少重复计算、使用异步操作提高响应速度等。

- 并行处理：将工作台的一些任务进行并行处理，提高处理速度。

例如，可以将代码编译和静态分析等任务并行执行，减少等待时间。

- 延迟加载：将工作台的一些功能进行延迟加载，只有当用户需要时才进行加载。

这样可以减少初始加载时间，提高工作台的响应速度。

3.2 界面优化为了简化工作台的界面，提高用户体验，我们可以采取以下措施： - 简化布局：重新设计工作台的布局，将常用的功能放在更显眼的位置，减少用户查找的时间。

可以采用分组、折叠等方式来组织功能。

- 定制化界面：提供界面的定制化选项，允许用户根据自己的需求进行界面的调整。

例如，用户可以自定义工具栏、侧边栏等的显示内容和位置。

- 快捷键支持：为常用的操作提供快捷键支持，减少用户的鼠标操作。

可以提供默认的快捷键配置，并允许用户进行自定义。

小学科学作业优化设计实例介绍本文档旨在提供一些小学科学作业的优化设计实例，以帮助学生更好地完成作业，并提高学习效果。

实例一：实践观察作业要求：观察一个蜘蛛网并写下你的发现。

优化设计：1. 引导学生选择一个适合观察的蜘蛛网，例如在校园或家中的花园。

2. 提供一份观察记录表格，包括网的形状、大小、材质等参数。

3. 引导学生观察并记录他们发现的有关蜘蛛网的信息，例如网上有多少只蜘蛛、网上有没有食物等。

4. 鼓励学生用文字描述他们的观察结果，并附上简单的手绘图。

实例二：实验探究作业要求：设计一个简单的实验，验证植物需要阳光生长。

优化设计：1. 引导学生提出一个简单的问题，例如：“植物需要阳光吗？”2. 鼓励学生设计一个简单的实验来验证这个问题，例如将两盆植物放在不同的位置，一个接受阳光，一个没有阳光。

3. 提供一份实验记录表格，包括观察的时间、植物的生长情况等参数。

4. 引导学生进行实验，并记录他们的观察结果。

5. 鼓励学生用文字描述他们的实验结果，并附上简单的图表或图片。

实例三：科学报告作业要求：选择一个科学主题，写一份科学报告。

优化设计：1. 提供一个主题列表供学生选择，例如天气、动物、植物等。

2. 鼓励学生选择一个他们感兴趣的主题，并进行简单的研究。

3. 提供一份报告结构指南，包括引言、背景、实验方法（如果有）、结果、结论等部分。

4. 引导学生按照报告结构写报告，并附上必要的图表或图片。

5. 鼓励学生用简单明了的语言描述他们的研究结果，并提出一些自己的思考和观点。

总结通过优化设计小学科学作业，我们可以帮助学生更好地理解科学知识，培养他们的观察和实验能力，同时提高他们的学习兴趣和学术表达能力。

以上的实例只是一些简单的示范，教师可以根据具体情况进行调整和扩展，以适应不同学生的需求和能力。

第8章_机械优化设计实例1.引言机械优化设计是用于提高机械系统性能的重要方法之一、本章将介绍两个机械优化设计实例，分别是电动车的电动机设计和汽车发动机排气系统设计。

通过对这两个实例的分析和优化，可以了解到机械优化设计的基本原理和方法。

2.电动车的电动机设计电动车的电动机是其动力系统的核心部件，其设计和性能直接影响到电动车的续航里程、加速性能和整车效率等。

在进行电动机设计时，需要考虑功率、转速范围、效率等因素。

在优化设计电动机时，首先需要确定其电机类型，常见的有直流电机（DC motor）、异步电机（Asynchronous motor）和同步电机（Synchronous motor）等。

根据电动车的使用条件和要求，选择合适的电机类型。

其次，需要确定电动机的参数，如磁极数、线圈匝数、齿槽数等。

通过改变这些参数，可以改变电动机的转速范围和功率输出等性能。

同时，还需要优化电动机的效率，提高其能量利用率。

最后，还需要对电动机进行热设计，确保其工作时不会过热。

通过合理的散热设计和冷却系统，可以有效降低电动机的温度，提高其稳定性和寿命。

3.汽车发动机排气系统设计汽车发动机排气系统是排放控制和动力性能的重要组成部分，其设计直接影响到发动机的功率输出和排放性能。

在进行排气系统设计时，需要考虑排气阻力和噪声等因素。

优化排气系统设计的方法之一是通过改变排气管的形状和长度来降低排气阻力。

通过数值模拟和实验测试，可以确定最佳的排气管尺寸和形状，以提高发动机的功率输出和燃烧效率。

另一方面，还可以通过改变排气系统的消声器和消音器等部件来降低排气噪声。

通过优化消声器的结构和材料，可以有效降低排气系统的噪声水平，提高车辆的驾驶舒适度。

此外，还需要考虑排气系统对发动机的冷却效果。

通过合理设计排气系统的散热器和风道等部件，可以提高发动机的冷却效果，降低发动机的温度，提高整车的性能和可靠性。

4.结论机械优化设计是提高机械系统性能的重要手段之一、通过上述两个机械优化设计实例的分析，可以看出在机械优化设计中需要考虑多个方面的因素，如功率、效率、排气阻力、噪声等。

优化设计Matlab实例解析MATLAB是一种基于矩阵运算的高级编程语言和环境，被广泛应用于各个领域的科学计算和工程问题。

在实际应用中，我们经常面临优化设计的任务，即在给定的限制条件下，寻找最优的解决方案。

优化设计可以应用于诸如控制系统设计、信号处理、图像处理、机器学习等问题中。

下面我们以一个简单的例子来说明如何使用MATLAB进行优化设计。

假设我们有一个矩形花园，每边有一定的长度，我们希望找到一个长和宽使得花园的面积最大化。

令矩形花园的长和宽分别为x和y，由于边长有限制条件，即x的范围为0到20，y的范围为0到10，同时花园的长度之和不得超过30。

我们的目标是找到一组合适的x和y，使得面积A 最大。

在MATLAB中，我们可以使用优化工具箱中的函数fmincon来求解这个问题。

以下是具体的实现步骤：1.创建目标函数首先，我们需要定义一个目标函数来评估每组x和y的解决方案。

在这个例子中，我们的目标是最大化矩形花园的面积，因此我们的目标函数可以简单地定义为A=x*y。

```matlabfunction A = objective(x)A=-x(1)*x(2);%最大化面积，取负号end```2.设置限制条件接下来，我们需要定义限制条件。

在这个例子中，我们需要考虑两个限制条件，即x和y的范围以及长度之和的限制。

我们可以使用函数fmincon提供的constr函数来定义这些限制条件。

```matlabfunction [c, ceq] = constr(x)c=[x(1)-20;%x的上限x(2)-10;%y的上限x(1)+x(2)-30];%长度之和的限制ceq = []; % 无等式限制end```3.求解问题有了目标函数和限制条件，我们可以使用fmincon函数来求解问题。

```matlabx0=[10,5];%初始猜测lb = [0, 0]; % x和y的下限ub = [20, 10]; % x和y的上限options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 设置选项```在这里，我们使用了初始猜测x0、x和y的上下限lb和ub以及其他选项。