基于神经网络的内燃机零件可靠性优化设计

应用神经网络技术提出了内燃机零件可靠性优化设计的一种新方法,建立了神经网络优化数学模型,并以实例表明该方法是可行的,且比常用的数学规划方法更适合于并行处理优化计算．     

内燃机连杆的优化设计

采用最优化理论对连杆进行了有限元的优化设计.通过优化设计,连杆在强度和刚度都满足设计要求的情况下,其重量比原来连杆重量有了很大的减少,其中强度较大部位的金属被自动减少,而强度较小部位的金属被自动增加,并且应力分布也比较合理.     

应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法

为了提高内燃机设计的可靠度，提出了应用神经网络－蒙特卡罗法求解发动机零部件可靠度的新方法，该方法利用神经网络根据有限元分析样本逼近应力函数，结合应力－强度干涉模型，采用蒙特卡罗随机模拟求取可靠度。将计算结果与常用的一次二阶矩法，设计验算点法相比较，表明该方法是可行的，而且适用面更广，可适用于多参数且服从于任何分布的问题。     

内燃机散热器的优化设计

提出了散热器设计的Ｅ－ＡＮＴＵ模型，利用多元非线性回归技术建立了散热系数和有效单元数的数学模型，为获得高精度的回归结果，采用二次拟合法对实验数据做了平滑处理，井结合最优化技术中的复合形法对１３０１℃型散热器进行了优化设计。     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然这机理的全局搜索算法－遗传算法,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法,对遗传算法对用于内燃机中的可能性进行了研究,数值计算实例表明：遗传算法用于内燃机凸轮优化设计中获得比较满意的参数优化设计结果;与传统的优化方法相比,遗传算法具有一定的优越性。     

车用传动轴的可靠性优化设计

运用可靠性优化设计方法，建立了传动轴的可靠性分配模型及可靠性优化设计的数学模型，并进行了实例计算。     

整体法兰可靠性优化设计

对法兰进行了可靠性优化设计，即将概率统计和优化原理应用于法兰设计，以可靠度来保证法兰的安全。把δf、δ1、h、S、p作为随机变量，SH、SR、ST作为约束条件，法兰质量作为目标函数，通过网络寻优，在满足所要求的可靠度的基础上优化法兰尺寸，从而减少法兰的质量，并用C语言编制了计算程序。将常规设计与可靠性优化设计结果进行比较，认为可靠性优化设计是一种有效可行的设计方法。     

基于遗传算法的层合板结构的可靠性优化设计

采用遗传算法分析了存在初始缺陷的复合材料层合板的可靠性优化问题．优化设计时，以层合板结构的厚度最小为目标函数，以可靠度要求为约束条件．在可靠度分析中，取初始缺陷、强度参数、单元层的厚度为随机变量，采用一阶矩法和Tsai-Wu准则分析每个单元层的失效概率，系统失效概率的计算基于串联系统假定．通过比较遗传算法与序列二次规划法的计算结果，证实了遗传算法用于可靠性优化设计的有效性．     

工程机械可靠性优化设计

将可靠性优化设计思想应用于工程机械产品的设计，建立了工程机械产品可靠度计算模型、可靠度优化分配模型及机器参数的可靠性优化设计模型，并以装载机动臂为例对工程机械可靠性优化设计模型的建立过程作了探讨。     

车用内燃机气门弹簧优化设计

本文阐述了车用内燃机气门弹簧的作用和对其进行优化设计的重要性,提出了车用内燃机气门弹簧优化设计的数学模型,通过分析车用内燃机气门弹簧优的设计变量、目标函数和约束条件,得出结论。     

齿轮传动的可靠性优化设计

利用机械优化设计和可靠性设计方法，结合传统齿轮设计实例，探索机械零件的可靠性优化设计的新方法。     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索算法———遗传算法 ,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明 ,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点 ,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法 ,对遗传算法用于内燃机中的可能性进行了研究 .数值计算实例表明 :遗传算法用于内燃机的凸轮优化设计可获得比较满意的参数优化设计结果 ;与传统的优化方法相比 ,遗传算法具有一定的优越性     

工程机械零件的可靠性优化设计

通过对机械产品可靠性的评价,分析了传统设计方法与可靠性设计方法在设计思想、设计原理上的区别.运用可靠性理论与最优化设计技术,提出了机械零部件的可靠性优化设计方法.在满足可靠度约束及结构几何约束的条件下,以体积最小作为优化目标函数进行可靠性优化设计,得到了比常规设计更为合理的设计结果.     

内燃机失火故障的神经网络诊断研究

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。     

圆柱螺旋弹簧可靠性优化设计

首先分析了圆柱螺旋弹簧静强度和疲劳强度可靠性模型建立方法,推导了其可靠性计算的公式和应力强度的分布形式.其次为充分发挥零件材料的效能同时又要考虑到零件的可靠性指标,以圆柱螺旋弹簧的质量为优化的目标函数,利用机械可靠性设计和机械最优化设计方法,在弹簧常规约束和可靠性约束基础上,建立了可靠性优化设计计算模型.最后,结合优化工具和上述优化模型对具体实例进行了应用计算,并分析对比了可靠性优化设计和常规优化设计的结果,说明所提可靠性优化设计方法实用、可靠,能最大程度地满足设计要求.     

不确定结构的模糊可靠性优化设计方法

提出了基于模糊可靠性的结构优化设计方法。并对基于模糊可靠性和基于随机可靠性方法的结构优化设计作了实例定量对比研究。结果表明：在已知数据信息相同的条件下，两种可靠性优化方法设计的结构，可有完全相同或一致的设计结果。说明了模糊可靠性模型和文中方法用于不确定结构的优化设计是有效和可行的。     

论基于概率模型的结构可靠性优化设计

结构优化设计的目标是实现可能的最优设计。而结构设计受控于材料特性、几何参数、作用载荷及失效条件等诸多因素。这些因素通常存在不可避免的不确定性。为了实现安全性和经济性之间的协调和平衡，能合理处理各种不确定性的结构可靠性方法和先进的优化设计技术的结合成为人们的一种自然的选择。基于可靠性的结构优化设计，可在结构安全性和经济性之间达到最佳平衡。因而成为设计者所追求的最高目标。文中简要介绍和论述基于概率可靠性的结构优化设计技术的主要内容、方法及其相关问题的研究概况。     

基于神经网络的渐开线圆柱齿轮动态优化设计

通过分析渐开线圆柱齿轮振动力学性能 ,建立了渐开线圆柱齿轮动态优化设计模型。利用BP神经网络映射齿轮动态响应与设计变量之间的函数关系 ,提高优化设计效率。对直齿轮传动动态优化设计的结果表明该方法是行之有效的。     

螺旋弹簧可靠性多目标优化设计

考虑可靠性等约束条件,以螺旋弹簧重量最轻,刚度误差最小为优化设计目标,建立多目标优化设计数学模型,用理想点法对模型进行求解,得到满足所有约束条件的最优解,该方法有效而实用,对求解同类零件优化设计问题具有普遍意义。