付昱++蒿麗萍

摘 要：該文通過對(duì)產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)過程的分析，基于Web的產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)原理，在此框架下探討了在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作端，采用將人工智能中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳優(yōu)化算法相結(jié)合的方式，通過VB語(yǔ)言與Matlab軟件混合編程，在產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)過程的前期優(yōu)化分析階段，實(shí)現(xiàn)齒輪傳動(dòng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而可以在web平臺(tái)繼續(xù)將設(shè)計(jì)結(jié)果傳給SolidWorks、Pro/E和UG等制圖軟件，為后續(xù)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)強(qiáng)度分析以及虛擬樣機(jī)實(shí)驗(yàn)等提供遠(yuǎn)程服務(wù)支持。

關(guān)鍵詞：協(xié)同設(shè)計(jì) 優(yōu)化設(shè)計(jì) MATLAB

中圖分類號(hào)：TH12 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2016）10（a）-0034-03

網(wǎng)絡(luò)協(xié)同設(shè)計(jì)是一種先進(jìn)的聯(lián)合設(shè)計(jì)手段，可以將不同的設(shè)計(jì)主體（專業(yè)技術(shù)人員）通過共享的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)聯(lián)系起來，設(shè)計(jì)人員之間可以使用功能各異（異構(gòu)）的工具設(shè)計(jì)遠(yuǎn)程協(xié)作，在這個(gè)共享平臺(tái)中階段性優(yōu)化已有方案、模塊化分析、并行修改，以遠(yuǎn)超出非協(xié)同條件下設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量完成產(chǎn)品設(shè)計(jì)。其使用到的工具可以包括且不僅限于SolidWorks、PRT（Pro/E）、PRT（UG）、DWG、CATIA等，同時(shí)在產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)階段也會(huì)用到各種計(jì)算軟件工具如MATLAB等，在使用中可采用兩種方式實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的協(xié)同化設(shè)計(jì)，其一是采用數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，該方式是實(shí)現(xiàn)異構(gòu)平臺(tái)條件下同一產(chǎn)品數(shù)據(jù)集成與共享的主要方式。其所采用的主要數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化手段包括利用XML技術(shù)、IGES標(biāo)準(zhǔn)以及STEP標(biāo)準(zhǔn)。XML（即系統(tǒng)基于可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）技術(shù)，IGES標(biāo)準(zhǔn)（即利用圖形數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)）和STEP標(biāo)準(zhǔn)（即產(chǎn)品模型數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)），使用商業(yè)化或編制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的幾何特征提取和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。其二是對(duì)三維建模軟件進(jìn)行二次開發(fā)，在工作端嵌入相應(yīng)開發(fā)模塊，以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的三維建模，基于Web的產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)原理見圖1。

1 產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)

1.1 產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)概述

產(chǎn)品設(shè)計(jì)包括多種設(shè)計(jì)項(xiàng)目?jī)?nèi)容，譬如確定產(chǎn)品規(guī)格、技術(shù)規(guī)范、性能解析、采取多種計(jì)算手段分析建模，初步制定制造計(jì)劃和概算等。通常狀況下，這階段工作必須通過設(shè)計(jì)方案、確認(rèn)架構(gòu)、設(shè)計(jì)優(yōu)化、仿真和樣機(jī)測(cè)試性能、效果等過程對(duì)方案的可行性、有效性進(jìn)行最終檢驗(yàn)。此階段工作涉及諸多不同類型資源，譬如產(chǎn)品市場(chǎng)情況和開發(fā)此產(chǎn)品相關(guān)的理論，譬如文本闡述、圖表圖形、城市、數(shù)據(jù)庫(kù)、仿真設(shè)計(jì)（數(shù)字化）、物理及樣機(jī)模型實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)實(shí)施所需諸多設(shè)施、裝置等[1]，不過上述資源多數(shù)散布于多處。

利用遠(yuǎn)程MATLAB優(yōu)化分析系統(tǒng)與CAD軟件融合利用，不僅加速系統(tǒng)研發(fā)工作，使得系統(tǒng)更為可靠，并且非常有益于產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段中MATLAB優(yōu)化解析方法的推廣利用。在特殊條件下，運(yùn)用MATLAB優(yōu)化分析方法遠(yuǎn)程優(yōu)化設(shè)計(jì)方案的前提要件是確定模型參數(shù)，通過增加產(chǎn)品性能、模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化的多個(gè)參數(shù)，輔助改進(jìn)設(shè)計(jì)，必然有益于系統(tǒng)功能的擴(kuò)展，還能夠擴(kuò)大系統(tǒng)運(yùn)用范疇。此外，把散布的分析和優(yōu)化工作所需資源有效歸集，對(duì)于持有此資源的主體來說，能夠提升利用此資源的整體效率，提高利潤(rùn)水平，另外利用此資源主體所需費(fèi)用較少，因此整個(gè)研發(fā)設(shè)計(jì)過程中所耗成本也更低，產(chǎn)品在市場(chǎng)上自然具備更強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1.2 產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)過程

產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)過程可以簡(jiǎn)單描述如下。

（1）方案設(shè)計(jì)。此階段工作主要包含下述兩個(gè)內(nèi)容：第一，企業(yè)根據(jù)顧客要求設(shè)計(jì)完產(chǎn)品；第二，企業(yè)能夠依據(jù)市調(diào)結(jié)果，自主研發(fā)推出新產(chǎn)品。兩種產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案均需交換許多不同類型數(shù)據(jù)和資料，最終必然能夠確定最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。

（2）參數(shù)優(yōu)化分析。為確保研發(fā)產(chǎn)品性能可靠，滿足設(shè)計(jì)需要，運(yùn)用MATLAB優(yōu)化研究軟件優(yōu)化產(chǎn)品，令其更為可靠。

（3）產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)人員根據(jù)已經(jīng)優(yōu)化確定的產(chǎn)品方案，運(yùn)用CAD程序完成建模，并協(xié)同完成裝配過程。

（4）樣機(jī)實(shí)驗(yàn)。在車間內(nèi)產(chǎn)出樣機(jī)，對(duì)樣機(jī)進(jìn)行性能測(cè)試，研究驗(yàn)證產(chǎn)品性能，保證性能滿足設(shè)計(jì)要求。

2 優(yōu)化設(shè)計(jì)方法分析

許多機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中需要進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化過程可分為3個(gè)部分：合成和分析、評(píng)價(jià)以及更改參數(shù)3個(gè)部分組成。其中，合成和分析部分的功能主要是建立產(chǎn)品設(shè)計(jì)參數(shù)和設(shè)計(jì)性能以及設(shè)計(jì)要求之間的關(guān)系，這是對(duì)設(shè)計(jì)產(chǎn)品進(jìn)行建立數(shù)學(xué)模型的處理。產(chǎn)品的性能和設(shè)計(jì)要求的分析，相當(dāng)于評(píng)估目標(biāo)函數(shù)是否改善或達(dá)到最佳，即測(cè)試數(shù)學(xué)模型中的約束每一條都滿足。選擇參數(shù)部分是利用不同優(yōu)化方法，使該目標(biāo)函數(shù)（數(shù)學(xué)模型）求解，并根據(jù)該優(yōu)化方法來求得最佳設(shè)計(jì)參數(shù)。優(yōu)化設(shè)計(jì)的前提是選擇最優(yōu)的設(shè)計(jì)方法。而哪一種方法最優(yōu)，主要根據(jù)具體設(shè)計(jì)優(yōu)化的問題情況、特點(diǎn)和具體設(shè)計(jì)來定。通常來講，可以有下述幾點(diǎn)評(píng)價(jià)方案。

（1）可靠性。（2）精度。（3）效率。（4）通用性。（5）穩(wěn)定。（6）全局收斂方法。（7）初始條件靈敏度。（8）多變量靈敏度。（9）約束靈敏度。

3 齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)案例

機(jī)械層面的設(shè)計(jì)優(yōu)化視為協(xié)同設(shè)計(jì)工作平臺(tái)內(nèi)節(jié)點(diǎn)之一，通過傳送輸入/出文件，可以在異地完成計(jì)算并運(yùn)用結(jié)果，下面以齒輪減速器為案例說明基于Web的協(xié)同設(shè)計(jì)下的優(yōu)化設(shè)計(jì)過程，案例中所選擇的優(yōu)化算法為遺傳算法（Genetic Algorithm，簡(jiǎn)稱GA）。這是一個(gè)模擬達(dá)爾文生物遺傳進(jìn)化選擇歷程檢索獲取最優(yōu)結(jié)果的方法[2]。在機(jī)械層面的設(shè)計(jì)優(yōu)化問題中，運(yùn)用這一方法，能夠有效避免產(chǎn)生局部最優(yōu)解，最終獲得對(duì)整個(gè)系統(tǒng)方案都最優(yōu)的更好解。該研究運(yùn)用遺傳算法用作齒輪優(yōu)化方法，再結(jié)合Matlab遺傳工具箱完成優(yōu)化，不僅簡(jiǎn)單而且高效。

優(yōu)化分析系統(tǒng)一般能夠劃分成處置數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)優(yōu)化、輸入/輸出、造型產(chǎn)出4個(gè)主體模塊。其中第一個(gè)模塊的主要任務(wù)是：完成齒輪設(shè)計(jì)過程線圖、處置數(shù)據(jù)，根據(jù)各種條件、狀況，能夠靈活選擇查表、插值、擬合曲線、數(shù)據(jù)庫(kù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射等多種手段完成工作。其中第二個(gè)模塊主要應(yīng)用Matlab語(yǔ)言，根據(jù)從第三個(gè)模塊獲取的轉(zhuǎn)速、傳遞功率、負(fù)載性質(zhì)以及傳動(dòng)比等數(shù)個(gè)已經(jīng)確定的參數(shù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法兩大工具箱，優(yōu)化齒輪設(shè)計(jì)[3]。其中第三個(gè)模塊主要負(fù)責(zé)：運(yùn)用完成VB、Matlab、 SolidWorks API多個(gè)軟件中數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)改用。其中第四個(gè)模塊的主要任務(wù)是，依據(jù)前一模塊產(chǎn)出結(jié)果，在優(yōu)化設(shè)計(jì)的協(xié)同工作端自動(dòng)完成齒輪的三維參數(shù)化造型。

3.1 建立數(shù)學(xué)模型

選擇目標(biāo)函數(shù)為齒輪減速器體積最小，同時(shí)，在選擇齒輪強(qiáng)度的影響參數(shù)時(shí)使用以下4個(gè)參數(shù)，分別是法向模數(shù)mn、小齒輪齒數(shù)z1、齒寬系數(shù)φd以及螺旋角β，以上4個(gè)參數(shù)為設(shè)計(jì)變量建立數(shù)學(xué)模型。

（1）設(shè)計(jì)變量。

（2）目標(biāo)函數(shù)。

（3）約束條件。

①模數(shù)約束：1.5≤χ1≤20。

②根切約束：g1≤0。

③齒寬系數(shù)約束條件：0.2≤χ4≤1.2。

④螺旋角約束：8≤c3≤25。

⑤齒面接觸應(yīng)力約束：g2≤0。

⑥齒根彎曲應(yīng)力約束：g3≤0，g4≤0。

其中：

斜齒齒輪接觸疲勞應(yīng)力為：。

斜齒齒輪彎曲疲勞應(yīng)力為：。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射程序的實(shí)現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP（Back Propagation），是目前在多學(xué)科領(lǐng)域應(yīng)用范圍最為普及和成熟的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其組成經(jīng)過主要包含信息正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過程。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、函數(shù)逼近和數(shù)據(jù)壓縮方面都顯示出較強(qiáng)的映射能力[4]。下面是齒形系數(shù)YFa計(jì)算關(guān)系映射的實(shí)現(xiàn)步驟（使用Matlab7.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，共4步）。

第一步，讀入訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。

第二步，初始化網(wǎng)絡(luò)，利用網(wǎng)絡(luò)初始化函數(shù)newff實(shí)現(xiàn)。

第三步，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。利用訓(xùn)練函數(shù)train實(shí)現(xiàn)。

。

第四步，函數(shù)逼近。

利用上步訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)代替原有的

函數(shù)關(guān)系，計(jì)算任意齒數(shù)zv0時(shí)的齒形系數(shù)YFa0，通過sim函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

對(duì)比樣本數(shù)據(jù)和映射之后產(chǎn)出數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)變差的最高值為0.006，證明此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)精度達(dá)到很高水平，滿足要求。

3.3 遺傳算法程序?qū)崿F(xiàn)

該文運(yùn)用遺傳算法來計(jì)算優(yōu)化齒輪設(shè)計(jì)，結(jié)合運(yùn)用Matlab軟件中的遺傳工具箱完成優(yōu)化，整個(gè)過程不僅簡(jiǎn)單而且高效，其中遺傳算法優(yōu)化步驟如下。

（1）將數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化成如下適用于Matlab的形式。

①設(shè)計(jì)變量。

②目標(biāo)函數(shù)。

③約束條件。

（2）建立目標(biāo)函數(shù)的m文件FitnessFcn.m文件內(nèi)容如下。

（3）建立非線性約束的m文件nonlconfun.m；文件內(nèi)容如下。

（4）把線性約束所對(duì)應(yīng)的向量與系數(shù)矩陣賦予下述變量A、b、Aeq、beq，將邊界（上/下）值分別賦予下述變量LB、UB。

（5）調(diào)用。

3.4 VB與Matlab混合編程

VB、Matlab結(jié)合完成編程過程中，還能夠運(yùn)用動(dòng)態(tài)DLL鏈接庫(kù)、DDE數(shù)據(jù)和ActiveX自動(dòng)化3種技術(shù)手段，具體詳見文獻(xiàn)[4]。該研究運(yùn)用ActiveX技術(shù)，利用VB編程時(shí)調(diào)取Matlab優(yōu)化齒輪設(shè)計(jì)程序的部分代碼如下：

當(dāng)齒輪優(yōu)化分析計(jì)算完畢，齒輪優(yōu)化分析結(jié)果上傳并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，但此時(shí)非優(yōu)化設(shè)計(jì)客戶端用戶只能瀏覽及下載計(jì)算數(shù)據(jù)文本，如果客戶端沒有安裝二次開發(fā)模塊，仍然無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模處理，所以在優(yōu)化設(shè)計(jì)工作端需要對(duì)軟件進(jìn)行二次開發(fā)，以SolidWorks軟件為例，可以運(yùn)用ActiveX技術(shù)和API函數(shù)，結(jié)合VB語(yǔ)言二次開發(fā)SolidWorks，運(yùn)用優(yōu)化所得結(jié)果實(shí)現(xiàn)齒輪的三維參數(shù)化造型在所開發(fā)的VB程序內(nèi)增加下述代碼，將完成的程序編輯產(chǎn)出*.dll文件，在SolidWorks中打開，在菜單欄中就能夠加入“齒輪”“斜齒圓柱齒輪”菜單和下拉菜單選項(xiàng)。

…

4 結(jié)語(yǔ)

該文探討了基于Web的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同設(shè)計(jì)框架下，產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)部分作為協(xié)同設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分（工作端）的優(yōu)化過程，并以齒輪優(yōu)化分析作為具體案例進(jìn)行分析，文中融合了編程開發(fā)軟件：VB、Matlab，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法（人工智能領(lǐng)域），成功完成了存在離散（或連續(xù)）設(shè)計(jì)變量時(shí)，設(shè)計(jì)的優(yōu)化，使得優(yōu)化齒輪設(shè)計(jì)工作效率得到提升，繼而實(shí)現(xiàn)了整體設(shè)計(jì)協(xié)同作業(yè)效率的提升，并獲得了最佳方案。下一步可考慮在諸個(gè)工作端進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換最終將此優(yōu)化實(shí)現(xiàn)和三維參數(shù)化造型結(jié)合融于一體，在諸個(gè)工作端所用CAD/CAM軟件條件下，也能夠完成有限元分析并產(chǎn)出NC代碼，有效提升設(shè)計(jì)齒輪工作效率和品質(zhì)，加快系統(tǒng)制造速度。

參考文獻(xiàn)

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