盐酸二氟沙星1前言
机械优化设计技术是一种解决产品设计问题的先进设计方法，它能从众多的 设计方案中寻出完善的或最为适宜的设计方案。虽然常规设计也有可能到较 好的设计方案，但需要依赖设计人员的经验来进行。因此，它既不能保证设计参 数向最优的方向调整，也不能保证能到最合适的设计方案。机械优化设计借助 于计算机自动技术和数学理论规划方法，可以在很短时间内分析一个设计方案， 并能使各种设计参数自动向更优的方向进行调整，直至到一个尽可能完善的或 最合适的设计方案。在机械优化设计过程中，需要对关键参数进行最优测试。这 种选择既可以保证以最优的组合满足各种设计要求，也能更好地满足系统性能的 基本要求，保证各种设计指标达到最大值，提升机械整体功能和性能。 智能计算也有人称之为“软计算”，是人们受自然(生物界)规律的启迪， 根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创 造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以 利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容 很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法
、模拟退火技术和集智 能技术等。
血管集束征2.1 人工神经网络优化算法阻尼系数(Artificial Neural Network，ANN)
人工神经网络简称神经网络，是模拟生物神经网络的组织结构和运行机制的 一种工程系统。ANN是模拟人脑的思维，利用已知样本对网络进行训练的。由 于人工神经网络中神经元个数众多，以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它 具有很强的不确定性。对于ANN，只有当神经元对所有输入信号的综合处理结 果超过某一门限值后，才输出一个信号。因此，av天空ANN是一种具有高度非线性的 超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计 算机的局限，标志着人类智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞 跃。作为一种正在兴起的新型技术，人工神经网络有着自己的优势，其主要特点 有以下3个。
(1)非局限性。由于一个神经网络通常由多个神经元连接而成，因此，一个 系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，还由单元彼此之间的相互作用、 相互连接所决定。故系统具有多个较稳定的平衡状态，将能有效保证系统演化的 多样性。
(2)自适应性。人工神经网络较固定的推理方式及传统的指令程序方式更能 够适应环境的变化神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的 同时能够总结规律，完成某种运算、推理、识别及控制任务。因而它具有更高的 智能水平，更接近人的大脑。
(3)较强的容错能力。神经网络能够与人工视觉系统一样，根据对象的主要 特征去识别对象。这种行为使具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可 以提高容错性和存储容量。较强的容错能力使得神经网络的应用更加广泛，尤其 是对于那些结果目前还是未知的数据的分类。
2.2遗传算法(Genetic Algorithm， GA)
遗传算法是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随 机搜索与优化的方法。遗传算法是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进 化过程的一种计算模型。它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过 对一组编码进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索 的方向。遗传算法的操作对象是一二进制串(称为染体、个体)，即种。这 里每一个染体都对应问题的一个解。从初始种出发，采用基于适应值比例的 选择策略在当前种中选择个体，使用杂交和变异来产生下
一代种。新个体继 承了上一代的一些优良性状，且性能优于上一代，这样逐步朝着更优解的方向一 代代演化下去，直到满足期望的最终条件为止。遗传算法有以下3个特点。
(1)遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身进行操作。这就使 得我们在优化计算过程中，可以借鉴生物学中染体和基因等概念，模仿自然界 中生物的遗传和进化等机理。
(2)电子直线加速器使用概率搜索技术。遗传算法的选择、交叉、变异等运算都是以概率的 方式来进行的，因而它的搜索过程具有很好的灵活性。随着进化过程的进行，新 的体会产生出更多新的优良个体。
(3)并行计算，搜索效率较高。遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息， 从一个由很多个体组成的初始体开始最优解的搜索，而不是从单一个体开始搜 索，可通过大规模并行计算来提高计算速度。因此遗传算法的搜索效率较高，并 减少了陷入局部最优解的风险，适合大规模复杂问题的优化。
2.3模拟退火算法(Simulated Annealing， SA)
1983年，Kirkpatrick等提出模拟退火算法，并将其应用于组合优化问题的 求解。模拟退火算法来源于固体退火原理，即将固体加温至充分高，再让其徐徐 冷却。在加温过程中，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大；而徐徐冷却 时，粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减 为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-AEZ(kT)， 其中E为温度T时的内能，AE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火 模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t， 就得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对 当前解重复出现“产生新解f计算目标函数差值f接受或舍弃”的迭代，并逐步 衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解。这是基于蒙特卡罗迭代求 解法的一种启发式随机搜索过程。目前，已经证明SA是一种在局部最优解中能 概率性地跳出并最终趋于全局最优的方法，是依概率1收敛于全局最优解的优化 方法。
模拟退火算法的优点是：计算过程简单、通用、鲁棒性强，适用于并行处理， 可用于求解复杂的非线性优化问题。其缺点是：收敛速度慢、执行时间长、算法 性能与初始值有关及参数敏感等。
2.4体(集)智能算法
体智能算法是计算机工作者通过对社会性昆虫行为的模拟形成的一系列 对于传统问题的解决方法。体智能的相关研究早已存在，到目前为止也取得了 许多重要的结果。自1991年意大利学者Dorigo提出蚁优化(Ant Colony Optimization，ACO)理论开始，体智能作为一个理论被正式提出，并逐渐吸 引了大批学者的关注，从而掀起了研究高潮。1995年，Kennedy等学者提出粒 子优化算法(Particle Swarm Opti-mization， PSO)，此后体智能研究迅速展 开，但大部分工作都是围绕ACO人民教育出版和PSO进行的。
3结语
经过近些年的发展，智能优化算法凭借其简单的算法结构和突出的问题求解 能力，吸引了众多研究者的目光，并取得了令人注目的成果。大量的研究成果证 明了智能优化算法在工程上的适用性，显示了其给各个领域带来的效益。现代机 械系统结构日趋复杂，用户对机械产品综合性能的要求也日益苛刻，使现有的基 于数学规划法的传统优化设计理论和算法难以满足系统优化设计的要求。本文前 述的智能计算方法(如人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法、蚁算法、粒 子优化等算法等)，若用于解决复杂的机械设计问题，有望克服传统优化算法 存在的某些困难。我们相信，智能计算方法的应用必能推进机械系统优化设计技 术的进步
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