摘要:在现代机械产品设计中，优化设计采用的思路一般是设计—优化-再设计，传统的优化设计凭借经验公式，结合一些简单的数学分析方法来进行。随着系统化工程技术的发展与应用的不断深入，在设计产品时，需要考虑的因素越来越多，就产品本身而言，在达到设计目标的同时，还要考虑结构的合理性，零件的可靠性等，针对外部环境而言，要考虑如何降低设计成本，制造成本，提高生产效率等。随着这些问题复杂性的提高，传统设计方法难以适应这些互相关联甚至相互矛盾的复杂因素。

本文针对机械产品设计过程中不断复杂化的优化问题，在需求调研与算法分析的基础上，建立了一套系统化的机械产品优化设计方法。该方法基于机械结构基本原理建立相应的数学模型，基于遗传算法对该模型进行求解，并通过Adams运动仿真验证设计结果的有效性。本文通过设计一款爬壁机器人验证了本文提出的机械产品优化设计方法的可行性和有效性。

关键词：机械产品优化设计；数学模型；遗传算法；Adams运动学仿真

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1研究背景与目标-1

1.2研究内容-1

2机械产品优化设计方法研究现状-2

2.1优化算法的介绍-2

2.2遗传算法，模拟退火算法，神经网络算法的比较-4

3最优化设计模型及方法-6

3.1机械产品设计的原则及步骤-6

3.2建立数学模型-7

3.2.1需求分析-8

3.2.2方案设计-8

3.2.3爬壁机器人优化模型的建立-8

3.3遗传算法求解-11

4 Adams运动学仿真-16

4.1 Adams介绍及仿真步骤-16

4.2 Adams仿真的步骤-16

4.3利用Adams/View模块对曲柄滑块机构进行验证-17

4.3.1仿真步骤-17

4.3.2结果图像及分析-18

结    论-20

参 考 文 献-21

附录A matlab遗传算法程序-22

附录B 各零件图纸-30

致　　谢-39