群智能算法在“机械优化设计”教学中的应用

赵转哲，刘永明，张 振，鲁月林，何慧娟

(安徽工程大学 机械工程学院，安徽 芜湖 241000)

“机械优化设计”课程是安徽工程大学机械设计制造及其自动化、机械电子工程、车辆工程、机器人工程、测控技术及仪器等多个机械类专业的学科基础课，课程目标主要是将最优化原理和计算技术应用于复杂机械设计领域，为工程设计提供一种重要的科学设计方法，培养学生的创新意识和解决工程实际问题的能力。然而，在长期的教学过程中一直存在着教师封闭式教学、理论脱离实际、学生学习理解困难、积极性不高、教学效果差、创新能力不足等[1]局限性，非常不利于该课程的课程目标达成，难以满足工程教育认证的要求。

人工智能优化算法在各个工程领域中的应用越来越深入，如尚洪彬等[2]将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)应用于自压微灌管网系统优化布置与管径选择设计，大大节省了工程投资造价；李达等[3]将粒子群算法用于二次再热机组主蒸汽温度控制，实现了对串级控制系统主回路PID控制器参数的快速优化；杨昆等[4]将遗传算法应用于凸轮轴生产线设备布局优化；刘颖明等[5]将蚁狮算法应用于风电集群储能容量配置的优化过程。这些应用均取得不错的效果，这充分说明智能优化算法的应用前景广阔，与各行业结合后必将赋能产业发展。能否将群智能优化算法深度融合到“机械优化设计”课程的教学之中，对于开阔学生视野、增加课堂教学的互动性以及培养学生创新能力、提高课程目标的达成度至关重要。……