Page 221 - 机械技术运用及理论研究

第七章 CAD 技术的有效应用及优化研究 209

采用参数匹配、信息匹配、结构匹配的方法将优化的产品进行搜索，选择最优的
设计方案，遍历知识库中相似结构的模型。如果知识库建立的足够大，足够科学
则搜索优化的优化度更高；优化创新是直接通过知识库得到最佳的优化结果。这
种优化方法可以通过 CAD 的知识库，将设计的参数、模型、结构导入直接产生

优化结果。但是不论是哪种优化方法都要依据设计的原始信息，根据实际情况综
合分析智能 CAD 优化结果，得出优化设计的方案。
（四）神经网络智能 CAD
在优化设计中如果将优化的任务进行分解，形成各阶段优化的方案过多，而

后面的优化组成数量也迅速增加，这样就容易形成优化组合爆炸。在优化设计中
面临如此大的优化结构时，往往需要更高层次的归纳和综合，对综合的信息进行
少量分析即可找到优化的决策。一般 CAD 的优化只能在参数、简单结构等方面
进行优化，而在如此复杂的框架优化、整体优化中显然不能满足优化要求。因此，

具备神经网络的智能 CAD 能够将设计的信息通过人工网络结构进行优化决策方
式进行模拟。将优化的各层次和任务进行网络串联，共同完成阶段的优化工作。

四、CAD 技术在机械优化设计中的发展

（一）标准化
详细了解 CAD 技术来看，其已经由最初的标准化发展逐步地朝向数据交
换格式标准化方面发展。当前伴随时代的进步以及成长，从而使得 STEP 标准
体系得以创建和成长以及优化，这些思想都已经同当前的 CAD 系统有效地结合

在一起。基于此，可以看出在数据模型标准化角度上其以后的 CAD 技术应该对
STEP 标准体系进行使用。
（二）智能化
在以后的时间中，CAD 技术的成长一定要借助智能化的参数设计以及特征

造型来展开。详细的了解 CAD 技术的功能能够看出其不单单可以将绘制工具提
供给相关专业人员，同时也将其内部的关联性进行了忽略。由于当前智能化的参
数设计以及特征造型引入从而致使人们能够凭借 CAD 技术做好相应的工作。
（三）集成化

站在成长的角度上来讲，CAD 技术的另外层面指的为集成化。CAD 技术能
够将 CAE 和 CAD 以及 CAPP 等众多领域的应用相结合，基于此可以看出 CAD