2.3优化算法
优化的对象主要有三个，分别为：第一，设计变量，其具有一定的独立性，又称自变量，通常每个自变量均有着上限值与下限值，并对值的变化范围进行了定义，最多情况下，自变量可有60个，其可同时处在ANSYS程序中，经优化后被设定，状态变量，其为设计变量的函数，具有约束作用，通常其最多可达到100个，经程序优化后被设定；第二，目标函数，其为设计变量的函数，如果设计变量值发生改变，则目标函数值也会随之改变，通常在程序优化中仅有一个目标函数被设定；第三，分析文件，其为命令流出文件，其处于整个分析过程中，体现在前处理、求解及后处理等各个方面。优化算法，在ANSYS中创建不同的优化算法：一种为零阶逼近法，又称为零阶法；另一种为一阶法。第一种方法中涉及两个关键涵义：其为目标函数与状态变量的逼近方法；其使约束问题转变成了非约束问题。第二种方法与上述方法一致，二者均是向目标函数增加惩罚函数后，实现了约束与否问题的转换。该方法可使用因变量对设计变量的偏导数，在重复过程中，梯度计算搜索方向受最大斜度法及梯度计算法影响，此外非约束问题可借助直线搜索法使其达到最小化，利用一系列的子迭代，构成了每次迭代过程，同时其中也涵盖了搜索方向以及梯度计算。与第一种方法相比，后者的缺点明显，即计算量多大，但经严格计算后可获得精准的结果，少数情况下，精准的结果未必表示获得了最佳解。具体的优化流程如下：在ANSYS中展开优化设计，优化计算时，对设计变量与状态变量等设置约束条件，同时设置相应的目标函数、循环控制模型以及最优化方法等，此后结合假设条件构造目标函数，在此情况下便实现了问题的'转换，即：由约束优化问题转变为非约束优化问题，再给予迭代计算。在搜索时以约束空间内的某一方向实施，随之会出现一系列的解；根据某一法则，提出新的设计变量，此后再进行新一轮迭代计算。当条件未能符合预先设定的值，则要继续迭代计算，而如果条件符合设定值，则结束计算，并输出结果。
2.4滑块质量优化
液压机滑块作为重要的组成部分，因频繁使用，其受损频率较高，同时其作为滑动部件及受力部分，应对其质量进行积极的优化与改进。由于设计初期便确定了液压机整体数据，因此设计过程中将已知的滑块数据视为变量。经分析证实，滑块质量改变主要受板位置及其厚度的影响，而其也受滑块力学性能及动态性能影响。关于滑块的数学模型，第一，目标函数，其作为滑块质量的最小值minM（x1，x2......xn），因质量受体积、密度决定，即)......,(min)......,(min2121nnxMx×=ρxxxVx，因此在体积处于最小值的情况下，目标质量为最小值，在此情况下，优化时仅关注最小体积即可；第二，设计变量，因滑块质量最小值与其厚度、长度、密度等有关，因此在设计数学模型的过程中，设计变量应选取滑块内部各筋板的厚度，将各号筋板的厚度视为设计变量，初始值均为30、下限值均为20、上限值均为65；第三，状态变量，其为设计变量函数，又称因变量，对于任何液压机而言，其构造确定均应满足结构设计基本要求，即复合材料强度、刚度等需求，状态变量应选取滑块的最大应变及最大应力，结合常规横梁刚度可知，单位跨度挠度应低于0.2mm，滑块宽度经液压机既有参数可知，其为4.5m，在此基础上，滑块挠度应是0.9mm。经优化结果对比可知，滑块质量明显降低，下降幅度在1.5%左右，最大等效应力有所增加，与优化前对比，增长了约15.0%，同时整体应力分布较为均匀，此外Z方向的位移约5.0%。总之，经优化处理，液压机质量减少，侧面体现其应力与挠度增大。3结语
综上所述，液压机滑块作为重要的部件，其结构设计情况直接影响着液压机的使用效果。本文介绍了液压机滑块的概况，重点探讨了其优化设计及计算，通过有限元分析法及ANSYS软件，构建了相应的模型，待优化后获得了最小质量，同时其位移、应力等分布也更加规律与均匀。
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