论文部分内容阅读
【摘 要】本文针对机械优化设计课程的教学现状，基于MATLAB数值分析软件，对该课程从教学内容、实践教学、教学方法、教学模式等方面进行教学改革，增强课程知识的实践性。经过教学实践表明：改革后的课程能提高学生的学习兴趣，更好地培养学生解决工程实际问题的综合素质和能力。
【关键词】机械优化设计;MATLAB;教学改革;工程教育
【中图分类号】G807.4 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2019）20-00-01
引言
《机械优化设计》是我校机械设计制造及其自动化专业学生的专业选修课，也是现代设计方法的重要组成部分。该课程具有抽象概念多;公式推导过程繁琐;算法流程逻辑性强;需要扎实的数学基础和编程能力等特点。目前该课程以理論知识讲授为主，面对各种优化方法的基本思想和求解步骤，学生往往会感到枯燥无味，再加上机械类学生数学和计算机编程基础不扎实，专业知识综合应用能力较弱，大部分学生学习过程中畏难情绪重，导致学习效果不佳，学生不能很好地运用所学理论知识解决工程实际优化问题。
为了提高工程教育认证背景下应用型人才培养质量，笔者根据近年来的理论与实践教学经验，在详细分析本课程特点和学生学习特点的基础上，利用MATLAB软件对本课程的教学内容、教学方法和教学模式等方面进行改革，通过引入机械设计中常见的案例，激发学生的学习兴趣和积极性，提高机械优化设计课程的教学效果和质量，充分锻炼学生分析和解决工程实际问题的能力，以满足普通高校本科工程教育专业认证培养模式的需要。
一、基于MATLAB的教学改革方法与措施
（一）精选教学内容，合理安排理论与实践学时
长期以来，随着课程学时的减少，机械优化设计课程只重视理论教学，选用的教材中的程序也是用学生未接触过的FORTRAN语言编写，尽管课上老师布置学生课后自学了解编程，学生也是感觉困难重重，落实效果差。在调查了解了本专业课程体系和目前用于优化求解常用的程序后，对本课程的教学进行了重新规划。课程分理论与实践两部分，总计32学时，其中理论部分24学时，实践部分8学时。
理论部分讲授内容主要有：（1）优化设计概述;（2）优化设计的数学基础;（3）一维搜索方法;（4）无约束优化方法;（5）约束优化方法;（6）多目标及离散变量优化方法;（7）机械优化设计实例。
实践部分内容主要有：（1）MATLAB软件应用基础;（2）MATLAB优化函数应用;（3）MATLAB优化工具箱应用;（4）基于UG软件的优化分析。
由于理论学时有限，根据理论与实践结合，对于章节中的部分内容，比如原理较简单的优化方法，过多的实例要求学生通过自学了解，这样确定了较为合理的教学内容。对于理论部分的讲授，利用MATLAB软件进行数学基础抽象概念可视化，优化算法基本原理和算法流程讲解，极值点和迭代过程可视化，将优化算法的每轮迭代过程实时地演示出来，形象、生动、直观地呈现出算法流程，帮助学生理解并掌握优化算法，加深印象。同时将优化方法基本原理和求解流程的理论讲授，结合机械类专业常见优化设计案例，增加了数值分析软件MATLAB求解，理论与实践相结合，降低课程的学习难度，提高课程的教学质量，同时提高了学生解决工程实际问题的能力。
（二）注重实践效果，提高学生分析问题和解决问题的能力
机械优化设计是一门数学理论知识多，实践性强的课程，要想理论教学取得较好的效果，还得通过一定的实践教学加以辅佐，故本课程在改革中安排了8个学时的上机操作，实验内容主要结合教材各章节，主要通过MATLAB软件实现。实验前先布置实验任务，让学生通过互联网或图书馆书集查找相关解决方法，实验过程中根据需要展开讨论式交流，对于同一问题采用多种解决方法。通过比对各种方法求解过程的复杂性和求解结果的准确性，总结各种方法的求解精度和求解问题的适用性。
（三）注重已学知识的应用
随着科学计算机技术的发展，目前的计算机辅助设计软件已基本上具有优化功能。机械专业学生在大二就进行了三维软件UG的学习，而UG的优化模块在产品几何结构优化方面功能比较强大，可以结合有限元分析结果对产品重要几何参数进行优化。实践内容增加了基于UG的连杆优化，通过操作学生掌握了用UG的CAE模块进行结构优化设计的流程，提高学生CAD综合能力。
（四）采用开放式课堂翻转教学模式，增强学生学习的主动性
对于现代优化算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法和神经网络法等这些能够较好解决普通算法难以解决的不连续、高维、非凸性等问题的算法，采用翻转课堂模式，以4～5人为一组，每组选择一种算法，先利用课外时间搜集资料和展开讨论，总结整理并做成PPT，每小组派一名代表在课堂上花15分钟上台讲演，其余小组参评和提问，最后老师点评。这种翻转课堂的教学模式能很好地锻炼学生查找资料、发散思维的能力，同时也能提高学生的团队合作意识和自我表达能力。
二、总结
本课程在基于MATLAB改革后，教学内容、教学方法、教学模式都有所改进，并且突出了运用MATLAB解决机械优化设计的能力和水平。经过近两届的教学实践表明，机械优化设计课程的教学改革取得了较好的效果，学生对本课程的教学满意度较高，学生的创新能力、解决工程实际问题的能力得到增强。
参考文献
[1]白清顺，孙靖民，梁迎春.机械优化设计[M].北京：机械工业出版社，2017.
[2]龚纯，王正林.精通MATLAB优化计算[M].北京：电子工业出版社，2016.
[3]温建明，马继杰，程光明.基于MATLAB的机械优化设计课程数字化教学改革[J].吉林省教育学院学报，2011（5）：81—82.
[4]周枫林;廖海洋;余江鸿;孙晓.面向应用能力培养的《机械优化设计》教学探讨[J].机电产品开发与创新，2018（6）：95-96.
作者简介：邓岭（1985-），女，湖南娄底人，硕士，助教，研究方向：机械设计。
【关键词】机械优化设计;MATLAB;教学改革;工程教育
【中图分类号】G807.4 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2019）20-00-01
引言
《机械优化设计》是我校机械设计制造及其自动化专业学生的专业选修课，也是现代设计方法的重要组成部分。该课程具有抽象概念多;公式推导过程繁琐;算法流程逻辑性强;需要扎实的数学基础和编程能力等特点。目前该课程以理論知识讲授为主，面对各种优化方法的基本思想和求解步骤，学生往往会感到枯燥无味，再加上机械类学生数学和计算机编程基础不扎实，专业知识综合应用能力较弱，大部分学生学习过程中畏难情绪重，导致学习效果不佳，学生不能很好地运用所学理论知识解决工程实际优化问题。
为了提高工程教育认证背景下应用型人才培养质量，笔者根据近年来的理论与实践教学经验，在详细分析本课程特点和学生学习特点的基础上，利用MATLAB软件对本课程的教学内容、教学方法和教学模式等方面进行改革，通过引入机械设计中常见的案例，激发学生的学习兴趣和积极性，提高机械优化设计课程的教学效果和质量，充分锻炼学生分析和解决工程实际问题的能力，以满足普通高校本科工程教育专业认证培养模式的需要。
一、基于MATLAB的教学改革方法与措施
（一）精选教学内容，合理安排理论与实践学时
长期以来，随着课程学时的减少，机械优化设计课程只重视理论教学，选用的教材中的程序也是用学生未接触过的FORTRAN语言编写，尽管课上老师布置学生课后自学了解编程，学生也是感觉困难重重，落实效果差。在调查了解了本专业课程体系和目前用于优化求解常用的程序后，对本课程的教学进行了重新规划。课程分理论与实践两部分，总计32学时，其中理论部分24学时，实践部分8学时。
理论部分讲授内容主要有：（1）优化设计概述;（2）优化设计的数学基础;（3）一维搜索方法;（4）无约束优化方法;（5）约束优化方法;（6）多目标及离散变量优化方法;（7）机械优化设计实例。
实践部分内容主要有：（1）MATLAB软件应用基础;（2）MATLAB优化函数应用;（3）MATLAB优化工具箱应用;（4）基于UG软件的优化分析。
由于理论学时有限，根据理论与实践结合，对于章节中的部分内容，比如原理较简单的优化方法，过多的实例要求学生通过自学了解，这样确定了较为合理的教学内容。对于理论部分的讲授，利用MATLAB软件进行数学基础抽象概念可视化，优化算法基本原理和算法流程讲解，极值点和迭代过程可视化，将优化算法的每轮迭代过程实时地演示出来，形象、生动、直观地呈现出算法流程，帮助学生理解并掌握优化算法，加深印象。同时将优化方法基本原理和求解流程的理论讲授，结合机械类专业常见优化设计案例，增加了数值分析软件MATLAB求解，理论与实践相结合，降低课程的学习难度，提高课程的教学质量，同时提高了学生解决工程实际问题的能力。
（二）注重实践效果，提高学生分析问题和解决问题的能力
机械优化设计是一门数学理论知识多，实践性强的课程，要想理论教学取得较好的效果，还得通过一定的实践教学加以辅佐，故本课程在改革中安排了8个学时的上机操作，实验内容主要结合教材各章节，主要通过MATLAB软件实现。实验前先布置实验任务，让学生通过互联网或图书馆书集查找相关解决方法，实验过程中根据需要展开讨论式交流，对于同一问题采用多种解决方法。通过比对各种方法求解过程的复杂性和求解结果的准确性，总结各种方法的求解精度和求解问题的适用性。
（三）注重已学知识的应用
随着科学计算机技术的发展，目前的计算机辅助设计软件已基本上具有优化功能。机械专业学生在大二就进行了三维软件UG的学习，而UG的优化模块在产品几何结构优化方面功能比较强大，可以结合有限元分析结果对产品重要几何参数进行优化。实践内容增加了基于UG的连杆优化，通过操作学生掌握了用UG的CAE模块进行结构优化设计的流程，提高学生CAD综合能力。
（四）采用开放式课堂翻转教学模式，增强学生学习的主动性
对于现代优化算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法和神经网络法等这些能够较好解决普通算法难以解决的不连续、高维、非凸性等问题的算法，采用翻转课堂模式，以4～5人为一组，每组选择一种算法，先利用课外时间搜集资料和展开讨论，总结整理并做成PPT，每小组派一名代表在课堂上花15分钟上台讲演，其余小组参评和提问，最后老师点评。这种翻转课堂的教学模式能很好地锻炼学生查找资料、发散思维的能力，同时也能提高学生的团队合作意识和自我表达能力。
二、总结
本课程在基于MATLAB改革后，教学内容、教学方法、教学模式都有所改进，并且突出了运用MATLAB解决机械优化设计的能力和水平。经过近两届的教学实践表明，机械优化设计课程的教学改革取得了较好的效果，学生对本课程的教学满意度较高，学生的创新能力、解决工程实际问题的能力得到增强。
参考文献
[1]白清顺，孙靖民，梁迎春.机械优化设计[M].北京：机械工业出版社，2017.
[2]龚纯，王正林.精通MATLAB优化计算[M].北京：电子工业出版社，2016.
[3]温建明，马继杰，程光明.基于MATLAB的机械优化设计课程数字化教学改革[J].吉林省教育学院学报，2011（5）：81—82.
[4]周枫林;廖海洋;余江鸿;孙晓.面向应用能力培养的《机械优化设计》教学探讨[J].机电产品开发与创新，2018（6）：95-96.
作者简介：邓岭（1985-），女，湖南娄底人，硕士，助教，研究方向：机械设计。