本文针对工程机械优化设计,在国家基金(NO.50575039)的支持下,研究一类智能优化设计方法(改进微遗传算法),并将其集成到iSIGHT优化设计平台。工程机械的种类繁多,而且工程机械大多是在野外作业,因此对工程机械的质量、寿命和可靠性等的使用要求,以及生产成本、适应范围和维护费用等经济性要求也越来越高。工程机械的优化设计已经成为我国工程机械设计领域的发展趋势。当前工程机械优化设计问题具有设计变量多、设计目标函数复杂和约束条件多为非线性的特点。传统基于梯度的优化方法求解上述问题存在困难,使得智能类优化设计方法(比如遗传方法)得到应用。iSIGHT软件可以集成仿真代码并提供优化设计方案,为工程机械优化提供了技术支持。本课题为克服常规遗传算法计算量大、收敛速度慢等缺点,采用一种改进的微遗传算法(简称μGA-BLX):在交叉操作上采用了BLX-α算子,增强了算法的搜索能力；在变异操作上引入柯西变异算子,增强了种群多样性。并且在算法重新初始化阶段引入算法个体池,减少重新生成个体的盲目性。并将μGA-BLX集成到iSIGHT优化算法中,试图解决工程机械优化问题。本文主要研究工作如下(1)针对遗传优化的工作量大且收敛速度慢的缺点,经实验选择遗传算子,对微遗传算法进行改进,并通过行星传动变速机构的参数优化和链传动优化验证μGA-BLX的可行性。(2)针对门式起重机,给出基于iSIGHT的设计流程；通过阐述iSIGHT的Tcl语言结构,研究iSIGHT的二次开发技术,并给出μGA-BLX算法集成的关键技术。(3)基于上述集成的μGA-BLX算法。在iSIGHT环境下对挖掘机工作装置和装载机变速箱进行优化设计,通过它们优化实验结果来验证本文方法的可行性。