橡胶机械优化设计有如下几个显著的特点：

      (1)设计变量多

      橡胶机械大多用于对物料(含混炼胶和复合材料)进行加工(如搅拌、混合、塑炼、输送等)和成型(如压、出、注塑和压模等)，为了达到预定的工艺要求，常将主要工作部件设计成复杂的几何形状(如密炼机转子和挤出机螺杆)，使得部件的几何结构参数多。这些参数既与部件的承载能力和工作寿命有关，又直接影响到机台的生产能力、功耗和制品质量，故在设计中须加以考虑，这就形成设计参量众多的特点。

      (2)多目标与单目标优化设计并存

      在橡胶机械优化设计中，常期望几项设计指标均达到最优值。即除考虑机械设计的一般要求(如制造成本、工作寿命、技术性能、重量等)之外，还要兼顾到机台的工作效能，包括生产能力、能耗、制品或半成品质量等。在这种情况下，就需要设立多个优

化目标，也即在优化设计数学模型中包含有多个目标函数。

      采用多目标优化设计，几项设计指标同时达到最优值，使得设备设计效果更佳，但同时也为寻优过程增加难度。鉴此，有时可

根据主要的生产及工艺要求，在某一优化目标下求取一些设计参数的最佳值，此即单目标优化设计。然后，将这些已优化的参数代人原设计数学模型，可有效地降低其维数及便于求解。从而形成了单目标和多目标优化设计并存的特点。

      (3)数学模型的多维性和非线性

      机械优化设计的数学模型包括目标函数和约束条件函数。在对工作部件进行优化设计时，均须同时考虑一般机械设计的限制(如

承载条件和制造工艺条件)和物料加工成型工艺条件的制约，从而形成约束条件多的特点。又由于设计变量多，它不但使目标函数的维数

增加，还令约束条件函数的维数增加，从而使数学模型具有多维性。

      在设计工作部件的几何形状及结构时，既要考虑工作部件的承载能力和工作寿命，又要顾及设备的工作效能，而后者涉及物料的

加工性能(含流变性能)，这些设计参数相互间关系复杂，由此导致目标函数和约束条件函数呈非线性。

      (4)设计变量中多种量纲并存

       由于设计变量中既有机械性态参数，又有材料加工性能参数及工艺操作参数，因而在优化设计数学模型中常常并存着不同的量纲，

而且其数量级有时相差很大。