【摘 要】
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针对传统方法在复杂机械结构优化设计中的低效性和局限性,提出了一种将响应面模型与多目标遗传算法相结合的优化设计方法.采用拉丁超立方试验的设计方法,在设计空间抽取样本
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,沈机集团昆明机床股份有限公司
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针对传统方法在复杂机械结构优化设计中的低效性和局限性,提出了一种将响应面模型与多目标遗传算法相结合的优化设计方法.采用拉丁超立方试验的设计方法,在设计空间抽取样本点并进行数值模拟,建立了由7个设计参数所决定的立柱最大变形、首阶固有频率及质量的初始二阶响应面模型.利用多目标遗传算法对响应面模型进行循环逼近优化,得到了Pareto最优解集.仿真结果表明,在质量不变的条件下,优化解可使立柱首阶固有频率增加15.9%,导轨处最大变形减小7.7%,可通过有限次数的数值模拟计算获得设计空间内的近似最优解,因此较适用于机床及类似复杂结构的多目标多参数的优化设计.
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