【摘 要】
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建立了以蜗轮的齿冠体积最小、相对滑动速度最小和中心距最小为目标函数,以满足蜗轮蜗杆强度和刚度等条件为约束条件的多目标优化模型,提出了一种自适应差分进化的多目标元胞
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275274)
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建立了以蜗轮的齿冠体积最小、相对滑动速度最小和中心距最小为目标函数,以满足蜗轮蜗杆强度和刚度等条件为约束条件的多目标优化模型,提出了一种自适应差分进化的多目标元胞遗传算法。该算法针对多目标元胞遗传算法的特点,结合差分进化中不同进化策略的特性,将两种不同的进化策略融合为一种新的差分进化策略,得到一种参数自适应控制的多目标元胞差分遗传算法。将该算法同其他典型的多目标进化算法在标准测试函数上进行性能对比试验,结果显示所提出的算法相比其他算法具有更好的收敛性和分布性。工程实例的求解证明了该算法可有效解决相关实际问
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