【摘 要】
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为了提高磁流变制动器的制动性能，基于Herscher-Bulkley模型，以磁流变制动器的质量最小、输出制动力矩最大为优化目标，提出了一种基于有限元分析（FEA）和多目标遗传算法（MOGA）的联合
【机 构】
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太原科技大学机械工程学院,智能物流装备山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51575370);山西省煤基重点科技攻关项目(MJ2014-09,MJ2014-02);山西省研究生教育创新项目(2015BY49);晋城市科技计划项目(201501004-14);校青年科技研究基金项目(20133001)
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为了提高磁流变制动器的制动性能，基于Herscher-Bulkley模型，以磁流变制动器的质量最小、输出制动力矩最大为优化目标，提出了一种基于有限元分析（FEA）和多目标遗传算法（MOGA）的联合优化设计方法。利用该方法获得了磁路结构的Pareto最优解，并采用组合赋权法对Pareto最优解进行选优，得到了制动器最优的磁路结构参数。仿真结果表明：所提出的磁流变制动器磁路多目标优化设计方法是正确有效的，能够获得更加紧凑的磁路结构，并提高磁流变制动器的制动力矩，可作为磁流变制动器设计的参考。
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