基于神经网络的交互式物理规划及在机械设计中的应用研究

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在给定Pareto解附近,用神经网络建立了Pareto曲面的近似模型,以探索新的Pareto解。在给定Pareto解附近随机产生一组Pareto解,利用可视化工具将它们展示给设计者,并用定性和定量相结合的方法评定它们的分值。利用神经网络,建立Pareto解到评分值的映射,以表达设计者在给定Pareto解附近的局部偏好。然后用遗传算法进行优化,找到最佳符合设计者偏好的Pereto解。以这个Pareto解为期望点,求解折衷规划,从而得到最终的优化设计方案。
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