结合Kriging与改进NSGA-Ⅱ的RV减速器优化

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将体积、扭转刚度和传动效率作为优化目标,构建了RV减速器的多目标优化模型。为提高设计效率并节省计算开销,结合NXOpen C++与Abaqus Python二次开发技术,建立了部分扭转刚度的Kriging代理模型。为解决多目标混合整数非线性规划问题,提出了MP-NSGA-Ⅱ(mixed population-NSGA-Ⅱ)算法,改进了离散变量的编码方案。利用PySide2开发了一体化结构RV减速器设计软件,并分析了优化目标间的耦合关系。将熵权法选优后的结构参数与BAJ-25E比较,验证了该方法的有效性。
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