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连云港机械手信赖推荐 欢迎来电 苏州全才智能科技供应
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最后更新: 2023-01-12 22:24
 
详细信息
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    CHANGYP,ergrated“CAE”strategiesforthedesignofmachoolspindle-bearingsystems[J].FiniteElementsinAnalysisandDesign,2001(37):485-511.[2]HUOD,CHENGK,WARDLEholistiegrateddynamicdesignandmodelingaachappliedtothedevelopmentofultra-precisionmicrolingmachines[J].ofMachools&Manufacture,2010(50):335-343.[3]ALASY,BRECHERC,WECKmachool[J].Annals-ManufacturingTechnology,2005,54(2):115-138.[4]姜衡,连云港机械手信赖推荐,管贻生,邱志成.基于响应面法的立式加工中心动静态多目标优化[J].机械工程学报,2011,47(11):125-133.(JiangHeng,连云港机械手信赖推荐,GuanYieng,Qiuandstaticmultiobjectiveoptimizationofaverticalmachiningcenterbasedonresponsesurfacemethod[J].JournalofMechanicalEngineering,2011,47(11):125-133.)[5]程彬彬,黄美发,吴常林,连云港机械手信赖推荐.基于ANSYSWorkbench的龙门铣床横梁多目标优化设计[J].组合机床与自动化加工技术,2015(2):10-12.(ChengBin-bin,HuangMei-fa,WuoptimizationdesignofgantrlingmachinebeambasedonANSYSworkbench[J].JournalofModularMachool&AutomaticManufacturingTechnique,2015。

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    并不是样本数量越多,得到的优化解就越佳。要得到比较好的解,还需要对样本数量进行小范围的调整。采用样本数量为3000求得优化解。多目标遗传算法得到的Pareto解,如图4所示。图4多目标遗传算法Pareto解TheParetoSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm通过多目标遗传算法优化,可以从Pareto解中获得3组不同的优化解,如表3所示。在表3的三组优化解中,可知第3组优化解的各目标变量均得到了优化,且优化效果 明显,这满足了设计人员的要求。表3多目标遗传算法优化解集TheOptimalSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm序列整机质量m/kg一阶比较大变形量d/mm一阶模态频率f/Hz123筛选算法(Screening)优化结果样本数量的取值范围为(0~10000),样本数量为3000,改变样本的数量,可以得到不同的Pareto解,限于篇幅,不再赘述,得到的Pareto解,如图5所示。图5筛选算法Pareto解TheParetoSolutionofScreeningAlgorithm通过筛选算法优化,可以从Pareto解中获得3组不同的优化解,如表4所示。表4筛选算法优化解集TheOptimalSolutionofScreeningAlgorithm序列整机质量m/kg一阶比较大变形量d/mm一阶模态频率f/Hz123由表4可知,每组优化解的目标变量大小均不相同,并且。

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