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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，安徽机械手高质量选择，可以从Pareto解中获得3组不同的优化解，如表4所示，安徽机械手高质量选择，安徽机械手高质量选择。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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所述横向伺服电机连接横向齿轮组，横向齿轮组连接横向推拉件，横向推拉件固定在横向支撑杆上；另外通过控制伺服电机的转动来控制横向支撑杆的纵向运动；所述吸盘支架固定在支撑杆上，所述吸盘固定在吸盘支架上；所述横向支撑杆和纵向支撑杆不在同一水平面上。横向支撑杆和纵向支撑杆都为两个对称设置，相对的2个横向支撑杆和行对的两个纵向支撑杆即可在伺服电机的控制下，实现对吸盘位置的控制，从而实现对不同大小尺寸的物体实现夹取。横向推拉件为横向螺纹轴，通过螺纹轴固定件连接在横向支撑杆上，螺纹轴固定件上有与螺纹轴上的螺纹相匹配的螺纹，从而实现在螺纹轴转动时，横向支撑杆会发生横向运动；纵向推拉件为纵向螺纹轴，通过螺纹轴固定件连接在纵向支撑杆上，螺纹轴固定件上有与螺纹轴上的螺纹相匹配的螺纹，从而实现在螺纹轴转动时，纵向支撑杆会发生纵向运动。横向推拉件为横向螺纹轴，通过螺纹轴固定件连接在横向支撑杆上；纵向推拉件为锯齿推杆，一端与纵向支撑架杆固定连接，另一端与纵向齿轮组连接。从而当齿轮组中的齿轮转动时，带动锯齿推杆发生移动，从而带动纵向支撑杆发生纵向运动。吸盘支架上还连接有一与主吸盘下端处于同一水平面的辅助吸盘。
