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連云港機械手信賴推薦 歡迎來電 蘇州全才智能科技供應
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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,連云港機械手信賴推薦,管貽生,邱志成.基于響應面法的立式加工中心動靜態多目標優化[J].機械工程學報,2011,47(11):125-133.(JiangHeng,連云港機械手信賴推薦,GuanYieng,Qiuandstaticmultiobjectiveoptimizationofaverticalmachiningcenterbasedonresponsesurfacemethod[J].JournalofMechanicalEngineering,2011,47(11):125-133.)[5]程彬彬,黃美發,吳常林,連云港機械手信賴推薦.基于ANSYSWorkbench的龍門銑床橫梁多目標優化設計[J].組合機床與自動化加工技術,2015(2):10-12.(ChengBin-bin,HuangMei-fa,WuoptimizationdesignofgantrlingmachinebeambasedonANSYSworkbench[J].JournalofModularMachool&AutomaticManufacturingTechnique,2015。

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????并不是樣本數量越多,得到的優化解就越佳。要得到比較好的解,還需要對樣本數量進行小范圍的調整。采用樣本數量為3000求得優化解。多目標遺傳算法得到的Pareto解,如圖4所示。圖4多目標遺傳算法Pareto解TheParetoSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm通過多目標遺傳算法優化,可以從Pareto解中獲得3組不同的優化解,如表3所示。在表3的三組優化解中,可知第3組優化解的各目標變量均得到了優化,且優化效果 明顯,這滿足了設計人員的要求。表3多目標遺傳算法優化解集TheOptimalSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm序列整機質量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態頻率f/Hz123篩選算法(Screening)優化結果樣本數量的取值范圍為(0~10000),樣本數量為3000,改變樣本的數量,可以得到不同的Pareto解,限于篇幅,不再贅述,得到的Pareto解,如圖5所示。圖5篩選算法Pareto解TheParetoSolutionofScreeningAlgorithm通過篩選算法優化,可以從Pareto解中獲得3組不同的優化解,如表4所示。表4篩選算法優化解集TheOptimalSolutionofScreeningAlgorithm序列整機質量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態頻率f/Hz123由表4可知,每組優化解的目標變量大小均不相同,并且。

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