基于NSGA-Ⅱ算法的微耕机变速箱多目标优化设计

为了提高微耕机变速箱的传动性能和旋耕效率,针对变速箱的主要设计参数,建立了多轴式微耕机变速箱的优化设计数学模型。运用SGA、NSGA-Ⅱ算法和MATLAB语言编制了变速箱关键设计参数的优化程序,使用该程序对数学模型进行优化求解并比较结果。优化结果表明,采用SGA和NSGA-Ⅱ算法进行优化,体积分别减少了14.13%和15.96%,重点啮合齿轮重合度提高了4.07%和4.60%,取得较好的优化效果;其中,采用NSGA-Ⅱ算法比SGA算法在优化结果上更优秀。     

基于NSGA-Ⅱ算法的超前液压支架多目标优化设计

针对超前液压支架连杆断裂问题,在相同外载荷下以超前支架连杆受力绝对值之和、长度之和最小为目标函数,建立了多目标优化模型。采用NSGA-Ⅱ算法求解优化模型,使用模糊集合理论的方法选择最优解,并在Matlab环境下编制成可视化计算程序,应用此程序优化ZTC16044/27/50超前液压支架参数,优化后连杆长度之和下降17.28mm,最大受力减小349.12 k N。ZTC16044/27/50在红柳林煤矿连续运行中未出现连杆断裂事故,为提高超前液压支架综合性能提供了有效途径。     

机床主轴的多目标优化设计

本文以静挠度最小及第一阶固有频率最高为优化目标，用极小极大法对主轴作了多目标优化设计，推导出一些计算公式，同时考虑主轴端和切削点的静挠度，使优化结果符合实际工作情况。     

基于NSGA-Ⅱ的行星减速器多目标优化设计

为提高行星减速器工作能力,以齿轮强度和减速器体积为优化目标,对行星减速器进行多目标优化设计。以矿用提升绞车中的NGW型行星减速器为优化对象,以中心太阳轮尺寸参数为优化设计变量,建立配齿条件、齿面接触强度及工作参数等约束条件,构建多目标优化设计模型。利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行优化计算,得到优化目标的帕累托(Pareto)最优解分布。通过对比得到优化目标间的相互影响规律,利用模糊集合理论从最优解集中选择出合理参数作为最终设计结果。分析结果表明本文提出的优化设计方法提高强度的同时,有效减小减速器体积,实现了行星减速器的多目标优化设计。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的箱形伸缩臂多目标优化设计

从初始群体产生及交叉算子两个方面对带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进,对伸缩臂进行应力及挠度变形分析,得出应力及应变云图,以确保伸缩臂强度、刚度满足要求。以伸缩臂截面几何参数为设计变量,伸缩臂稳定性及自重为优化目标,利用i SIGHT软件将改进的NSGA-Ⅱ算法与Ansys有限元分析集成,以QY20汽车起重机伸缩臂为例,对起重机箱形伸缩臂进行多目标优化设计,得出Pareto前沿解,并与优化前的截面参数进行对比,验证了该算法的可行性。     

基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的多目标鲁棒PID优化设计

现有的PID参数优化方法往往难以同时兼顾系统对快速性、稳定性与鲁棒性的要求,针对这一缺陷,提出了一种多目标PID优化设计方法--在满足系统鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并将NSGA-II与PGA相结合对其求解.该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好,决策者可根据实际系统的要求在Pareto解集中选择最终的满意解,这为快速性、稳定性与鲁棒性的权衡分析提供了有效的工具.仿真结果证明了本文设计方法的有效性和优越性.     

基于NSGA-Ⅱ的复摆式破碎机多目标优化设计

为提高复摆式颚式破碎机工作能力,以破碎生产率和动颚行程特性值为优化目标,对颚式破碎机进行多目标优化设计。以PE250×400型颚式破碎机为优化对象,以各构件尺寸为优化设计变量,建立机构参数、腔形参数及工作参数等约束条件,构建多目标优化设计模型,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)处理多目标优化模型,得到帕累托(Pareto)最优解集。通过对比两目标的最优解分布,确定出待优化目标间的相互影响规律,并从最优解集中选择出合理参数作为最终设计结果。分析结果表明:文中提出的优化设计方法在获得更大生产率的同时,有效减小了动颚磨损,实现了颚式破碎机的多目标优化设计。     

机床主轴部件结构参数的多目标优化设计

Ⅰ.概述机床主轴部件是机床中最关键的部件之一,它的性能将直接影响工件的加工精度和机床的生产率。图1所示为机床的主轴部件受力情况,在切削力P、弯矩M、传动力Q作用下,轴     

基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法通用涡旋盘的优化设计

利用非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对通用涡旋压缩机的动静涡旋盘涡旋体高度、涡旋盘主轴转角、涡旋型线基圆渐开角、涡旋型线基圆半径基本参数进行优化设计,使涡旋盘的径向气体力、切向气体力、倾覆力矩、自转力矩、能效比达到最优。给出了优化设计的遗传算法计算方法、数学模型、基于遗传算法数学模型、程序流程图、多目标优化结果。较其他优化方法,NSGA-Ⅱ能较好解决多目标非线性优化问题,最后用优化后的数据验证了该方法的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ的汽车车门外板多目标结构优化设计

针对汽车车门外板这一冲压成形零件,从其使用性和制造性两方面综合考虑强度刚度、冲压成形、碰撞安全以及质量最轻进行跨学科的多目标结构优化设计。以结构厚度尺寸为设计变量,以最小下沉刚度、最大减薄率、最大侧碰入侵量以及质量作为目标函数,结合均匀设计法以及最小二乘法构建以上目标函数的近似数学模型。选用自适应过程的优化方法,获得了较为连续的Pareto解前沿,最优厚度尺寸值在保证刚度、侧碰安全性以及良好冲压成形性的同时,实现了5%的结构轻量化,这为工程应用中结构CAD机械设计和结构CAM工艺设计两方面提供了数据支持,并且缩短了产品的开发周期。     

基于NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹优化

以HSR-JR612型机械臂为研究对象,针对机械臂运动过程中需满足时间消耗少、能量消耗低、平滑冲击小的问题,对其进行多目标轨迹优化研究。机械臂关节空间轨迹采用七次B样条曲线构造,采用具有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),结合对机械臂的关节位移、速度、加速度和加加速度作出限制得到的约束条件,对机械臂轨迹进行优化,得到一组Pareto最优解集合。仿真结果表明,七次B样条曲线构造的机械臂关节空间轨迹速度、加速度和加加速度都连续平滑,保证了机械臂运动性能。在满足约束条件的前提下,NSGA-Ⅱ算法可对机械臂运动轨迹实现有效的多目标优化,获得一组理想的Pareto最优解集,并从中选取一个各项优化目标较为均衡的解作为多目标优化的最终解。     

基于竞选算法的机床主轴结构优化设计

竞选算法是一种具有并行能力的启发式优化算法,其搜索机制模拟竞选活动中对支持率的追求动机,将其应用于机床主轴的结构优化设计,并以一个实例分析了设计全过程。首先根据在满足各种约束条件下,使机床主轴刚度最好和材料最省的要求,建立了机床主轴结构优化设计的数学模型,应用竞选算法对问题进行了求解,得到了结构优化设计方案。结果表明,竞选算法在机械优化设计中具有实用性和可行性。     

基于NSGA-Ⅲ算法的低比转速离心泵多目标优化设计

为提高IJ125-100-400-00型低比转速离心泵的水力性能,采用基于参考点的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）结合近似模型、数值模拟等方法对叶片进行了多目标优化。根据水力损失模型和灵敏度分析结果,选取叶轮出口宽度、叶轮出口直径以及叶轮出口角度3个参数作为设计变量; 使用拉丁超立方抽样随机生成了60组设计方案,针对非简化模型进行了数值模拟,得到了对应的外特性值,并建立了高效的BP神经网络近似模型;最终采用NSGA-Ⅲ算法对近似模型进行了多目标寻优,得到了最优设计变量组合。研究结果表明：初始模型的数值模拟结果与实验值具有很好的一致性,两者在额定工况下扬程的绝对误差小于2.14%,;BP神经网络拟合预测效果良好;优化后的离心泵水力效率提高了6.86%,扬程满足设计需求,泵内部流场明显改善。     

基于NSGA-Ⅱ的两级行星齿轮减速机的多目标优化设计

为了设计体积更小、效率更高的两级行星齿轮减速机,首先建立两级行星齿轮减速机多目标优化的数学模型;采用多目标进化算法NSGA-II对数学模型进行优化,选择五种不同行星齿轮个数,优化得到两级行星齿轮减速机体积和传动效率的pareto最优解。同时与MATLAB工具箱优化获得的结果进行比较,结果显示NSGA-II算法优化的结果均优于MATLAB工具箱优化的结果,特别是所设计的二级行星轮减速机的体积更小。所提出的多目标优化方法和步骤还可以为多级行星齿轮减速机的优化设计提供有效地指导。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹规划

针对机械臂轨迹规划时需要满足高效率、低能耗、弱冲击等性能要求,提出一种改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）。建立了端点运动参数可任意指定的7次B样条曲线方程,构造关节空间内光滑连续插值轨迹。以最短时间、最小能耗和最弱冲击为优化目标,以机械臂关节运动速度、加速度、脉动为约束惩罚,通过加入动态选择策略和模拟二进制（SBX）与正态分布混合交叉算子,建立了机械臂多目标轨迹规划的改进NSGA-Ⅱ算法,该方法具有搜索范围广、种群多样性质量高等优势。算例结果表明,所提出的改进NSGA-Ⅱ算法可以缩短迭代时间,得到更优的Pareto前沿。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标车间设备布局

车间设备布局问题具有多目标、多约束的特点。文中以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建了车间设备布局的多目标优化模型。采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定,无法保证多个目标同时优化的缺点。基于AHP和TOPSIS相结合的方法,从NSGA-Ⅱ求得的Pareto解集中,选出了最适合企业实际情况的布局方案,以一个实例证明了本方法的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ的通用多级圆锥-圆柱齿轮减速器的多目标优化设计

研究了多级圆锥-圆柱齿轮减速器通用非线性多目标优化模型的建立方法,阐述了该类问题求解方法选用,结合NSGA-Ⅱ遗传算法获得了相应实例最优解,说明所提出模型和算法是有效的。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的发动机活塞机构优化设计

为提高发动机活塞机构的运动性能,提出了以最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为优化目标,建立发动机活塞机构多目标优化模型,引入NSGA-Ⅱ算法对活塞机构进行多目标优化。为提高NSGA-Ⅱ算法的种群的多样性和搜索能力,对交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对发动机活塞机构优化问题进行求解,分别得到各自的Pareto解集,并通过逼近理想解排序法选出最优解进行对比。通过实验对比表明,改进算法的Pareto解集分别更均匀、收敛速度快、跟踪误差更小,能为发动机活塞机构的优化设计提供参考依据。     

基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化

针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性,结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。     

基于多目标的主轴滑动轴承优化设计系统

介绍了一种以追求多项性能指标达到综合最优为目的的优化设计系统及该系统的计算方法和特点，并将其应用于一种新型机床轴承设计中，从而得到使轴承综合性能优良的结构参数。