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        布料機的臂架是怎么算出來的
        發布時間:2018-11-17 01:26:07 來源:本站 點擊:319 次
        提出了一種基于微型多目標遺傳算法的布料機臂架主梁結構尺寸多目標優化方法。微型多目標遺傳算法是微型遺傳算法基礎上提出的一種基于非支配分級的多目標優化算法,采用小規模種群,具有較高的計算效率。該布料機算法的基本過程是隨機發生一個初始種群,初始化外部種群;將初始種群中的個體進行非支配分級,有最好非支配分級的個體添加到外部種群,每個個體的適應度有兩部分:第一部分是解的非支配分級,第二部分是個體間距值。這樣,首先最小化解的非支配分級,即非支配級級數越小的個體適應度越高,如果非支配分級相同,那么個體間距值大的適應度就大。一旦種群收斂,便采用探測算子在非支配解的參數域進行探測性搜索,然后運用重啟動策略產生新種群,以提高收斂效率。本文以各節臂架主梁的截面尺寸作為優化變 量,以提高臂架剛度和輕量化為優化目標,利用微型多目標遺傳算法,結合布料機運行的實際工況和參數化有限元建模技術,建立布料臂架的優化設計模型。此方法既能高效地增強臂架剛度和減輕臂架重量,又能僅通過一次計算就提供多組方案以滿足對布料機不同性能控制。 www.wsyuhuang.com
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