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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(yīng)面法的立式加工中心動靜態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化[J].機械工程學(xué)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(fā),,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(biāo)優(yōu)化設(shè)計[J].組合機床與自動化加工技術(shù),,2015(2):10-12.(ChengBin-bin,HuangMei-fa,,WuoptimizationdesignofgantrlingmachinebeambasedonANSYSworkbench[J].JournalofModularMachool&AutomaticManufacturingTechnique,,2015。

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

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