于海莲 工永泉 陈花玲 寸花英
摘要:针对传统方法在复杂机械结构优化设计中的低效性和局限性,提出了一种将响应面模型与多目标遗传算法相结合的优化设计方法,采用拉丁超立方试验的设计方法,在设计空间抽取样本点并进行数值模拟,建立了由7个设计参数所决定的立柱最大变形、首阶固有频率及质量的初始二阶响应面模型,利用多目标遗传算法对响应面模型进行循环逼近优化,得到了Pareto最优解集,仿真结果表明,在质量不变的条件下,优化解可使立柱首阶固有频率增加15.9%,导轨处最大变形减小7.7%,可通过有限次数的数值模拟计算获得设计空间内的近似最优解,因此较适用于机床及类似复杂结构的多目标多参数的优化设计。