【摘 要】
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一个机械产品在市场上能否站得住脚,在很大程度上要依赖于在产品的设计过程中是否用到优化设计,特别是多目标优化设计.长期以来,在机械零件优化设计中用的最多的算法是惩罚函
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一个机械产品在市场上能否站得住脚,在很大程度上要依赖于在产品的设计过程中是否用到优化设计,特别是多目标优化设计.长期以来,在机械零件优化设计中用的最多的算法是惩罚函数法、复合形法和随机搜索法,但这些方法都存在局部最优现象,且收敛速度缓慢.遗传算法(Genetic Algorithm,GA)作为一种基于生物进化和分子遗传学的自适应启发式概率性搜索最优解的非数值并行算法,它能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维函数空间,且具有鲁棒性好和全局优化的特点.总之,GA在函数优化中所具有的良好特性使得它在一些连续/离散变量的结构优化领域显示出极好的应用前景.该文介绍了GA求解多目标优化设计的基本思想后,将其应用于圆柱螺旋压缩弹簧参数的多目标优选和单级标准圆柱齿轮减速器多目标优化设计,以此两例进行研究,从而进一步将GA引入机械零件多目标优化设计领域.在此过程中,用C语言成功地实现了求解多目标优化问题的GA程序,研究了对GA的性能产生影响的主要参数,尝试性地研制了软件包PieGA Beta1.0,最后得出了一些实用性的结论.
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