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注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法
被引量：
15
1
作者
黄风立
林建平
+1 位作者
钟美鹏
许锦泓
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期287-291,298,共6页
在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于Pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的...
在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于Pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的注塑成型工艺参数设置分别建立了翘曲量均值及标准差的双目标稳健设计模型和最大翘曲量及最大体积收缩率的多目标稳健设计模型,再利用混合交叉变异的多目标蚁群算法进行求解,求解结果与non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ(NSGAⅡ)算法比较,得出部分算法性能指标优于NSGAⅡ算法.利用多目标稳健优化得到的工艺参数进行实际注塑成型,得到的塑件制品成型质量好并且波动较小.
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关键词
注塑成型
多目标稳健设计
蚁群算法
PARETO最优
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职称材料
基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法
被引量：
9
2
作者
田宗睿
智鹏鹏
+2 位作者
云国丽
郭新凯
官毅
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期931-940,共10页
提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进...
提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进惯性权重因子、个体学习因子和社会学习因子,同时引入柯西变异策略,提高优化模型求解的效率和精度;构建以结构相关参数为设计变量、性能指标标准差为目标、3σ变量缩减区间为约束的优化模型,综合CMMOPSO算法和灰色关联分析获得多目标稳健优化最优解。算例分析结果表明,所提方法不仅能够以较少的性能函数调用次数获得高精度结构优化模型,而且优化结果与传统方法相比,收敛速度更快、稳健性更好。
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关键词
增量Kriging代理模型
混合加点策略
多目标
粒子群算法
多目标
稳健
优化
设计
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职称材料
题名
注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法
被引量：
15
1
作者
黄风立
林建平
钟美鹏
许锦泓
机构
同济大学机械工程学院
嘉兴学院机电工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期287-291,298,共6页
基金
浙江省教育科研计划(Y200805365
Y200909445)
嘉兴市科技计划(2009AY2004)
文摘
在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于Pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的注塑成型工艺参数设置分别建立了翘曲量均值及标准差的双目标稳健设计模型和最大翘曲量及最大体积收缩率的多目标稳健设计模型,再利用混合交叉变异的多目标蚁群算法进行求解,求解结果与non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ(NSGAⅡ)算法比较,得出部分算法性能指标优于NSGAⅡ算法.利用多目标稳健优化得到的工艺参数进行实际注塑成型,得到的塑件制品成型质量好并且波动较小.
关键词
注塑成型
多目标稳健设计
蚁群算法
PARETO最优
Keywords
plastic injection
multi-objective robust design
ant colonies algorithm
Pareto optimization
分类号
TQ320.66 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法
被引量：
9
2
作者
田宗睿
智鹏鹏
云国丽
郭新凯
官毅
机构
电子科技大学长三角研究院(湖州)
中车制动系统有限公司钩缓事业部
成都盛名汽车科技有限公司
电子科技大学广东电子信息工程研究院
电子科技大学机械与电气工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期931-940,共10页
基金
广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110308)
四川省自然科学基金(2022NSFSC1941)。
文摘
提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进惯性权重因子、个体学习因子和社会学习因子,同时引入柯西变异策略,提高优化模型求解的效率和精度;构建以结构相关参数为设计变量、性能指标标准差为目标、3σ变量缩减区间为约束的优化模型,综合CMMOPSO算法和灰色关联分析获得多目标稳健优化最优解。算例分析结果表明,所提方法不仅能够以较少的性能函数调用次数获得高精度结构优化模型,而且优化结果与传统方法相比,收敛速度更快、稳健性更好。
关键词
增量Kriging代理模型
混合加点策略
多目标
粒子群算法
多目标
稳健
优化
设计
Keywords
incremental Kriging surrogate model
mixed point strategy
multi-objective particle swarm optimization(MOPSO)algorithm
multi-objective robust optimization design
分类号
U270 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法
黄风立
林建平
钟美鹏
许锦泓
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
15
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职称材料
2
基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法
田宗睿
智鹏鹏
云国丽
郭新凯
官毅
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
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