本文選題：工字梁 + 多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)�。� 參考：《組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)》2017年07期

【摘要】：為了對(duì)工字梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),建立了以工字梁橫截面積最小和給定負(fù)載條件下的最小化靜撓度最小為目標(biāo)函數(shù),以滿足梁的彎曲強(qiáng)度條件及截面尺寸限制條件為約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并提出了一種基于模糊C均值聚類改進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法來(lái)對(duì)其進(jìn)行求解。該算法利用FCM的模糊劃分和最大隸屬度來(lái)對(duì)交配選擇過(guò)程進(jìn)行交配約束限制。將該算法與其他典型的多目標(biāo)優(yōu)化算法在GLT系列測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,結(jié)果表明所提出的算法性能更好,能得到具有更好收斂性且分布更均勻的Pareto前端。工字梁實(shí)例的求解也證明了該算法的優(yōu)良性及實(shí)用性。
[Abstract]:In order to optimize the structure of I-beam, the objective function is to minimize the cross-sectional area of I-beam and minimize the static deflection of I-beam under given load. The multi-objective optimization model which satisfies the bending strength condition and the section size restriction condition of the beam is proposed. An improved multi-objective optimization algorithm based on fuzzy C-means clustering is proposed to solve the problem. The algorithm uses fuzzy partition and maximum membership degree of FCM to restrict mating selection. Compared with other typical multi-objective optimization algorithms, the proposed algorithm is tested on GLT series test functions. The results show that the proposed algorithm has better performance and can obtain Pareto front end with better convergence and more uniform distribution. The solution of I-beam example also proves the superiority and practicability of the algorithm.
【作者單位】： 三峽大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51275274,71501110) 三峽大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金(SDYC2016032)
【分類號(hào)】：TH122;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2104272