61t集裝箱專用平車車體多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計.pdf

1、61t集裝箱專用平車車體多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計是在減輕車體重量基礎(chǔ)上同時考慮車體的動態(tài)性能。在解決此類多設(shè)計變量多目標(biāo)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題時傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化算法由于其本身存在諸多缺點(diǎn)而面臨許多困難。針對多設(shè)計變量多目標(biāo)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題，在對非劣排序遺傳算法(Non-dominated Sorting GeneticAlgorithms)進(jìn)行討論后，發(fā)現(xiàn)其存在：非劣排序的計算復(fù)雜性高、缺乏精英保留、需要特殊的共享參數(shù)σ<,share>等缺點(diǎn)。

2、在本論文中采用非劣排序遺傳算法的改進(jìn)算法精英保留的非劣排序遺傳算法NSGA-Ⅱ。NSGA-Ⅱ通過密度對照方法來保持非劣解的多樣性。由于對照的是所有解的密度距離，所以在這一過程中不會產(chǎn)生額外的類似在NSGA算法中出現(xiàn)的σ<,share>參數(shù)。 對于多參數(shù)多目標(biāo)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計問題一般的商用軟件已經(jīng)無法完成優(yōu)化目標(biāo)，本論文采用iSIGHT多學(xué)科優(yōu)化平臺。論文中通過對61t集裝箱專用平車車體進(jìn)行有限元計算，獲得在初始設(shè)計變量條件下車體的