t的液壓機(jī)滑動(dòng)塊穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)

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1、外文資料翻譯譯文1250T的液壓機(jī)滑動(dòng)塊穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)摘要為了解穩(wěn)定變化下影響的液壓機(jī)性能如載荷，材料性能的波動(dòng)，零件和工作條件的物理尺寸，早期的設(shè)計(jì)過程中需要進(jìn)行優(yōu)化。在本文中，滑動(dòng)塊，這是1250噸水壓機(jī)的關(guān)鍵受力部件的設(shè)計(jì)參數(shù)，由鄰居栽培遺傳算法（NCGA）結(jié)合六西格瑪強(qiáng)大的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了優(yōu)化。通過模擬的有限元軟件ABAQUS和多學(xué)科優(yōu)化軟件ISIGHT，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，堅(jiān)固性提高達(dá)99％，壓力和原結(jié)構(gòu)超重的問題都解決了。它證明了六西格瑪穩(wěn)健設(shè)計(jì)法結(jié)合NCGA可以在設(shè)計(jì)初期提高結(jié)構(gòu)性能的穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：液壓機(jī)，滑塊，六西格瑪

2、的穩(wěn)健設(shè)計(jì)法，鄰里栽培遺傳算法1引言由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，它是工業(yè)市場(chǎng)，一直是激烈如昔驅(qū)動(dòng)制造商生產(chǎn)更強(qiáng)大和可靠的產(chǎn)品的競(jìng)爭。盡管執(zhí)行情況變得越來越復(fù)雜，產(chǎn)品必須足夠健壯以滿足消費(fèi)者的需求。液壓機(jī)的工作狀況不佳和負(fù)載情況相當(dāng)復(fù)雜。在本執(zhí)行中，液壓機(jī)將滿足負(fù)載，材料特性和所有意外的外部噪聲的波動(dòng)。作為這樣的結(jié)果，最佳的設(shè)計(jì)參數(shù)，這使產(chǎn)品對(duì)噪聲不敏感的影響，也就是，該產(chǎn)品是健壯的，應(yīng)該在早期設(shè)計(jì)階段考慮。在本文中，一個(gè)六西格瑪穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法結(jié)合NCGA施加到設(shè)計(jì)用于搜索所述滑動(dòng)塊的最佳參數(shù)。遺傳算法是一種算法，模擬生物的遺傳和進(jìn)化

3、。作為遺傳算法可以找到一個(gè)帕累托最優(yōu)集合在多目標(biāo)優(yōu)化一項(xiàng)試驗(yàn)中，它是非常有效的液壓機(jī)具有兩個(gè)目的，最大壓和體積的優(yōu)化。然而，僅與遺傳算法不能推導(dǎo)參數(shù)，同時(shí)優(yōu)化的平均性能和降低的性能差異。因此，一個(gè)六西格瑪穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法被引入到基于由遺傳算法獲得的參數(shù)的設(shè)。在第2節(jié)中，NCGA算法，穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)專門六西格瑪穩(wěn)健優(yōu)化方法的說明。然后在第3，參數(shù)化建模和集成ISIGHT原始模型在第4節(jié)介紹。在最后兩節(jié)，多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果和六西格瑪穩(wěn)健優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)果獲得。2多目標(biāo)優(yōu)化方法的穩(wěn)健設(shè)計(jì)法2.1鄰居種植遺傳算法（NCGA）多目標(biāo)優(yōu)化同時(shí)解決了

4、多個(gè)目標(biāo)，通過多目標(biāo)遺傳算法（MOGA），其中發(fā)現(xiàn)在一19個(gè)優(yōu)化的多目標(biāo)優(yōu)化問題的多重最優(yōu)解，并獲得有效競(jìng)爭的目標(biāo)之間的權(quán)衡關(guān)系的方法【1】。渡邊慎也等人【2】引入了一個(gè)新的多目標(biāo)遺傳算法叫附近種植遺傳算法（NCGA），其中除了其他MOGAS，如NSGA-II【3】和SPEA24的機(jī)制【4】。下面的步驟說明NCGA哪里的總體流程PT：搜人口代位置：在歸檔一代。第1步：初始化：產(chǎn)生初始種群P0。人口規(guī)模為N.設(shè)置T=0計(jì)算健身的價(jià)值最初的個(gè)人P0。副本進(jìn)入P0A0。檔案大小也N.第2步：啟動(dòng)新的一代：設(shè)置T=T+1。第3步：

5、生成新的搜索人群：PT=AT-1。步驟4：排序：鉑的個(gè)體被按照聚焦物鏡的值進(jìn)行排序。聚焦的目標(biāo)是在每一個(gè)所改變。例如，當(dāng)有三個(gè)目標(biāo)，第一目標(biāo)集中在第一代和第三目標(biāo)被聚焦在第三代。第一個(gè)目標(biāo)是在第四代再次集中。步驟5：分組：鉑被劃分成由兩個(gè)個(gè)體的組。這兩個(gè)人被從選擇頂部到排序的個(gè)體的底部。第6步：交叉和變異：在一組，執(zhí)行交叉和變異操作。來自兩家母公司的個(gè)體，產(chǎn)生兩個(gè)孩子的個(gè)體。這里，父代個(gè)體被消除。步驟7：評(píng)價(jià)為：所有的個(gè)體的目標(biāo)而得。步驟8：組裝：所有的個(gè)體被組裝成一組并且這成為新的Pt。步驟9：革新檔案：組裝Pt和AT-

6、1一起。在N個(gè)人從2N個(gè)人選擇。以降低個(gè)體的數(shù)量，則執(zhí)行SPEA2的相同的操作（環(huán)境選擇）。在NCGA，這種環(huán)境的選擇是作為一個(gè)選擇操作施加。步驟10：終止：檢查終止條件。如果滿足，模擬結(jié)束。如果不是，則模擬返回到步驟2。在NCGA，大多數(shù)遺傳操作的一組由兩個(gè)個(gè)體被執(zhí)行。2.2六西格瑪方法優(yōu)化2.2.1?確定性優(yōu)化和魯棒優(yōu)化的區(qū)別堅(jiān)固的設(shè)計(jì)是一個(gè)方法，它對(duì)立的確定性數(shù)學(xué)優(yōu)化其典型地產(chǎn)生了推進(jìn)設(shè)計(jì)約束邊界的限制，而使在制造，材料和設(shè)計(jì)[5]很少或沒有空間的不確定性的優(yōu)化設(shè)計(jì)。確定性優(yōu)化和魯棒性優(yōu)化之間的差異示于圖1。確定性優(yōu)

7、化實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，而是將設(shè)計(jì)的變化，這可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的性能敏感。另一方面，由堅(jiān)固的設(shè)計(jì)得到的溶液不僅適度在最優(yōu)方面中的穩(wěn)健性方面良好，但也良好，即，可靠的解決方案的分散體是窄針對(duì)設(shè)計(jì)變量的分散[1]。確定性優(yōu)化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可以配制成：19其中，y表示的質(zhì)量性能;Y=E{Y}是期望或平均質(zhì)量特性的值;δ=（γ-y）為y的標(biāo)準(zhǔn)偏差，它表示的質(zhì)量性能方差;δ=（γ-?）是質(zhì)量性能，表示靈敏度的絕對(duì)偏差。穩(wěn)健設(shè)計(jì)的基本理念是開發(fā)穩(wěn)定生產(chǎn)這與性能[6]的變化最小，針對(duì)產(chǎn)品的進(jìn)程。強(qiáng)大的設(shè)計(jì)方法被廣泛使用，因?yàn)樗鼈儾粌H可以提高產(chǎn)

8、品和流程的質(zhì)量，而且減少的性能變化而不消除變異的來源。圖1確定性優(yōu)化和魯棒優(yōu)化比較2.2.2六西格瑪方法在80年代初，田口玄一的方法走紅，作為質(zhì)量改善特別是在汽車行業(yè)的一個(gè)工具。田口提供了一種專注于穩(wěn)健的設(shè)計(jì)，達(dá)到成果在六西格瑪運(yùn)動(dòng)【6】。六西格馬開始與目標(biāo)提供產(chǎn)品和服務(wù)，這似乎沒有缺陷形成消費(fèi)者的目光