中山升降车,  中山升降车出租,  中山升降车租赁    机械结构性能多目标优化设计,   在对复杂装备关键部件结构性能进行优化设计时，通过更全面地考虑其结构性能指标，可获得更符合实际工程需求的设计结果。近年来，对机械结构性能的多目标优化设计进行了大量研究。提出了一个以优化偏置误差和系统优化偏差表示目标函数不确定的统一框架，并将其应用于工程不确定问题之中。提出了一种将机械结构性能多目标优化问题转化为单目标优化问题的方法，通过灰关联分析与主成分分析获得各结构性能间的最佳权重因子，从而实现多性能指标向单一性能指标的转化。

    提出了一种基于径向基函数（ＲＢＦ）、区间分析和非支配排序遗传算法（ＮＳＣＪＡ－ＩＩ）的机械结构性能多目标优化算法，获得了机械结构区间多目标优化问题的Ｐａｒｅｔｏ最优解。提出了一种考虑设计变量的容差和不确定因素的多目标优化方法，通过实验设计确定具有最大累积约束违反量的最坏设计，寻找机械结构性能多目标优化设计的最优方向和步长，并利用信噪比（Ｓ／Ｎ）来度量各目标函数的稳健性。

     提出了一种基于协调仿真技术和遗传算法的多目标优化算法，并对坡璃升降器的机械结构参数进行优化设计，以在减轻重量的同时提高其结构强度。

     提出了一种基于模型不确定性的多目标稳健性优化设计方法，通过引入机会因子，实现按照设计者偏好来控制结构多性能指标的稳健程度。提出了一种基于灵敏度分析和ＮＳＧＡ－ＩＩ的多目标整体平衡的优化算法，并应用于锻造操作机关键构件的尺寸优化设计中。

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    提出了一种基于随机振动的机械结构多目标优化准则，以达到结构位移或加速度方差的最小化。等提出了一种基于多维可视化和聚类技术的多目标优化模型求解方法，提供了一种寻找最优解决方案的搜索算法和确定最终设计方案的决策方法，以解决多个目标函数间的冲突。

     提出了一种基于田口参数设计、神经网络、灰色关联分析、粒子群算法的多目标优化方法，获得了优化问题的Ｐａｒｅｔｏ最优解。

     提出了一种基于拉丁超立方采样、Ｋｒｉｇｉｎｇ技术和遗传算法的结构性能多目标优化算法，并将其应用于以出口速度均勻程度、挤压模的最大应力和芯棒挠度作为目标函数的模具优化设计中。

     提出了一种基于Ｋｒｉｇｉｎｇ模型和多目标粒子群算法的多目标优化设计方法和一种基于灰关联分析和相似性排序偏好技术的最优解筛选法。

     提出了一种基于多目标竞争算法和蒙特卡罗法的多目标优化方法，以实现缝纫机针杆和挑线杆机构的多目标稳健性优化设计，降低其对设计参数不确定性的敏感性。现有大量研究表明，对于机械结构性能多目标优化设计，其处理方式往往是通过取正则化因子和加权因子将多目标优化问题转化为单目标优化问题，正则化因子和加权因子的选取需要大量经验，其不同取值将会导致不同优化结果，具有极大的不确定性。同时，现有多目标优化研究主要为“最小型”、“最大型”或者两种结合的优化形式，而实际工程中通常存在四种异类目标性能，包括最小型、固定型、最大型和偏离型，现有研究缺乏对这四类目标性能的统一建模方法和对相应异类目标摸型的求解算法。

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