于海蓮　工永泉　陳花玲　寸花英

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)方法在復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的低效性和局限性，提出了一種將響應(yīng)面模型與多目標(biāo)遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，采用拉丁超立方試驗(yàn)的設(shè)計(jì)方法，在設(shè)計(jì)空間抽取樣本點(diǎn)并進(jìn)行數(shù)值模擬，建立了由7個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)所決定的立柱最大變形、首階固有頻率及質(zhì)量的初始二階響應(yīng)面模型，利用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)響應(yīng)面模型進(jìn)行循環(huán)逼近優(yōu)化，得到了Pareto最優(yōu)解集，仿真結(jié)果表明，在質(zhì)量不變的條件下，優(yōu)化解可使立柱首階固有頻率增加15.9%，導(dǎo)軌處最大變形減小7.7%，可通過(guò)有限次數(shù)的數(shù)值模擬計(jì)算獲得設(shè)計(jì)空間內(nèi)的近似最優(yōu)解，因此較適用于機(jī)床及類(lèi)似復(fù)雜結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)多參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。