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题名基于多目标遗传算法的复杂产品设计变更传播优化
被引量:6
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作者
骆建芬
李孟泽
李婷
任海兵
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机构
绍兴文理学院元培学院
浙江大学机械工程学院
中国矿业大学矿业工程学院
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2020年第10期66-72,共7页
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文摘
针对复杂产品设计变更传播路径优化问题,将复杂网络理论应用于复杂产品结构建模中,以零部件为节点,零部件间的物理连接关系为边,定义变更传播影响为边的权重,建立了有向加权的复杂产品零部件网络模型。根据变更传播特点,构建了一种多目标优化模型,模型同时考虑了研制时间、研制成本及变更风险多个优化目标。采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)实现模型求解,得到pareto最优解集,可为设计人员选择最优的设计变更方案提供重要依据。最后,以某型号吸尘器设计变更传播路径多目标优化为例验证了方法的可行性和有效性。
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关键词
复杂产品
NSGA-Ⅱ
多目标优化
设计变更预测
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Keywords
complex product
NSGA-Ⅱ
multi-objective optimization
design-change prediction
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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