摩托车车架设计_外文翻译.rar

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用多目标进化算法中的神经加速度方法设计一种摩托车车架

摘要：设计一个低预算的轻型摩托车车架具有卓越的动态和力学性能是一个复杂的工程问题。这种复杂性部分是由于存在多个设计目标——很大的构造应力和刚度，和用于评估目标的高计算成本的有限元模拟技术，以及对设计变量属性的几何化（离散和连续）。因此，本文提出一种基于真正的联合使用（有限元模拟技术）和近似适应函数的评价基础上的多目标进化算法中的神经加速度方法。提出的这种方法能加速接近由非支配车架设计组成的柏拉图最佳解前缘。MOEA使用了一种复杂的遗传型编码离散和连续设计变量，并且根据变量的类型可运用一种遗传算法。结果表明，这种神经加速MOEAs NN-NSGA II和NN-MicroGA在它们原有的版本NSGA II和MicroGA上改进而来。因此，这种神经加速方法被证明是有效的，且可应用于其他基于有限元分析的工程设计问题。

关键词：多目标进化算法 有限元分析 神经网络 摩托车 工程设计 多目标优化