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1、動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)問(wèn)題是一個(gè)具有高度非線性、解空間復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,這類問(wèn)題既具有一般多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的復(fù)雜性,又具有動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)問(wèn)題固有的困難性。針對(duì)該類問(wèn)題,本文以玻璃上片臺(tái)的翻片組件為研究對(duì)象,集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯與推理技術(shù)等重要的現(xiàn)代人工智能技術(shù),對(duì)動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)中的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行一種新的處理。在快速、精確、有效地達(dá)到各目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化,以提高上片臺(tái)性能的同時(shí),提出一種可適用于其他機(jī)械裝備的,基于人工智能技術(shù)的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
2、。 通過(guò)詳細(xì)的功能需求分析,改進(jìn)原始設(shè)計(jì),運(yùn)用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)等理論,構(gòu)造出玻璃上片臺(tái)翻片組件的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型。利用正交試驗(yàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本點(diǎn)選擇的優(yōu)越性,安排試驗(yàn)方案,并借助運(yùn)動(dòng)仿真和有限元分析軟件完成該試驗(yàn)的樣本采集,為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立做好準(zhǔn)備。選定徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)作為本文函數(shù)生成器的網(wǎng)絡(luò)類型,設(shè)計(jì)、創(chuàng)建、訓(xùn)練出翻片組件多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題的函數(shù)生成器。結(jié)合理想點(diǎn)法、共享函數(shù)法以及罰函數(shù)法等理論,構(gòu)造出問(wèn)題的
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