汽车动力总成悬置系统的多目标优化方法

姜立标; 罗健

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对汽车动力总成悬置系统的多目标优化问题进行了研究,明确了优化方向.基于算法融合理论,提出了结合多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的混合算法,并运用经典测试函数分别对MOPSO算法、NSGA-Ⅱ及混合算法进行测试,验证了混合算法的可行性和高效性.运用混合算法解决了动力总成悬置系统的解耦问题,得到了多组满足要求的解集.实例优化结果证明,该混合算法对解决复杂动力总成悬置系统多目标优化问题是有效的.

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来源
《机械设计与制造工程》 |2021年第4期|87-91|共5页
作者
姜立标; 罗健;
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作者单位

华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州 510641;

华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州 510641;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类部件、零件;
关键词
动力总成悬置系统; 多目标粒子群优化; 非支配排序遗传算法Ⅱ; 混合算法; 多目标优化;

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