典型文献
火箭炮底架多目标优化设计
文献摘要：
针对某型火箭炮底架超重的问题,通过拓扑优化和多目标尺寸优化实现了底架的结构优化.基于多工况拓扑优化,寻找出在设计空间中最佳的材料布局.以关键零件厚度作为设计变量,采用哈默斯雷实验设计生成样本数据,使用径向基函数(RBF)神经网络模型建立底架质量、一阶模态频率、比刚度结构效能的代理模型.采用多目标遗传算法(MOGA)和序列二次规划法(SQP)的组合算法优化策略进行优化求解.结果表明,优化后底架质量减小15.2％,比刚度结构效能和一阶固有频率均得到改善,实现了底架轻量化目标.
文献关键词：
火箭炮底架;拓扑优化;哈默斯雷实验设计;RBF神经网络模型;组合算法
中图分类号：
作者姓名：
焦阿允;马新谋;李魁武
作者机构：
中北大学 机电工程学院, 山西 太原 030051;中北大学 军民融合协同创新研究院, 山西 太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]焦阿允;马新谋;李魁武-.火箭炮底架多目标优化设计)[J].火炮发射与控制学报,2022(03):50-55
A类：
火箭炮底架,哈默斯雷实验设计
B类：
多目标优化设计,超重,拓扑优化,标尺,尺寸优化,优化实现,多工况,设计空间,关键零件,设计变量,设计生成,径向基函数,RBF,一阶模态,模态频率,结构效能,代理模型,多目标遗传算法,MOGA,序列二次规划法,SQP,组合算法,算法优化,优化求解,一阶固有频率
AB值：
0.267245
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