Optimization design of photoelectric turntable structure based on RBF algorithm and multi-island genetic algorithm

拉丁超立方体抽样 算法 遗传算法 减速器 计算机科学 方位(导航) 多目标优化 优化设计 集合(抽象数据类型) 数学 数学优化 工程类 人工智能 统计 机器学习 程序设计语言 土木工程 蒙特卡罗方法
作者
Zhenxu Wu,Long Zhang
标识
DOI:10.1117/12.3010764
摘要

In order to reasonably select the structural dimensions of key components of the photoelectric turntable, size optimization research was conducted on the main load-bearing parts of the photoelectric turntable, such as the reducer bracket, pitch frame, and transmission shaft, using ISIGHT software. Firstly, the main structural dimensions of the key components of the turntable are used as optimization variables, and the maximum stress, maximum strain, and first-order natural frequency of the turntable model in finite element simulation are used as constraints. The mass is taken as the optimization objective, and sample points are selected using the Latin hypercube sampling; Then, based on the set of sample points, the approximate model is trained using the RBF algorithm; Finally, a set of optimal size parameters were obtained by optimizing the approximate model size using a multi-island genetic algorithm. The results show that compared to before optimization, the total mass of key components of the optimized turntable has decreased by 28.8%, and the optimization effect is good.

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