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摩托車車架設計_外文翻譯,包括英文原文和中文翻譯，含詳細作者及出處信息，其中中文3800多字用多目標進化算法中的神經(jīng)加速度方法設計一種摩托車車架摘要：設計一個低預算的輕型摩托車車架具有卓越的動態(tài)和力學性能是一個復雜的工程問題。這種復雜性部分是由于存在多個設計目標——很大的構造應力和剛度，和用于評估目標的高計算成本的有限元模擬技術，以及對設計變量...
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包括英文原文和中文翻譯，含詳細作者及出處信息，其中中文3800多字
用多目標進化算法中的神經(jīng)加速度方法設計一種摩托車車架
摘要：設計一個低預算的輕型摩托車車架具有卓越的動態(tài)和力學性能是一個復雜的工程問題。這種復雜性部分是由于存在多個設計目標——很大的構造應力和剛度，和用于評估目標的高計算成本的有限元模擬技術，以及對設計變量屬性的幾何化（離散和連續(xù)）。因此，本文提出一種基于真正的聯(lián)合使用（有限元模擬技術）和近似適應函數(shù)的評價基礎上的多目標進化算法中的神經(jīng)加速度方法。提出的這種方法能加速接近由非支配車架設計組成的柏拉圖最佳解前緣。MOEA使用了一種復雜的遺傳型編碼離散和連續(xù)設計變量，并且根據(jù)變量的類型可運用一種遺傳算法。結果表明，這種神經(jīng)加速MOEAs NN-NSGA II和NN-MicroGA在它們原有的版本NSGA II和MicroGA上改進而來。因此，這種神經(jīng)加速方法被證明是有效的，且可應用于其他基于有限元分析的工程設計問題。
關鍵詞：多目標進化算法 有限元分析 神經(jīng)網(wǎng)絡 摩托車 工程設計 多目標優(yōu)化
用多目標進化算法中的神經(jīng)加速度方法設計一種摩托車車架
摘要：設計一個低預算的輕型摩托車車架具有卓越的動態(tài)和力學性能是一個復雜的工程問題。這種復雜性部分是由于存在多個設計目標——很大的構造應力和剛度，和用于評估目標的高計算成本的有限元模擬技術，以及對設計變量屬性的幾何化（離散和連續(xù)）。因此，本文提出一種基于真正的聯(lián)合使用（有限元模擬技術）和近似適應函數(shù)的評價基礎上的多目標進化算法中的神經(jīng)加速度方法。提出的這種方法能加速接近由非支配車架設計組成的柏拉圖最佳解前緣。MOEA使用了一種復雜的遺傳型編碼離散和連續(xù)設計變量，并且根據(jù)變量的類型可運用一種遺傳算法。結果表明，這種神經(jīng)加速MOEAs NN-NSGA II和NN-MicroGA在它們原有的版本NSGA II和MicroGA上改進而來。因此，這種神經(jīng)加速方法被證明是有效的，且可應用于其他基于有限元分析的工程設計問題。
關鍵詞：多目標進化算法 有限元分析 神經(jīng)網(wǎng)絡 摩托車 工程設計 多目標優(yōu)化
