基于RSM和NSGAII/D-LWS的电极夹紧臂多目标优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电极夹紧臂是焊接机器人、机械加工设备等高端装备的核心承重部件，其性能直接影响设备的加工精度、稳定性和使用寿命。该部件的优化设计通常面临多目标冲突（如轻量化与强度 / 刚度、疲劳寿命的矛盾）和计算复杂度高（结构力学分析依赖有限元仿真，耗时显著）两大核心挑战。基于 RSM（响应面法）和 NSGA-II/D-LWS（带动态小生境权重策略的非支配排序遗传算法 II）的优化框架，通过 “代理模型降维 + 改进多目标算法寻优” 的逻辑，高效求解电极夹紧臂的多目标优化问题，平衡各项性能指标。

⛳️ 运行结果

1. 设计变量定义

设计变量范围:

P1 (宽度): 40-80 mm

P2 (厚度): 290-320 mm

P3 (肋板厚度): 40-80 mm

2. 样本数据导入

样本数据数量: 15

3. 样本空间分布可视化

4. 构建Kriging响应面模型

Kriging模型构建完成

5. 响应面拟合度分析

质量响应面 R² = 1.0000

变形量响应面 R² = 1.0000

频率响应面 R² = 1.0000

6. 变量灵敏度分析

7. 响应面可视化

8. 多目标优化 - NSGAII算法实现

开始多目标优化...

gamultiobj stopped because it exceeded options.MaxGenerations.

多目标优化完成，获得 132 个Pareto最优解

9. Pareto前沿可视化

10. 熵权法-TOPSIS决策

熵权法计算权重:

质量权重: 0.24

变形量权重: 0.33

频率权重: 0.43

TOPSIS排序前3名:

排名 P1(mm) P2(mm) P3(mm) 质量(kg) 变形量(mm) 频率(Hz) 贴近度

1 79.71 314.56 65.12 1489.7 0.585 112.12 0.7001

2 79.49 318.95 61.01 1504.7 0.555 111.47 0.6941

3 80.00 320.00 65.19 1521.4 0.545 111.90 0.6933

11. 优化结果验证与对比

优化前后对比:

参数 优化前 优化后 变化率

质量(kg) 1314.3 1489.7 13.35%

变形量(mm) 0.95337 0.58533 -38.60%

频率(Hz) 105.15 112.12 6.63%

12. 响应面模型验证

响应面模型验证误差统计:

目标函数 平均误差 最大误差

质量 0.02% 0.06%

变形量 0.01% 0.03%

频率 0.01% 0.02%

13. 优化总结

基于RSM和NSGAII/D的电极夹紧臂多目标优化完成

优化方法: Kriging响应面 + 多目标遗传算法

优化目标: 质量最小化, 变形量最小化, 频率最大化

主要成果:

• 质量减少: 13.35% (1314.3 kg → 1489.7 kg)

• 变形量减少: -38.60% (0.9534 mm → 0.5853 mm)

• 频率变化: 6.63% (105.15 Hz → 112.12 Hz)

• 响应面拟合度: R² = 1.0000

最优设计参数:

• P1 (宽度): 79.71 mm

• P2 (厚度): 314.56 mm

• P3 (肋板厚度): 65.12 mm

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📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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