《表4 优化设计结果：基于响应面法的多节伸缩臂设计优化》

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《基于响应面法的多节伸缩臂设计优化》

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一般实际工程中的优化问题涉及多设计变量、约束条件和目标函数，因此传统的优化方法难以寻找到全局最优解。多岛遗传算法（Multi-Island Genetic Algorithm，MIGA）相对于传统的遗传算法具有更高的计算效率和更优良的全局求解能力，因此针对所得到的响应面数学模型，采用多岛遗传算法对目标函数WT寻优求解[6]。共进行了9000次迭代寻优，寻优历程，如图5所示。考虑到加工等实际因素对各个设计变量进行圆整，运用MATLAB根据上文中得出目标函数和状态函数的二阶响应面表达式计算出圆整后的输出结果，优化前后的设计变量、状态变量和目标函数，如表4所示。将圆整后的设计变量值带入有限元软件运算，并与响应面模型的输结果作比较，来验证近似模型的准确性。