《表4 目标参数表：振动式分选机的设计与响应面优化》

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《振动式分选机的设计与响应面优化》

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多目标优化问题可以得到多组解集，遗传算法在多组解集中继续寻优使得全局最优。为获得全局最优解，采用具有拥挤距离排序和精英保留机制的NSGA-Ⅱ遗传算法。MATLAB编程参数设置为：初始种群数量1000，每次迭代的样本数量1000，最大迭代次数200，交叉概率为0.7，变异概率为0.2。迭代计算后得到寻优值，如表3、表4所示。为验证方法可行性，将优化后的结构尺寸进行有限元分析，计算结果符合约束条件，相对误差较小，可以实现很高的预测精度，极大降低了计算量。通过有限元计算对比证明响应面计算值的准确性后，获得振动式分选机最终设计变量为：x1=4，x2=9.6，x3=17.7，x4=5，x5=11.6。此时质量为145.65kg，降低了5.9%，实现了轻量化设计；最大等效应力为76.78MPa，降低了46.9%，远小于许用应力157MPa；第三阶固有频率为29.987Hz，提高了30.1%，足够远离工作频率16Hz。