《表6 基于加权法的减速器优化结果Table 6 Optimization results of reducer based on weighted method》

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《基于竞争博弈的多目标可靠性优化设计方法》

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结合NSGA-Ⅱ和PMA对减速器进行MRDO，NSGA-Ⅱ的参数设置为:种群规模12，交叉概率0.92，变异概率0.01，最大进化代数120。所得Pareto非劣解集的一部分如表5所示，其中μNx1~μNx7为优化后的设计变量均值，μNf1、μNf2和μNf3为优化后的目标函数值。利用加权法并结合SQP算法与PMA进行减速器的SRDO，SQP算法的参数设置为，最大迭代次数60，终止精度10-6，步长0.001，得到的优化结果如表6所示，其中ω1~ω3分别为3个目标函数的权重系数，μWx1~μWx7为优化后的设计变量均值，μWf1、μWf2和μWf3为优化后的目标函数值。