《表3 不同约束条件下的弹塑性护栏优化方案》

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《铁路桥梁弹塑性护栏设计及碰撞仿真研究》

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本文采用多目标遗传算法（MOGA）对壁厚的取值进行多目标优化，得到的Pareto前沿如图6所示，由图可知，3阶多项式响应面模型的目标响应吸能量和最大峰值力是正相关的。表3列出了不同约束条件下设计变量和目标响应的取值。A点的约束条件是最大峰值力达到最小值，对应的设计变量a=11.998 mm，b=5.995 mm，c=5.043 mm。C点的约束条件吸能量达到最大值，对应的设计变量a=11.995 mm，b=5.855 mm，c=11.992 mm。