《表3 优化后的箱体尺寸》

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《基于Workbench的齿轮箱箱体优化设计》

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在Workbench的Design Exploration模块中，对已经建立好的响应面进行优化，选用多目标遗传算法MOGA对P1、P2、P3、P4在设计范围内进行寻优，计算低阶频率的最大值，满足频率约束质量的最小值，以降低箱体质量为主要目标，以保证低阶固有频率满足频率要求为次要目标。选择100个取样个体，进行10次迭代。优化结果显示，最优解的1阶、2阶固有频率与高速重载齿轮箱的工作频率相差最大，质量下降27.91 kg，占原始质量的4.52%。优化之后的箱体尺寸如表3所示。