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排序：

Surrogate-Assisted Evolutionary Optimizers for Multiobjective Design of a Torque Arm Structure

Surrogate-Assisted Evolutionary Optimizers for Multiobjectiv...

引用

2nd International Conference on Engineering Design and optimization (ICEDO 2011)

作者： Pholdee, Nantiwat Bureerat, Sujin Khon Kaen Univ Fac Engn Dept Mech Engn Khon Kaen 40002 Thailand

ISBN: (纸本)9783037852590

This paper presents two surrogate-assisted optimization strategies for structural constrained multiobjective optimization. The optimization strategies are based on hybridization of multiobjective population-based incremental learning (MOPBIL) and radial-basis function (RBF) interpolation. The first strategy uses MOPBIL for generating training points while the second strategy uses a Latin hypercube sampling (LHS) technique. The design case study is the shape and sizing design of a torque arm structure. A design problem is set to minimize structural mass and displacement while constraints include stresses due to three different load cases. structural analysis is carried out by means of a finite element approach. The design problem is then tackled by the proposed surrogate-assisted design strategies. Numerical results show that the use of MOPBIL for generating training points is superior to the use of LHS based on a hypervolume indicator and root mean square error (RMSE).

关键词： Multiobjective population-based incremental learning Latin Hypercube Sampling Surrogate Model structural constrained optimization Multiobjective Evolutionary Algorithms

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