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申请/专利权人：新凤鸣集团股份有限公司
摘要：本发明涉及张力检测技术领域，且公开了一种基于GPR‑NSGA‑Ⅱ的霍尔效应式张力传感器悬臂梁结构多目标优化方法，有限元模型建立，根据张力传感器悬臂梁结构的零件材料和具体结构参数构建有限元模型，模型数值计算，将建立的有限元模型进行网格划分。该一种基于GPR‑NSGA‑Ⅱ的霍尔效应式张力传感器悬臂梁结构多目标优化方法，通过最优拉丁超立方抽样方法进行样本点选取，相比普通拉丁超立方抽样，可以使样本点均匀分布于样本空间，从而保证训练后GPR模型的性能，通过机器学习完成张力传感器悬臂梁结构参数和其对应性能指标的非线性映射，避免了通过反复修改结构参数，再进行数值模拟得到最终结果，大大减少了工作量。
主权项：1.一种基于GPR-NSGA-Ⅱ的霍尔效应式张力传感器悬臂梁结构多目标优化方法，其特征在于：其操作步骤如下：S1.有限元模型建立：根据张力传感器悬臂梁结构的零件材料和具体结构参数构建有限元模型；S2.模型数值计算：将建立的有限元模型进行网格划分，根据悬臂梁结构的实际工作情况施加激励和约束，进而对悬臂梁结构进行数值计算得到质量、灵敏度、固有频率和振型指标；S3.优化变量选择：根据所需优化目标，筛选出结构参数中重要的作为优化变量，并确定优化变量的设计范围；S4.样本点选取：采用最优拉丁超立方抽样方法进行样本点选取，使样本点均匀分布于样本空间，充分填充样本空间；S5.建立代理模型：采用GPR对张力传感器悬臂梁结构的性能进行预测，获得一阶固有频率、灵敏度和质量的预测函数，并使用评价指标来判定模型的预测精度；S6.建立多目标优化模型：以一阶固有频率、悬臂梁结构的灵敏度和整个悬臂梁结构的质量作为优化目标，结构参数为优化变量，得到对应的多目标优化模型；S7.多目标优化模型求解：采用多目标优化算法NSGA-Ⅱ对目标函数模型进行优化求解，找到各目标函数值满足约束条件的一系列非劣解，构成Pareto最优解集；S8.最优模型决策：利用TOPSIS法对所获得的各非劣解进行综合评价，完成Pareto最优解集的优劣性能排序，获得张力传感器悬臂梁结构的最优设计方案。
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百度查询： 新凤鸣集团股份有限公司 基于霍尔效应式张力传感器悬臂梁结构多目标优化方法
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