【摘 要】
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基于遗传算法对采用HARDOX钢板的重型矿用自卸车车斗进行优化设计,确定了自卸车车斗优化问题中的优化变量,以车斗钢板最小总体积(质量)为最优目标,根据强度要求、承载能力要
【机 构】
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山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛,266590;山东省运输与提升重点实验室,山东青岛266590
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基于遗传算法对采用HARDOX钢板的重型矿用自卸车车斗进行优化设计,确定了自卸车车斗优化问题中的优化变量,以车斗钢板最小总体积(质量)为最优目标,根据强度要求、承载能力要求、固有频率限制等约束条件,建立了优化问题的数学模型,得到了优化后的车斗尺寸.基于遗传算法得到的车斗各板壁厚明显降低,对设计载重为290 t的车斗,经过试算,减重9.6％、柴油节约8％、轮胎节约7％、生产效率提高3％、维修维护减少15％、推土机等辅助工具减少12％,验证了遗传算法在自卸车车斗轻量化设计问题中的有效性和必要性.
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