Подробное описание документа
Ван Ичжоу
Метод многокритериальной параметрической оптимизации на основе усовершенствованного взвешенного метода TOPSIS применительно к каркасно-оболочечным несущим конструкциям / Ван Ичжоу, Зузов В. Н. - DOI 10.18698/2308-6033-2024-1-2329 // Инженерный журнал: наука и инновации. - 2024. - № 1. -
Изложен метод многокритериальной параметрической оптимизации на основе усовершенствованного взвешенного метода TOPSIS, позволяющий уменьшить влияние ограничений в многокритериальной параметрической оптимизации по сравнению с такими универсальными методами, как прямой метод, метод поверхности отклика и взвешенный метод TOPSIS, а также сократить машинное время на решение задачи снижения массы каркасно-оболочечных несущих конструкций при обеспечении их прочности и жесткости. Оценка эффективности разработанного метода осуществлена путем сравнения результатов оптимизации по предлагаемому методу и на базе универсальных методов применительно к кузову амфибийной машины Humdinga. С целью сокращения машинного времени в предлагаемом методе реализована модификация взвешенного метода TOPSIS на базе генетического алгоритма. Для устранения влияния количества критериев и весовых коэффициентов целевых функций на результат оптимизации для функции приспособленности генетического алгоритма используются численные результаты взвешенного метода TOPSIS. Повторного расчета можно избежать благодаря применению базы данных вычисленных особей. Для того чтобы ослабить влияние различий популяции на результат оптимизации, с целью обеспечения сходимости вводятся глобальные экстремальные особи. Из анализа результатов расчетов следует, что предлагаемый метод обеспечивает существенное снижение массы кузова (масса панели днища кузова стала на 51 % меньше, чем у исходной конструкции). По сравнению с такими универсальными методами многокритериальной параметрической оптимизации, как прямой метод и метод поверхности отклика, предложенный метод снижает массу кузова в большей степени, а по сравнению с взвешенным методом TOPSIS — позволяет на 75 % сократить машинное время на решение задачи.
