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摘要
为提高转向架构架的承载能力并实现轻量化，提出一种基于改进果蝇算法-优化克里金模型(SFOA-Kriging)和NSGA-Ⅲ算法相结合的多目标优化方法。首先，根据标准UIC 510-3对某货车三轴转向架构架施加约束和载荷并进行静强度分析和灵敏度分析，筛选出关键参数。其次，通过引入Sine混沌映射和变步长机制改进FOA算法，并利用该算法优化Kriging模型，提高拟合精度。最后，以构架结构参数为设计变量，最大Von Mises应力和质量为响应值，建立SFOA-Kriging模型。利用NSGA-Ⅲ算法对模型进行优化求解，选用模糊集合理论得到Pareto最优解。结果表明，优化后的构架模型最大Von Mises应力和质量均有所降低，该方法解决了复杂模型拟合精度低、求解时间长的问题，对复杂部件的优化设计具有一定的实用价值。
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