인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
Traditional optimization algorithms struggle with diversity and convergence speed, limiting their effectiveness in complex problem-solving. The combined computation and time costs of optimization and simulation further impede the ability to address intricate engineering structures. This paper enhances the NSGA-III algorithm and establishes a parallel joint simulation optimization platform aimed at high-dimensional, multi-objective challenges in engineering. An improved NSGA-III algorithm and a joint simulation optimization method are proposed to optimize car body structures. A comparative analysis of NSGA-II and NSGA-III reveals the enhanced algorithm’s computational advantages. The joint platform facilitates parallel solver calculations, leading to nearly doubled efficiency in optimizing a car’s body side wall compared to NSGA-II. The improved NSGA-III not only provides better optimization solutions for car body design but also addresses challenges in integrating NSGA technology with supply chain finance by introducing a new service model. By refining mixed operators, optimizing variation rates, and preserving population diversity, the improved algorithm significantly enhances performance in high-dimensional optimization, resulting in increased bending and torsion stiffness, reduced maximum stress, and minimized side wall mass. Performance analysis shows superior outcomes in 69% of test problems.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094678327
