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J-GLOBAL ID：202102256077319703   整理番号：21A1277124

ハイブリッド多基準意思決定法を用いたS-レールの多目的断面形状およびサイズ最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective cross-sectional shape and size optimization of S-rail using hybrid multi-criteria decision-making method

著者 (2件)： Xie Chong (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, College of Vehicle Engineering, Jilin University, Changchun, Jilin, People’s Republic of China) ,  Wang Dengfeng (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, College of Vehicle Engineering, Jilin University, Changchun, Jilin, People’s Republic of China)
資料名： Structural and Multidisciplinary Optimization  (Structural and Multidisciplinary Optimization)
巻： 62  号： 6  ページ： 3477-3492  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0188A  ISSN： 1615-147X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ハイブリッド多基準意思決定(HMCDM)法を用いて,Sレールの複雑断面形状およびサイズの多目的軽量および耐衝撃性最適化設計を提案した。補強板の特別な断面形状を有するいくつかのSレールを確立し,比較した。複雑な断面形状とサイズを考慮して,異なる次数を有する応答表面モデルを確立した。2つの目的のために選択した目的関数は,比エネルギー吸収(SEA)とピーク力(PF)である。一方,3目的の計量はPF,全質量(M),およびエネルギー吸収(EA)である。2-目的パレートフロントを3目的最適化の直面する。異なる多基準意思決定法を用いて,パレートフロントからトレードオフ最適点を見つける。結果は,理想解,灰色関係解析,およびエントロピー重量に対する類似性による順序選択のための技術を含む提案したHMCDM法が,良好なトレードオフフロンティア解を実証することを示した。Mの僅かな増加の場合,最適モデルのEAとSEA性能は,スティフナなしのSレールと比較して大幅に改善された。初期最適化モデルと比較して,最適モデルのMは25.62%減少し,性能は改善された。したがって,S-レールとハイブリッド方法の断面形状とサイズの設計は,耐衝撃性を向上させることができる。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  最適設計 ,  *レール ,  衝撃強さ ,  目的関数 ,  類似性 ,  *多基準意思決定 ,  エネルギー吸収 ,  スチフナ
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  近似モデル ,  パレートフロント ,  補剛板 ,  断面形状 ,  エントロピー重量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： S-レール ,  補強板設計 ,  クラッシュワージネス最適化 ,  応答表面近似モデル ,  ハイブリッド多基準意思決定法

分類 (5件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  金属材料  (HC04020L) ,  エネルギー政策・エネルギー制度  (LA01040K) ,  火力発電  (NB03040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多基準意思決定 ,  レール ,  断面形状 ,  サイズ ,  最適化