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A comprehensive framework for computationally efficient system-level design optimization of machine tools
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OA
AI
DOI：10.1016/j.jmsy.2026.02.005.png)
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摘要
En 中文
• 线性导轨关节参数化实现了系统级设计优化。
• 主轴鼻FRFs简化为单一能量项以提高计算效率。
• FRF能量有效指导优化以维持或改善稳定性。
• 拉丁超立方采样结合多样性子采样最小化训练集和测试集规模。
• 通过放宽约束允许小幅退化可改进设计探索。
Keyword:
Machine tools
Optimization
Surrogate modeling
Machine learning
Multi-objective
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
14.2
论文数:
2.7K
被引数:
1.6W
机构
引用论文
Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization将人类带出循环: 贝叶斯优化的回顾.png)
PROCEEDINGS OF THE IEEE
PROCEEDINGS OF THE IEEEIF25.9
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