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A Parameter-Less Multi-Objective Optimization Framework for Additive, Thermal, and Subtractive Manufacturing Processes
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AI
DOI：10.3390/jmmp10090330.png)
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摘要
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多目标优化已成为解决涉及多个冲突目标工程设计与制造问题的不可或缺的工具。本文提出了一种新颖的无参数多目标优化（MOO）框架，该框架结合了进化MOO技术的优势与Jaya和Rao算法的无参数搜索理念。所提出的框架通过纳入非支配排序、精英存档和拥挤距离机制，在实现收敛性与多样性有效平衡的同时消除了对算法特定控制参数的需求。首先，该框架在十六个广泛使用的无约束基准问题上进行了验证，包括五个ZDT、七个DTLZ、两个IDTLZ和两个SDTLZ测试套件，采用文献中报告的最大函数评估次数。其性能通过五个广为接受的指标进行评估，即世代距离（GD）、反向世代距离（IGD）、超体积（HV）、间距（SP）和分布（SD）。基准结果显示，所提出的框架能产生具有竞争力的帕累托最优前沿，并与几种先进的进化多目标优化算法相比展现出卓越的收敛性、多样性和解分布。通过五个代表性制造优化问题（包括选择性激光熔融、微波复合加热、可持续加工、线切割电火花加工和线弧增材制造），展示了该框架的实际适用性。这些案例研究涵盖了具有冲突性能指标的增加制造、热加工、减材加工和多目标制造优化问题。随后，使用近期开发的BHARAT（最佳整体自适应属性排名技术）多属性决策方法对生成的帕累托最优解进行排序，以识别最合适的折中方案。获得的结果表明，所提出的无参数MOO框架为复杂制造优化问题提供了一种具有竞争力收敛性、多样性和决策支持能力的简单方法。
Keyword:
parameter-less multi-objective optimization
Pareto-optimal solutions
benchmark functions
performance indicators
manufacturing optimization
additive manufacturing
subtractive manufacturing
thermal processing
BHARAT method
期刊
J
IF:
3.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.2K
机构
引用论文
Q. Liang, Y. Xu, P. Li, and B. Xu, “Multi-objective Optimization and decision-making method for laser polishing process parameters of D2 die steel based on NSGA-II and TOPSIS-EWM,” J. Mater. Eng. Perform., vol. 34, no. 12, pp. 11162–11176, Jun. 2025, doi: 10.1007/s11665-024-09941-2.梁, Y., 徐, Y., 李, P., & 徐, B., “基于NSGA-II和TOPSIS-EWM的D2模具钢激光抛光工艺参数多目标优化与决策方法,” 材料工程性能杂志, 卷34, 期12, 页11162–11176, 2025年6月, doi: 10.1007/s11665-024-09941-2..png)
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