????如圖2所示。使-E建立整機參數(shù)化模型，通過無縫連接轉(zhuǎn)化CAE模型，鎮(zhèn)江機械手哪個品牌好。使用中心復(fù)合試驗設(shè)計確定試驗點，建立響應(yīng)面模型，構(gòu)造目標函數(shù)。分別運用多目標遺傳優(yōu)化算法、篩選算法、非線性二次規(guī)劃算法在樣本解中尋找到比較好解。***，對比較好解進行靈敏度分析。圖2整機優(yōu)化設(shè)計流程圖TheMachineOptimizationDesignFlowChart4響應(yīng)面模型的建立設(shè)計變量確定選取注塑機械手的基座、主臂梁、副臂梁和主臂四大件的7個主要結(jié)構(gòu)尺寸作為設(shè)計變量：基座壁厚p1，主臂梁壁厚p2，副臂梁加強筋厚度p3，主臂厚度p4，主臂梁長度p5，副臂梁長度p6；主臂長度p7。響應(yīng)面模型響應(yīng)面法（Responsesurfacemethodology，RSM）是一種采用試驗設(shè)計理論對指定的設(shè)計點集合進行試驗，得到目標函數(shù)和約束函數(shù)的響應(yīng)面模型，來預(yù)測非試驗點的響應(yīng)值的方法[4]。n個變量的二次多項式響應(yīng)面模型為：式中：X=（d1，d2，…，dn）—設(shè)計變量；β0、βi、βii、βij—未知系數(shù)；L=（n+1）（n+2）/2—未知系數(shù)的個數(shù)；P—試驗點的個數(shù)。故β=（β1，鎮(zhèn)江機械手哪個品牌好，β2，…，βL）T，鎮(zhèn)江機械手哪個品牌好，通過 小二乘法確定時，試驗點的個數(shù)P必須大于L。中心復(fù)合試驗設(shè)計響應(yīng)面法試驗點的選擇在響應(yīng)面的構(gòu)建過程中起著重要作用。

????七、RN牛頭式機系列：適用于650T--3200T注塑機，大型伺服機械手，手臂為雙截式，單手臂機型。適用于大型產(chǎn)品取出，例如：塑料卡板、浴盆、汽車配件等等。也適用于頂入式模內(nèi)帖標，例如：花盆、垃圾桶、油漆桶等等還可以根據(jù)模具、產(chǎn)品，側(cè)姿組增加伺服A、B軸，靈活多自由度運動，實現(xiàn)復(fù)雜的取出方法以及取出路勁。八、多連立式機械手：適用于立式注塑機，多色注塑的自動取出與自動埋入，機械手外形尺寸與實際行程根據(jù)注塑機噸位和擺位有所改變。多連注塑，2色、3色..9色注塑，可隨意搭配設(shè)置，操作簡單。九、注吹一體機專用機械手：注吹一體機專用機械手，手臂為雙截式，ZY兩軸采用高品質(zhì)伺服驅(qū)動。奶瓶、水杯等取出穩(wěn)定，***。十、模內(nèi)帖標系統(tǒng)：頂入式模內(nèi)帖標，機械手是采用牛頭式機械手，能滿足較大的標紙和取出產(chǎn)品的負載要求，定位精細。多用于垃圾桶、油漆桶等等圓桶、方桶的貼標。側(cè)入式模內(nèi)帖標，機械手采用側(cè)取式機械手，高速靜音。多用于冰淇淋杯、奶茶杯等等一出多穴的快速貼標。十一、旋臂式機械手系列：十二、流水線系列：機構(gòu)采用高強度鋁合金型材制作，經(jīng)久耐用不變形，高度、斜度可調(diào)，立柱支腳采用萬向可剎車滑輪，移動便捷。運行方向、速度可隨意切換。

????并不是樣本數(shù)量越多，得到的優(yōu)化解就越佳。要得到比較好的解，還需要對樣本數(shù)量進行小范圍的調(diào)整。采用樣本數(shù)量為3000求得優(yōu)化解。多目標遺傳算法得到的Pareto解，如圖4所示。圖4多目標遺傳算法Pareto解TheParetoSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm通過多目標遺傳算法優(yōu)化，可以從Pareto解中獲得3組不同的優(yōu)化解，如表3所示。在表3的三組優(yōu)化解中，可知第3組優(yōu)化解的各目標變量均得到了優(yōu)化，且優(yōu)化效果 明顯，這滿足了設(shè)計人員的要求。表3多目標遺傳算法優(yōu)化解集TheOptimalSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm序列整機質(zhì)量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態(tài)頻率f/Hz123篩選算法（Screening）優(yōu)化結(jié)果樣本數(shù)量的取值范圍為（0～10000），樣本數(shù)量為3000，改變樣本的數(shù)量，可以得到不同的Pareto解，限于篇幅，不再贅述，得到的Pareto解，如圖5所示。圖5篩選算法Pareto解TheParetoSolutionofScreeningAlgorithm通過篩選算法優(yōu)化，可以從Pareto解中獲得3組不同的優(yōu)化解，如表4所示。表4篩選算法優(yōu)化解集TheOptimalSolutionofScreeningAlgorithm序列整機質(zhì)量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態(tài)頻率f/Hz123由表4可知，每組優(yōu)化解的目標變量大小均不相同，并且。