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2014年介绍了一种全自动汽车散热器芯体装配机，能够实现从扁管和翅片的间隔排列、整平，主板和侧板的压装以及主板的扩口等一系列动作的自动化过程，有效地提高了散热器芯体装配机的工作效率。综上所述，目前我国研发的汽车散热器芯体装配机还不够先进，基本上还需要手工上料，这就导致装配时间难以把握、工人工作强度大等，并且工人在手工上料的过程中手会接触翅片和扁管汽车散热器芯体装配机压装部的有限元分析及优化设计，容易手指擦伤等。近年我国汽车散热器产业的发展逐步上升，但是在散热器芯体装配机的发展上却止步不前，只有寥寥几家企业能够实现设备的完全自动化。20世纪末，我国部分汽车散热器生产龙头企业通过高价购买了一些国外先进的自动化装配设备，这些设备大多程序复杂，加上近年来散热器芯体规格的多样性，引进的设备难以继续使用。该时期，国内企业纷纷选择自制的半自动化的装配设备，装配效率低下，产品生成能力也随之下降。因此，在我国经济迅速发展的现状下，迫切需要研发出适合我国国情的全自动汽车散热器芯体装配机。
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对于汽车散热器芯体装配机压装部的结构优化采用的是多目标遗传算法，以提高装配精度和减轻结构重量为目标函数，以等效应力为约束条件，对压装部零部件的尺寸和位置尺寸进行优化，最终使优化目标达到最优。1993年，提出了多目标遗传算法，利用Pareto支配方法对种群中的个体进行排序，适应度值按此排序逐级平均分配，为了避免种群早熟在分配适应度中引入小生境方法。国内学者基于多目标遗传算法应用于众多多目标优化问题上，并取得了一定的成功。2012年提出了一种改进的小生境多目标遗传算法解决电力系统自动控制多目标优化复杂性问题，大体思路是利用个体间的进化排挤作用形成小的个体环境，并给出各个个体排挤因子的计算方法，依据排挤因子来维持Pareto解集分布的多样性，并通过实验仿真验证了该方法能很好地维持解集的多样性。
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