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基于最优拉丁超立方抽样方法和NSGA-II算法的注射成型多目标优化
更新时间：2024-01-31

    • 基于最优拉丁超立方抽样方法和NSGA-II算法的注射成型多目标优化

    • Multi-Objective Optimization of Injection Molding Based on Optimal Latin Hypercube Sampling Method and NSGA-II Algorithm

    • 工程塑料应用   2020年第3期

    • DOI：10.3969/j.issn.1001-3539.2020.03.013    

      中图分类号：

    • 纸质出版：2020

    移动端阅览

  • 季宁，张卫星，于洋洋，等.基于最优拉丁超立方抽样方法和NSGA-II算法的注射成型多目标优化[J].工程塑料应用，2020，48(3)：72-77. DOI： 10.3969/j.issn.1001-3539.2020.03.013.

    Ji Ning, Zhang Weixing, Yu Yangyang, et al. Multi-Objective Optimization of Injection Molding Based on Optimal Latin Hypercube Sampling Method and NSGA-II Algorithm[J]. Engineering Plastics Application, 2020, (3). DOI： 10.3969/j.issn.1001-3539.2020.03.013.

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