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    它直接影响着响应表面构造的精度，不合理的试验点甚至导致构造不出响应表面[4]。有一个中心点，2n个轴向点（“*”点），2n-ζ个析因点（**点），（2n-ζ+2n+1）个试验点。由设计变量与试验点个数关系可知，设计变量为7时，析因系数ζ为1，试验点数P为79。响应面法（ResponseSurface）D试验设计方法可以确定各设计变量对优化结果的响应面模型。现只列举设计变量p1、p2对比较大变形的响应面模型，如图3所示。图3设计变量p1，p2对比较大变形的响应面模型DesignVariablesp1，p2，theMaximumDeformationoftheResponseSurfaceModel图3直观地反映了设计变量p1、p2与一阶比较大变形p9的关系，可以从中看出设计变量与目标函数的变化趋势。p8表示整机质量，p10表示一阶模态频率。同理，响应面法也可以得到各个设计变量与各个目标函数的响应面模型。5结构优化设计优化数学模型优化设计的三个基本要素是设计变量、约束条件和优化目标。设计变量为7个结构尺寸；优化目标包括结构总变形变小，一阶固有频率提高，在满足机械手整体刚度基础上总质量适当减少。选择p1、p2，南通原装机械手、p3，南通原装机械手、p4、p5，南通原装机械手、p6、p7作为设计尺寸变量。

    令p1=x1、p2=x2、p3=x3、p4=x4、p5=x5、p6=x6、p7=x7建立优化设计数学模型如下：式中：Fd（X）、Fm（X）、Ff（X）—注塑机械手的一阶模态比较大变形量、质量、一阶固有频率；—优化前机械手的比较大变形量、质量、一阶固有频率；X—设计尺寸变量；xi—*i个设计尺寸变量；—*i个设计尺寸变量上、下限约束值。多目标优化问题多目标优化问题往往要求各个目标函数同时达到比较好值，在求解过程中会产生一系列满足要求的Pareto解。设计人员需要根据实际情况，从这些解中筛选出比较好的解，从而各个目标的优化效果达到比较好。优化算法的分类ANSYSWorkbench软件在求解复杂结构的目标优化问题时，分别可以使用以下优化算法：多目标遗传算法（MOGA）、筛选算法（Screening）、非线性二次规划算法（NLPQL）。6优化结果比较及分析多目标遗传算法（MOGA）优化结果AWBDX样本数量的取值范围为（0～10000），改变样本的数量，可以得到不同的比较好解，如表2所示。表2不同样本数量得到的比较好解TheOptimalSolutionareObtainedbyDifferentSampleSize样本数量0010000m/kgd/mmf/Hz由表2可知：随着样本数量大小的改变，求解得到的整机质量、一阶比较大变形量和一阶固有频率比较好解均不同。

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