多目标优化将分差角角度和肋板厚度联系起来

多目标优化（Multi-objective Optimization, MOO）是一种在工程、经济决策等领域常见的优化技术，当面临两个或多个相互竞争的目标时，它试图找到一系列解决方案，每个解都可以在这几个目标之间达到某种平衡。在这种情况下，你可能想同时最小化分差角的角度（通常代表结构的应力或变形）和肋板的厚度（影响材料成本和重量）。

分差角是指相邻元素之间的夹角差异，如果过大可能会导致应力集中，对结构稳定性不利；而肋板厚度则影响结构的强度和重量，过薄可能导致刚度不足，过厚则增加材料浪费。

在MATLAB中，你可以使用`fmincon`或多目标优化工具箱如`fgoalattain`或`multiobj`来进行这样的优化。首先，你需要定义一个包含这两个目标的函数，比如：

function [fval] = objectiveFunction(x)
    % x 是设计变量，可能包括分差角和肋板厚度
    angleDiff = x(1);
    ribThickness = x(2);

    % 假设stressFun和weightFun分别是计算应力和权重的函数
    stress = stressFun(angleDiff);
    weight = weightFun(ribThickness);

    fval = [stress; ribThickness]; % 或者根据具体需求调整成负值表示最小化
end

然后，你可以调用上述函数并设置相应的约束条件，例如：

% 定义搜索范围和约束
lb = [lower_bound_angle; lower_bound_thickness];
ub = [upper_bound_angle; upper_bound_thickness];
A = []; b = [];
Aeq = []; beq = [];

options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息

[x, fval] = fmincon(@objectiveFunction, initial_guess, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options);

在这个例子中，`initial_guess`是初始猜测的设计变量值，`lower_bound_angle`和`lower_bound_thickness`是分差角和肋板厚度的下限，`upper_bound_angle`和`upper_bound_thickness`是上限。`fmincon`会寻找满足所有约束条件下的最优解，使得两个目标函数同时达到最小。