In this investigation, the multiÂobjective selection and optimization of a gantry machine tool is achieved by analytic hierarchy process, multiÂobjective genetic algorithm, and ParetoÂEdgeworthÂGrierson–multiÂcriteria decisionÂmaking method. The objectives include maximum static deformation, the first four natural frequencies, mass, and fabrication cost of the gantry. Further structural optimization of the best configuration was accomplished using multiÂobjective genetic algorithm to improve all objectives except cost. The result of sensitivity analysis reveals the major contribution of columns of gantry with respect to the crossbeam’s contribution. After determining the most effective geometrical parameters using sensitivity analysis, multiÂobjective genetic algorithm was performed to obtain the ParetoÂoptimal solutions. InÂ...
S. R. Besharati, V. Dabbagh, H. Amini, Ahmed A. D.