Optimización selectiva de estructuras metálicas 3D

En el presente trabajo se propone una herramienta de optimización multiobjetivo basada en Algoritmos Genéticos (AG) con el fin de analizar las diferentes soluciones posibles de un reticulado espacial. En este sentido se desarrolló un software, en código abierto SciLab, basado en AG que optimiza en f...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mroginski, Javier Luis, Beneyto, Pablo Alejandro, Di Rado, Héctor Ariel
Formato: Jornada
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Sudamericana de Ingeniería Estructural. Universidad de la República de Uruguay 2022
Materias:
Algoritmos genéticos
Optimización multiobjetivo
Estructuras reticuladas 3D
Genetic Algorithm
Multiobjective optimization
3D trussed structures
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/50595
Aporte de:
RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste
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description En el presente trabajo se propone una herramienta de optimización multiobjetivo basada en Algoritmos Genéticos (AG) con el fin de analizar las diferentes soluciones posibles de un reticulado espacial. En este sentido se desarrolló un software, en código abierto SciLab, basado en AG que optimiza en forma conjunta tres funciones objetivo a partir de una combinación lineal entre las mismas, es decir que realiza un proceso de optimización multiobjetivo. La primera función corresponde al peso de la estructura (que tiene una relación directa con el costo de la misma) mientras que la segunda es el desplazamiento máximo en la sección más desfavorable. La restante función objetivo corresponde a la minimización de la norma euclideana del estado tensional con el fin de lograr una homogenización del esfuerzo en las diferentes secciones estructurales. Previo al proceso de optimización evolutivo del algoritmo, se realiza un análisis de sensibilidad de las variables que actúan con el fin de concentrar el estudio sobre las variables de mayor sensibilidad. Los resultados obtenidos permiten mostrar la eficiencia del método y la robustez del algoritmo propuesto para la optimización multiobjetivo de estructuras espaciales.
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