Optimización de la geometría de un eje aplicando algoritmos genéticos

Muchos problemas de diseño de ingeniería involucran la maximización o minimización de más de una función objetivo. Para la solución de este tipo de problemasm conocidos como Problemas de Optimización Multiobjetivo (POM), en la última decada las técnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta...

Full description

Autores:
Guzmán, María Alejandra
Delgado, Alberto
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2005
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28677
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28677
http://bdigital.unal.edu.co/18725/
Palabra clave:
multiobjective optimisation
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description Muchos problemas de diseño de ingeniería involucran la maximización o minimización de más de una función objetivo. Para la solución de este tipo de problemasm conocidos como Problemas de Optimización Multiobjetivo (POM), en la última decada las técnicas evolutivas han demostrado ser una herramienta efectiva y eficiente. Particularmente, varios algoritmos genéticos han sido propuestos por diveros autores, los cuales permiten hallar en un tiempo corto soluciones óptimas a problemas multiobjetivo. En este artículo se desarrolla una aplicación del algoritmo NSGA (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) que permite obtener geometrías óptimas para el eje de una máquina herramienta sometido a cargas cíclicas, para el cual se busca minimizar simultáneamente su peso y su deflexión lateral máxima.
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