Optimización estructural con mallas fijas y análisis de sensibilidad utilizando varias aproximaciones a los elementos de frontera

Este artículo presenta un método de optimización basado en aproximación por mallas fijas utilizando diferentes métodos para obtener la matriz de rigidez de los elementos de la frontera e implementando Optimización Estructural Evolutiva (ESO) -- En ESO, un valor de umbral de esfuerzo es calculado y l...

Full description

Autores:
Ramírez Benítez, William Alberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/8324
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10784/8324
Palabra clave:
Malla fija
OPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL
PROBLEMAS DE VALORES DE FRONTERA
MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS
ALGORITMOS
Structural optimization
Boundary value problems
Finite element method
Algorithms
Rights
License
Acceso abierto
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description Este artículo presenta un método de optimización basado en aproximación por mallas fijas utilizando diferentes métodos para obtener la matriz de rigidez de los elementos de la frontera e implementando Optimización Estructural Evolutiva (ESO) -- En ESO, un valor de umbral de esfuerzo es calculado y los elementos que se encuentran por debajo de este son removidos -- Desafortunadamente se producen patrones de tablero de ajedrez y fronteras dentadas -- En el método de mallas fijas la representación de fronteras (B-Rep) se mantiene como una aproximación lineal a trozos -- El método IsoESO utiliza el método de mallas fijas y el material es removido cortando el material sobre la isosuperficie del valor de umbral -- Como la superficie resultante es suave, esta no contiene fronteras dentadas o patrones de tablero de ajedrez, evitando la concentración de esfuerzos -- El algoritmo resultante converge en un número reducido de iteraciones cuando se compara con ESO -- La presente aproximación computa una función implícita basada en análisis de sensibilidad -- La B-Rep es asociada con esta función implícita y el valor de umbral -- La superficie final se obtiene moviendo la frontera a la posición de la iso-curva del valor de umbral de la función de sensibilidad -- Resultados preliminares muestran las ventajas en tiempo y calidad de superficie resultante del presente método
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Departamento de Ingeniería MecánicaMalla fijaOPTIMIZACIÓN ESTRUCTURALPROBLEMAS DE VALORES DE FRONTERAMÉTODO DE ELEMENTOS FINITOSALGORITMOSStructural optimizationBoundary value problemsFinite element methodAlgorithmsOptimización estructural con mallas fijas y análisis de sensibilidad utilizando varias aproximaciones a los elementos de fronterainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisbachelorThesisTrabajo de gradoacceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82556https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/5c9c87a0-8e9c-4752-af5a-86350c90cd26/download76025f86b095439b7ac65b367055d40cMD51ORIGINALWilliam Alberto_RamirezBenitez_2010.pdfWilliam Alberto_RamirezBenitez_2010.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf360130https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/7ac48164-f813-465a-b187-920315b08239/downloadd114c72c80cc5f3451f12fe32cac6694MD5210784/8324oai:repository.eafit.edu.co:10784/83242019-06-07 09:20:18.861open.accesshttps://repository.eafit.edu.coRepositorio Institucional Universidad EAFITrepositorio@eafit.edu.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