Optimización de forma y tamaño mediante un pseudo-algoritmo genético de estructuras metálicas tipo cercha a dos aguas morfológicamente definidas por dominios de 3 nodos

La optimización estructural ha sido un tema de investigación durante las últimas décadas, con la programación matemática, siendo esta la primera técnica en convertirse en las más empleada por los académicos para resolver este tipo de problemas, no obstante, con el desarrollo de nuevas metodologías,...

Full description

Autores:
Paz Possú, Andrés Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/30457
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/30457
Palabra clave:
structural optimization
Steel structures
trusses
genetic algorithms
Algoritmos genéticos
Estructuras Metálicas
Cerchas
Análisis matemáticos
Programación (Matemáticas)
Programación Heurística
algoritmos genéticos
cerchas
estructuras metálicas
optimización estructural
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:La optimización estructural ha sido un tema de investigación durante las últimas décadas, con la programación matemática, siendo esta la primera técnica en convertirse en las más empleada por los académicos para resolver este tipo de problemas, no obstante, con el desarrollo de nuevas metodologías, nace el conjunto de técnicas metaheurísticas, siendo estas una parte del emergente desarrollo de la inteligencia artificial, la cual está revolucionando la forma en que se diseña. En tesina se analizará una variante del clásico algoritmo genético, que ha sido extensamente usado para resolver problemas de esta índole; todo esto en pro de encontrar nuevas estrategias para esta ciencia emergente. Finalmente, este proyecto se realiza la implementación de un pseudo-código para la optimización de forma y tamaño de estructuras metálicas tipo cercha morfológicamente definidas, analizando y comparando los resultados obtenidos hasta la fecha, en la literatura pertinente.