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 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.

• 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; generic algorithms; mechanical design; shafts; optimización multiobjetivo; algoritmos genéticos; diseño mecánico; ejes
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional